聊聊数据处理单元：DPU是什么，又有什么用？

在本文中，我们将共同了解DPU是什么、DPU的工作原理、DPU的优势、如何选择合适的DPU供应商，以及更多常见问题解答。

数据处理单元，简称DPU，已经成为持续发展的现代计算领域的又一支柱，领先于中央处理器（CPU）和图形处理单元（GPU）。

DPU能够与CPU和GPU协同工作，负责增强计算能力并处理日益复杂的现代数据工作负载。随着全社会对AI、机器学习、深度学习、物联网、5G及复杂云架构需求的增加，DPU市场也在稳步增长。如果您的团队参与到高级计算项目当中，那么将DPU引入数据中心架构也许会为您带来新的收益。

在本文中，我们将共同了解DPU是什么、DPU的工作原理、DPU的优势、如何选择合适的DPU供应商，以及更多常见问题解答。

DPU是什么？

所谓DPU，或者说数据处理单元，是一种可编程处理器，旨在高效处理数据中心内的大规模数据工作负载，包括数据传输、规约、保护、压缩、分析和加密等。

DPU的功能和优势有哪些？

DPU正迅速成为现代计算中的重要组成部分，能够帮助CPU分担数据相关工作负载以提升数据中心的整体效率和性能。

DPU通过以下主要功能为现代数据中心带来了诸多收益：

• 增强处理能力：DPU能够替CPU分担网络和通信工作负载，释放资源以处理应用程序。
• 提高效率和性能：通过将处理核心同硬件加速器相结合，DPU能够大规模处理数据相关工作负载，在提高性能的同时降低处理延迟。
• 处理复杂任务的能力：DPU能够处理云环境内的大规模数据类任务，或者驱动AI、深度学习算法及其他数据密集型应用的高强度工作负载。
• 适应数据中心不断增长的需求：随着数据中心对算力需求和密度的提升，DPU能够轻松扩展以适应越来越多、愈发复杂的工作负载。此外，DPU能被直接纳入现有硬件基础设施当中，从而建立起灵活且适应性更强的数据中心架构。
• 提高可靠性与可用性：DPU可以通过冗余及高可用性等特性增强可靠性，确保硬件发生故障时关键数据处理仍可维持良好的连续性。
• 削减成本：DPU能够为CPU分担处理任务、特别是高度复杂的任务，借此降低数据中心内的总体硬件数量、进而削减相应的管理成本。

DPU有哪些特点？

DPU有如下几大特点：

• 高速网络连接
• 高速数据包处理
• 加速器
• 多核处理
• 内存控制器
• PCI Express Gen 4支持能力
• 安全功能，例如加密、防火墙和VPN（虚拟专用网络）等

DPU供应商可根据企业客户的需求在产品当中应用不同的技术和材质。DPU主要分为三种类型：基于SOC型，基于ASIC型和基于FPGA型。每一种都是针对特定用例或客户系统所量身定制，因此您应根据实际需求选择适当的DPU供应商。

如何根据需求选择合适的DPU供应商

目前，DPU市场上的主要供应商包括英伟达、Marvell、Fungible（已被微软收购）、博通、英特尔、Resnics以及AMD Pensando。随着更多新厂商的加入，预计这份专为数据类高级工作负载提供解决方案的名单还会继续延伸。未来几年，DPU领域很可能成为各大科技巨头和芯片制造商所激烈争夺的战场。

要根据需求选择合适的DPU供应商，您需要综合考虑多方面因素：

• 兼容性：DPU供应商的硬件和软件能否与您的现有基础设施兼容，从而确保几乎或完全不对日常运营造成影响？
• 工作负载要求：DPU能否充分满足工作负载在复杂性和数量方面的要求？
• 易于集成：DPU能否在合理的时间周期之内，无缝集成至您的基础设施和软件堆栈当中？
• 安全性：DPU供应商能否提供强大的安全功能，例如加密、安全引导、安全固件更新并满足其他必要的安全要求？
• 技术支持与服务：供应商的文档、支持团队、培训和维护服务是否契合您的组织规模与专业知识？
• 供应商声誉：DPU供应商是否拥有稳固的可靠性和良好的客户满意度记录？
• 成本：DPU供应商的许可证和定价选项，是否符合您的预算需求和技术要求？

 常见问题

DPU、CPU与GPU之间有何区别？

• 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。
• 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。

数据处理单元的未来前景如何？

随着市场对数据密集型应用需求的不断增加，相应的计算架构也将持续发展，并对数据处理的速度、效率和安全性提出更多要求。根据Allied Market Research的一份报告，到2031年，全球数据处理单元市场总值预计将达到55亿美元，从2022年至2031年期间的年均复合增长率为26.9%。因此，DPU也许会从如今的可选组件逐步发展成下一代计算架构中的标准组成部分。