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我們生活在一個每天都會產生大量數據的數字信息時代。隨著物聯網設備、自動駕駛汽車、聯網家庭和聯網工作場所數量的不斷增加，數據中心的數據愈加趨向飽和。因此，需要一種解決方案，使數據中心能夠處理不斷增加的進出和通過數據中心傳輸的數據量。

數據處理單元，通常稱為DPU，是一種新型可編程的高性能處理器，優化執行和加速由數據中心服務器執行的網絡和存儲功能。DPU 就像 GPU 一樣插在服務器的 PCIe 插槽上，它們允許服務器將網絡和存儲功能從 CPU 卸載到DPU上，從而使 CPU 專注于運行操作系統和系統應用程序。DPU 通常使用可重新編程的 FPGA 與網卡相結合來加速網絡流量。

DPU是由三個主要元件組成的片上系統。首先，數據處理單元通常有一個軟件可編程的多核 CPU 。第二個元件是高性能網絡接口，它使 DPU 能夠解析、處理并在網絡中有效地傳輸數據。第三個元件是一組豐富的靈活、可編程的加速引擎，它將網絡和存儲功能從 CPU 卸載到 DPU。

此外，DPU 可用于處理包括網絡安全、防火墻任務、加密和基礎設施管理在內的功能。

DPU 最常見的特性是什么？

DPU 具有很多功能，以下是最常見的功能：

1）通過一個或多個 100 Gigabit 到 200 Gigabit 接口的高速連接

2）高速數據包處理

3）基于 ARM 或 MIPS 的 CPU多核處理處理器（8個64位Arm CPU內核）

4）支持 DDR4和DDR5 RAM的內存控制器

5）加速器

6）PCI Express Gen 4 支持

7）安全功能

8）自定義操作系統與主機系統的操作系統分離

常見的 DPU 解決方案有哪些？

2021年4月，英偉達發布了新一代數據處理器BlueField-3 DPU。BlueField-3是首款為AI和加速計算而設計的DPU，相比上一代產品，它具有10倍加速計算能力、16個Arm A78 CPU核，和4倍的加密速度。BlueField-3利用英偉達 DOCA（集數據中心于芯片的架構）軟件開發包的優勢，為開發者提供一個完整、開放的軟件平臺，開發在BlueField DPU上開發軟件定義和硬件加速的網絡、存儲、安全和管理等應用。BlueField-3預計將于2022年第一季度發布樣品。

賽靈思和英特爾的一些產品被稱為SmartNIC ，利用FPGA 來加速網絡和存儲功能。智能網卡的工作原理與數據處理單元相同，它們將網絡功能從CPU 卸載到 SmartNIC，通過將網絡和存儲功能智能地委托給 SmartNIC ，從而釋放處理能力。FPGA 的可重新編程特性，為數據路徑帶來了并行性和定制化。

例如，賽靈思提供帶各種產品的 ALVEO 系列SmartNIC，英特爾及其合作伙伴提供了多種基于 FPGA 的 SmartNIC 解決方案，以加速大型數據中心的數據處理工作負載。英特爾稱其 SmartNIC“通過將交換、存儲和安全功能卸載到集成了英特爾 FPGA 和英特爾至強處理器的單一 PCIe 平臺上來提高數據中心的性能水平。” 英特爾提供了第二個更新的 SmartNIC解決方案，稱為 Silicom FPGA SmartNIC N5010，它結合了英特爾 Stratix 10 FPGA 和英特爾以太網 800 系列適配器，為組織提供 4個100 Gigabit 以太網端口，為數據中心提供充足的帶寬。

Fungible是一家位于加利福尼亞的組合式系統初創公司。該公司聲稱其技術能為每100美元的數據中心網絡中的網絡、計算和存儲資源節省67美元。針對以數據為中心（data-centric）應用的處理，Fungible研發了F1 DPU處理器和TrueFabric互聯技術。TrueFabric是由Fungible首先提出的新型大規模數據中心網絡互聯標準，這種Fabric互聯協議基于標準的UDP/IP/Ethernet協議棧構建。

Fungible F1 DPU 外殼

RoCEv2是一種當前數據中心網絡中主流的互聯網絡協議，該協議同樣基于UDP/IP/Ethernet搭建，對終端提供高性能的RDMA Read/Write服務，而TrueFabric對接入點提供高性能的Send/Receive服務。Fungible F1 DPU原生支持TrueFabric，因此F1 DPU可以用于大規模TrueFabric數據中心網絡，不同類型的服務器都可以將Fungible DPU作為網絡接入點。

還有哪些其他性能加速器？

下面是數據中心中經常使用的一些性能加速器，包括 GPU、CSD和 FPGA。

1. GPU

GPU通常部署在數據中心的高性能服務器上，以加速工作負載。服務器通常會將復雜的數學計算卸載到 GPU。因為GPU 采用了一種并行架構，該架構由許多比 CPU 更小的內核組成，使它們能夠并行處理許多任務，從而使組織能夠從服務器中提取更多性能。

來源：英偉達

例如，CPU平均有四到十個核心，而 GPU 有數百或數千個較小的核心，它們一起運行以并行處理復雜的計算。CPU更適合順序數據處理。

安裝在數據中心服務器上的 GPU 非常適合加速深度學習訓練和機器學習訓練，這些訓練需要大量的計算能力，而CPU無法提供。組織使用 GPU 來訓練深度學習和機器學習模型，數據集越大，神經網絡越大，復雜的計算需要很長時間。在某些情況下，深度學習訓練需要幾個小時，但若使用 CPU 執行相同的任務可能需要幾天到幾周的時間。

此外，將GPU 添加到數據中心服務器可顯著提高數據吞吐量，并提供以盡可能低的延遲處理和分析數據的能力。（延遲是指完成給定任務所需的時間量，數據吞吐量是指單位時間內完成的任務數。）

2.計算存儲驅動器（CSD）

計算存儲已經作為性能加速器進入數據中心，在存儲設備級別處理數據，減少了CPU 和存儲設備之間的數據傳輸。計算存儲支持實時數據分析，并通過減少輸入/輸出瓶頸來提高系統性能。CSD看起來與常規存儲驅動器相同，但它們包含一個多核處理器，用于執行一些功能，例如在數據進入存儲設備時對數據進行索引，并在存儲設備中搜索特定條目。