在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的今天,算力越來越受到重視。不過,隨著摩爾定律放緩,CPU的性能增長(zhǎng)每年不足3%,網(wǎng)絡(luò)傳輸、存儲(chǔ)等任務(wù)都讓CPU不堪重負(fù)。
數(shù)據(jù)中心迫切需要算力架構(gòu)變革,DPU作為新型數(shù)據(jù)專用處理器應(yīng)運(yùn)而生,專門處理“CPU處理效率低下、GPU處理不了”的任務(wù)負(fù)載,例如網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理、高速存儲(chǔ)協(xié)議等。通過將這些基礎(chǔ)層負(fù)載卸載到專用的DPU上處理,釋放CPU的算力資源來更好的服務(wù)上層應(yīng)用,從而提升整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)的效率、降低整體系統(tǒng)的總體擁有成本(TCO)。
面向火爆的ChatGPT大模型應(yīng)用,大算力集群的高速互聯(lián)中蘊(yùn)藏了哪些機(jī)會(huì)?下一步,DPU的落地前景和演進(jìn)趨勢(shì)如何?對(duì)于我們國(guó)產(chǎn)算力的打造又有哪些重要意義?本期《與非觀察室》,我們走進(jìn)專注于DPU研發(fā)的中科馭數(shù),中科馭數(shù)高級(jí)副總裁張宇分享了諸多深刻洞察。歡迎點(diǎn)擊觀看!