Mentre CPU e GPU lavorano di più nei data center, le DPU funzionano in modo più intelligente

11 ore fa p Nicholas St. John\n\nEsistono due tipi di processori principali utilizzati per il calcolo: l'unità di elaborazione centrale (CPU) e l'unità di elaborazione grafica (GPU).\n\nSecondo Data Center Dynamics, la CPU è stata il cervello principale dei sistemi informatici sin dagli anni '50. \u003cbr\u003e Le CPU sono completamente dedicate all'esecuzione di un flusso lineare di dati mentre la GPU è stata originariamente realizzata per migliorare la grafica dei computer sia per i giochi che per l'ingegneria applicazioni di design. Ora, grazie alla sua capacità di eseguire l'elaborazione multidimensionale, le GPU sono ampiamente utilizzate per l'apprendimento automatico e la tecnologia AI.\n\nMa recentemente è entrata in scena una terza importante unità di elaborazione: l'unità di elaborazione dati (DPU). \u003cbr\u003e\n\nNei grandi data center, le CPU e le GPU da sole non sono sufficienti per portare avanti la \"Quarta rivoluzione industriale\". La quarta rivoluzione industriale si riferisce ai progressi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico che possono eseguire e apprendere compiti e processi a una velocità di gran lunga superiore a quella di un essere umano.\n\nIl futuro dell'ottimizzazione del data center potrebbe non essere nel continuo progresso della funzionalità, dell'efficienza e del throughput della CPU. \u003cbr\u003e Invece, la soluzione sta nella creazione di una rete più intelligente. È qui che entra in gioco la nuova unità di elaborazione, le DPU.\n\nLa DPU è una nuova classe di processori programmabili implementata su una soluzione System-on-a-chip (SoC) che, secondo un blog NVIDIA, combina tre elementi unici nel suo design:\n\nQuesti tre elementi entrano tutti in gioco per migliorare la connettività, l'efficienza e le capacità del data center. \u003cbr\u003e\n\nLa DPU può eseguire l'elaborazione dei dati all'interno della rete e guidare i dati verso le CPU e le GPU appropriate per garantire che nessuna unità venga sovraccaricata. Invece, il lavoro viene distribuito uniformemente a CPU e GPU in tutto il server.\n\nSebbene sia necessario un core della CPU per elaborare i dati forniti, le interfacce di rete sono parte integrante del trasferimento dei dati interpretati alle aree all'interno del server. \u003cbr\u003e\n\nGli acceleratori forniscono alla DPU un altro set di funzionalità in base al motore utilizzato. Può aumentare le prestazioni nell'analisi dei dati tramite un acceleratore di intelligenza artificiale o di apprendimento automatico, aggiungendo anche sicurezza e connettività di telecomunicazioni alla sua comunicazione di rete. Ciò consente inoltre alla DPU di memorizzare in modo ottimale i dati internamente o esternamente. \u003cbr\u003e\n\nLe DPU sono caratterizzate da alcune caratteristiche comuni, secondo ServetheHome.\n\nUno dei primi nel tentativo di sviluppare DPU è NVIDIA, che ha recentemente rilasciato il suo BlueField-2 DPU, secondo un comunicato stampa. L'azienda afferma che una singola DPU Bluefield-2 può gestire gli stessi servizi del data center che attualmente consumerebbero fino a 125 core CPU. \u003cbr\u003e\n\nLa DPU dispone anche di Mellanox ConnectX-6 Dx SmartNIC. Uno SmartNIC è un controller di interfaccia di rete (NIC) associato a una DPU. Ciò consente a un sistema completamente programmabile di fornire dati a velocità di 200 Gbps (o 100 Gbps se vengono utilizzate due linee) e dispone di acceleratori per la sicurezza, il networking e l'archiviazione. \u003cbr\u003e\n\nSecondo la scheda tecnica BlueField-2, ci sono da 8 GB a 16 GB di memoria DDR4 integrata, 8 o 16 linee PCIe Gen 4.0 e 8 core Arm v8 A72 (64 bit) che compongono il suo complesso CPU. Il dispositivo supporta una miriade di sistemi operativi come VMWare, Ubuntu Linux, CentOS e Windows per citarne alcuni. \u003cbr\u003e\n\nBlueField-2 DPU di NVIDIA è una delle poche DPU attualmente in commercio, ma è una delle uniche ad aver evoluto le DPU oltre la prima generazione. Mentre continuiamo a impegnarci per CPU e GPU che funzioneranno di più, la DPU mira a migliorare i data center lavorando in modo più intelligente .. \u003cbr\u003e