NVIDIA hat langsam aber sicher den Markt für Unternehmens-GPUs dominiert. In den letzten Jahren sind GPUs immer wichtiger geworden und sitzen zwangsläufig direkt neben der CPU. NVIDIA hat letztes Jahr mit der Data Processing Unit oder DPU eine neue Verarbeitungseinheit eingeführt. Schauen Sie sich die drei hier an, um zu sehen, was der Unterschied ist und warum man möglicherweise mehr von einem oder allen drei benötigt.
NVIDIA hat langsam aber sicher den Markt für Unternehmens-GPUs dominiert. In den letzten Jahren sind GPUs immer wichtiger geworden und sitzen zwangsläufig direkt neben der CPU. NVIDIA hat letztes Jahr mit der Data Processing Unit oder DPU eine neue Verarbeitungseinheit eingeführt. Schauen Sie sich die drei hier an, um zu sehen, was der Unterschied ist und warum man möglicherweise mehr von einem oder allen drei benötigt.
Die Zentraleinheit (CPU) ist die älteste und bekannteste Verarbeitungseinheit. Die CPU, oft auch nur „der Prozessor“ genannt, wird seit den 1950er Jahren verwendet. Diese Verarbeitungseinheiten werden oft als eine Art Gehirn für Computer (oder irgendetwas, das Rechenleistung nutzt) angesehen und waren lange Zeit die einzigen programmierbaren Elemente in den oben genannten Geräten. Während sie immer schneller werden, wurden für die sich verändernde Landschaft in der Informationstechnologie andere Verarbeitungseinheiten benötigt.
Geben Sie die Grafikverarbeitungseinheit (GPU) ein. Ursprünglich war die GPU so konzipiert, dass sie unabhängig von der CPU arbeitet, um den Speicher zu manipulieren und Bilder (Grafiken) für die Anzeigeausgabe zu rendern. GPUs wurden und werden in den meisten Fällen immer noch in großem Umfang in Videospielen eingesetzt. NVIDIA ist vor allem für seine GPUs und seine Geschäfte in den Bereichen Videospiele, Automobilelektronik und mobile Geräte bekannt. Im Unternehmen nutzt NVIDIA seine GPU-Leistung für KI-Workloads. Aufgrund ihrer parallelen Verarbeitungsfähigkeiten sind GPUs ideal für beschleunigte Rechenaufgaben aller Art.
Was ist eine NVIDIA-DPU?
Das Obige ist nur ein kurzer Blick, der versucht, allgemeine Themen auf den Punkt zu bringen. Es gibt viel mehr Tiefe und Nuancen sowohl bei CPUs als auch bei GPUs, die Bücher füllen können und haben. Während die beiden oben genannten die bekanntesten sind, gibt es einen dritten Typ von Verarbeitungseinheit, der in der Szene recht neu ist: die DPU.
Eine der frühesten Erwähnungen von DPUs von uns war wann Das VMware-Projekt Monterey wurde angekündigt. Die CPU ist das Gehirn, das allgemeine Rechenaufgaben erledigt, die GPU beschleunigt jetzt die Rechenleistung und die neue DPU ist für die Verarbeitung von Daten konzipiert, die im Rechenzentrum bewegt werden. Laut NVIDIA handelt es sich bei der DPU um ein System on a Chip, das eine Kombination aus Folgendem darstellt:
- Hochleistungsfähige, softwareprogrammierbare Multi-Core-CPU nach Industriestandard
- Hochleistungs-Netzwerkschnittstelle
- Flexible und programmierbare Beschleunigungsmotoren
Die oben genannten Eigenschaften sind notwendig, um eine isolierte, Bare-Metal-Cloud-native-Computing-Plattform zu ermöglichen, die nach Angaben des Unternehmens die nächste Generation des Cloud-Scale-Computing definieren wird. Während es sich bei DPUs um eigenständige Prozessoren wie CPUs und GPUs handelt, sind sie häufiger in SmartNICs eingebettet, wie es bei der Project Monterey-Arbeit mit VMware der Fall ist. Die BlueField-DPUs von NVIDIA sind auf dem ConnectX-Netzwerkadapter zusammengefasst. Derzeit bietet NVIDIA die NVIDIA BlueField-2 DPU und die NVIDIA BlueField-2X AI-Powered DPU an.
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