NVIDIA 緩慢但堅定地主導了企業 GPU 市場。 近年來，GPU 變得越來越重要，並且在必要時與 CPU 並駕齊驅。 NVIDIA 去年推出了一種新的處理單元，即數據處理單元或 DPU。 去哪裡看看這三個，看看有什麼區別，為什麼一個人可能需要更多的一個或所有三個。
中央處理器 (CPU) 是最古老、最著名的處理單元。 CPU，或通常簡稱為“處理器”，自 1950 年代以來一直在使用。 通常被認為是計算機（或任何使用計算能力的任何東西）的一種大腦，在最長的時間裡，這些處理單元是上述設備中唯一的可編程元素。 雖然它們繼續變得越來越快，但信息技術不斷變化的格局需要其他處理單元。
輸入圖形處理單元 (GPU)。 最初，GPU 被設計為獨立於 CPU 工作，以操縱內存和渲染圖像（圖形）以顯示輸出。 GPU 曾經並且在很大程度上仍然在視頻遊戲中大量使用。 NVIDIA 以其 GPU 及其在視頻遊戲、汽車電子和移動設備方面的業務而聞名。 在企業中，NVIDIA 一直在利用其 GPU 能力處理 AI 工作負載。 GPU 的並行處理能力使其成為各種加速計算任務的理想選擇。
什麼是 NVIDIA DPU？
上面只是快速瀏覽一下，試圖將廣泛的主題概括起來。 CPU 和 GPU 的深度和細微差別可以填滿書本，而且已經做到了。 雖然以上兩種是最著名的，但還有第三種處理單元是相當新的，即 DPU。
我們最早提及DPU是在VMware Project Monterey發表之時。 CPU是執行通用運算的核心，GPU負責加速運算，而新型DPU則旨在處理資料中心內傳輸的資料。據NVIDIA稱，DPU將是一款系統級晶片，它融合了以下組件：
- 行業標準的高性能，軟件可編程的多核CPU
- 高性能網絡接口
- 靈活的可編程加速引擎
上述特徵是實現隔離、裸機、雲原生計算平台所必需的，據該公司稱，該平台將定義下一代云規模計算。 雖然 DPU 是像 CPU 和 GPU 一樣的獨立處理器，但它們更常見地嵌入在 SmartNIC 上，就像 Project Monterey 與 VMware 合作的情況一樣。 NVIDIA 的 BlueField DPU 結合在 ConnectX 網絡適配器上。 目前，NVIDIA 提供 NVIDIA BlueField-2 DPU 和 NVIDIA BlueField-2X AI-Powered DPU。
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