DPU:第三颗主力芯片 为CPU“减负”
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(冯诺依曼架构)但这并不总是效率最高的方式。CPU的定位是通用计算,在一些特定领域,CPU的效率远不及一些专用芯片,比如在I/O密集的应用场景中,智能网卡的数据传输效率更高。随着生成式人工智能、数据科学、自动驾驶、元宇宙等新兴应用的加速落地,全球各行各业对大规模算力的需求急速攀升,算力正逐步成为新时代的核心生产力,CPU越来越难以负担一些复杂的计算,需要进行任务分工。举个栗子。从前有个冯诺依曼餐馆,刚开业时顾客少,只需要CPU一个员工即可,作为一个通用的CPU,他身兼数职,顾客点菜沟通——收银——做菜——传菜——收拾——备菜都是CPU完成,CPU一条龙处理贼顺畅!随着店铺口碑建立顾客增多,CPU越来越忙。CPU的薪资是1.5万一个月,作为本店的大厨,其实他更擅长做菜,让他分时分力做小二的活计太浪费。并且有些顾客有特殊需求,需要有更多服务技巧的小二去接待,擅长做菜的CPU并没有用武之地。于是,冯诺依曼餐馆招了1名收银员DPU(元/月),专门负责点菜沟通和收银;招了1名店小二GPU(元/月),负责传菜、收拾和备菜。CPU发挥自己的特长,专注于菜品研制和做菜。这样一重新分工,餐馆的工作效率和服务质量蹭蹭提高,生意越来越好了!(CPU-DPU-GPU分工协作)正如开餐馆一样,重新分工后,CPU负责整个IT生态的定义及处理通用计算任务,GPU负责数据并行的任务如图形图像、深度学习、矩阵运算等加速计算任务,DPU则承担起安全、网络、存储和AI等其它专用业务的加速处理。DPU与CPU、GPU地位平等,相互交互、相互协调来完成计算任务。DPU专门负责IO的处理和数据传输(点菜收银),这些以前由CPU处理的工作被卸载,让CPU可以专注于业务的计算(做菜),从而提升*的整体效率。(DPU主要任务)年DPU格局年DPU赛道继续大热,芯片巨头、初创公司、云厂商、传统设备厂商纷纷开始发力DPU,推出新的产品或解决方案。在DPU技术路线上,各家选择略有不同。DPU有ASIC、FPGA和SoC三种实现路径,在成本、编程简易性和灵活性方面各有利弊。业内人士透露,目前DPU主流的市场方案包括以Arm核为主的架构、FPGA+CPU架构,以及SoC架构,前两者已经在云计算厂商得到批量部署,整体看SoC方案则是今后的趋势。DPU的主要场景是数据中心,潜在客户主要是云厂商。目前,包括阿里、*等在内的大型公有云厂商,都通过自研或投资加入DPU赛道;私有云厂商需求复杂,DPU产品需要与业务场景紧密相关,谁能吃透客户业务场景、跟用户走得更近、谁的定制能力更强,机会就越大。除数据中心以外,智能驾驶、数据通信、网络安全等也是DPU的下游应用领域。未来,智能驾驶每个车机节点都可视为小型数据中心,并将产生大量的数据处理、转发、交换和存储需求,每辆智能驾驶汽车都有望配备DPU。总体而言,DPU目前尚处于起步阶段,但可以确定的是,未来数年内DPU市场在全球将是一片蓝海。当前国内外DPU厂商基本处于相同的发力节点,任重而道远,国内DPU厂商需要加强与云厂商、产业链上下游厂商等各方的深度合作,携手打造更好、更*的DPU生态。本文由家电维修技术小编收集整理:刘清