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dpu:推出的主要意义是为了减轻CPU的数据处理负担,使得cpu可以更具专注自己的通用计算处理运算。 其次,网络和数据处理的紧密结合是DPU演进的另一个核心驱动力。在当前的计算架构中,数据处理和网络功能通常是分开的,这可能导致延迟增加、数据拷贝和带宽浪费等问题。DPU将数据处理和网络功能集成到同一块硬件中,可以实现更高效的数据处理和传输,同时减少系统复杂性和资源开销。这种集成可以提供更低的延迟和更高的吞吐量,从而改善应用程序性能和用户体验。 2、
2.人工智能和机器学习:DPU可以在人工智能和机器学习应用中发挥重要作用。它可以加速模型训练和推理过程,提高算法的执行效率和响应速度。这对于需要实时决策和处理大量数据的应用非常关键,如自动驾驶、语音识别和智能图像处理等。 3、BlueField-3 DPU 的关键软件定义、硬件加速应用包括: 总之,刚刚接到书,只能暂时浏览到30页左右,其实最初也是为了让读者对相关性能和应用建立初步的认识,核心的内容还在后面,不过这个适用的主要场景毕竟还是服务器之类的环境。 |
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