DPU、CPU与GPU之间有何区别?

admin1年前数据百科288

功能:DPU(数据处理单元)、CPU(中央处理单元)和GPU(图形处理单元)都属于计算处理器,但各自长于不同功能。CPU负责计算机系统的整体运行,是计算机的“大脑”。GPU是用于图形计算任务的专用处理器,例如3D图像渲染或视频处理等。DPU则是一种新型处理器,专门处理以数据为中心的工作负载,例如数据中心的网络、存储及安全操作。

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架构:CPU由几个功能强大的处理核心组成,这些核心针对串行处理进行了优化,长于按顺序逐个执行任务。GPU包含大量更简单的核心,针对并行处理进行了优化,长于同时处理大量任务。DPU则由处理核心、硬件加速器元件和高性能网络接口组合而成,负责处理以数据为中心的大规模任务。


相关用例:CPU几乎存在于一切计算设备当中,包括智能手机、计算机、服务器等。GPU常被用于游戏PC设备。DPU则主要用于数据中心。


 DPU如何改善数据中心基础设施?


DPU可以为CPU分担数据相关的工作负载,借此帮助数据中心基础设施提高效率、加快数据处理速率并减少CPU负担,从而实现更快、更可靠的数据处理能力。


使用DPU需要配合什么硬件?


要使用DPU,您的服务器或网络设备必须具备可兼容DPU卡的PCIe插槽。硬件还应具有兼容的操作系统和驱动程序、可供DPU正常运行的充足内存,以及稳定可靠的电源和冷却系统。


DPU可以处理哪些类型的工作负载?


凭借强大的规模化数据处理能力,DPU可以替CPU分担网络和通信类工作负载。这种以数据为中心的工作负载包括数据分析、传输、规约、安全、压缩、分析和加密等。DPU也是存储网络的理想选择。其实际应用可能包括AI与机器学习、大数据分析和处理、视频转码与流媒体、网络流量处理与安全,以及存储I/O加速。


DPU能够支持哪些数据加速引擎类型?


可用于DPU的数据加速引擎包括加密/解密、压缩/解压缩、数据规约、AI/机器学习推理与网络等。这些数据加速引擎能够替CPU分担特定类型的工作负载,从而提高效率、性能和安全性。


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