首先感谢电子发烧友论坛提供的试读机会。
第一周先阅读了DPU的技术发展背景，了解到DPU是结合了高性能及软件可编程的多核CPU、高性能网络接口，以及各种灵活和可编程的加速引擎。DPU的主要作用是卸载AI、机器学习、安全、电信和存储等应用，并提升性能，减轻虚拟化Hypervisor的工作负载。同时，它还具备开放性集成功能，未来支持更多功能集成。NVIDIA的DPU还提供统一的面向各种应用的编程接口，让用户可以不用关注DPU的底层硬件接口而直接对硬件进行编程。
此外，DPU是数据中心基础架构的处理芯片，预测至少30%的CPU资源用于执行数据中心基础设施架构，而这些任务都可以卸载到DPU里去完成。以DPU为技术代表的新算力架构，正在重新定义数据中心和云原生技术的基础架构。
DPU的出现，是随着数据中心的高速发展，通信能力和计算能力成为数据中心基础设施的相辅相成的两个重要发展方向。若数据中心仅关注计算能力的提升，通信基础设施的提升跟不上，那么数据中心的整体系统性能依然受限，无法发挥出真正的潜力。DPU的提出背景就是应对这些数据量和复杂性的指数级增长。未来，需要将计算移至接近数据的位置，这是目前业界所公认的以数据为中心的体系结构下的创新。综上，DPU对数据中心来说，是通过更明细的分工来实现效率的提升、实现总体系统的成本最优化。
DPU可以从业务应用中将数据中心的基础设施服务卸载和隔离出来，实现了由传统基础设施到现代基于“零信任”环境的转型，可对数据中心的每个用户进行身份认证，保障了企业从云到核心数据中心，再到边缘的安全性，同时在效率和性能上有了更大的提升。
卸载AI、机器学习、安全、电信和存储等应用，并提升性能。
具备开放性集成功能，未来支持更多功能集成。
提供统一的面向各种应用的编程接口，让用户可以不用关注DPU的底层硬件接口而直接对硬件进行编程。
实现了业务与基础设施的操作分离，大幅降低了业务的长尾延时，对于实现安全的、裸性能的、云原生的下一代大规模计算至关重要。
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