NVIDIA a lentement mais sûrement dominé le marché des GPU d'entreprise. Ces dernières années, les GPU sont devenus de plus en plus importants et côtoient nécessairement le CPU. NVIDIA a introduit l'année dernière une nouvelle unité de traitement avec l'unité de traitement de données ou DPU. Où va regarder les trois ici pour voir quelle est la différence et pourquoi on peut avoir besoin de plus d'un ou des trois.
NVIDIA a lentement mais sûrement dominé le marché des GPU d'entreprise. Ces dernières années, les GPU sont devenus de plus en plus importants et côtoient nécessairement le CPU. NVIDIA a introduit l'année dernière une nouvelle unité de traitement avec l'unité de traitement de données ou DPU. Où va regarder les trois ici pour voir quelle est la différence et pourquoi on peut avoir besoin de plus d'un ou des trois.
L'unité centrale de traitement (CPU) est la plus ancienne et la plus connue des unités de traitement. Le CPU, ou souvent simplement appelé "le processeur", est utilisé depuis les années 1950. Souvent considérées comme un type de cerveau pour les ordinateurs (ou tout ce qui utilise la puissance de calcul), pendant très longtemps, ces unités de traitement ont été le seul élément programmable dans les appareils ci-dessus. Alors qu'ils continuent à devenir de plus en plus rapides, d'autres unités de traitement étaient nécessaires pour l'évolution du paysage des technologies de l'information.
Entrez l'unité de traitement graphique (GPU). Initialement, le GPU a été conçu pour fonctionner indépendamment du CPU pour manipuler la mémoire et rendre les images (graphiques) pour la sortie d'affichage. Les GPU étaient, et dans la plupart des cas, sont encore largement utilisés dans les jeux vidéo. NVIDIA est surtout connue pour ses GPU et ses activités dans les jeux vidéo, l'électronique automobile et les appareils mobiles. Dans l'entreprise, NVIDIA tire parti de sa puissance GPU pour les charges de travail d'IA. Les capacités de traitement parallèle des GPU les rendent idéales pour les tâches informatiques accélérées de toutes sortes.
Qu'est-ce qu'un DPU NVIDIA ?
Ce qui précède n'est qu'un aperçu rapide essayant de résumer les sujets généraux en un mot. Il y a beaucoup plus de profondeur et de nuances à la fois dans les processeurs et les GPU qui peuvent remplir des livres, et l'ont fait. Alors que les deux ci-dessus sont les plus connus, il existe un troisième type d'unité de traitement qui est assez nouveau sur la scène, le DPU.
L'une des premières mentions de DPU de notre part était lorsque VMware Project Monterey a été annoncé. Le CPU est le cerveau qui fait du calcul à usage général, le GPU accélère désormais le calcul et le nouveau DPU est conçu pour traiter les données qui sont déplacées dans le centre de données. Selon NVIDIA, le DPU sera un système sur puce qui est une combinaison des éléments suivants :
- CPU multicœur standard, hautes performances et programmable par logiciel
- Interface réseau haute performance
- Moteurs d'accélération flexibles et programmables
Les caractéristiques ci-dessus sont nécessaires pour permettre une plate-forme informatique isolée, bare-metal et native du cloud, qui, selon l'entreprise, définira la prochaine génération d'informatique à l'échelle du cloud. Alors que les DPU sont des processeurs autonomes comme les CPU et les GPU, ils sont plus souvent intégrés aux SmartNIC, comme c'est le cas avec le travail du projet Monterey avec VMware. Les DPU BlueField de NVIDIA sont combinés sur l'adaptateur réseau ConnectX. Actuellement, NVIDIA propose le DPU NVIDIA BlueField-2 et le DPU alimenté par l'IA NVIDIA BlueField-2X.
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