NVIDIA はゆっくりと、しかし確実にエンタープライズ GPU 市場を支配してきました。近年、GPU の重要性がますます高まっており、必然的に CPU と並ぶ必要があります。 NVIDIA は昨年、データ処理ユニット (DPU) を備えた新しい処理ユニットを発表しました。ここで 3 つの違いを確認するには、3 つの違いと、1 つ以上または 3 つすべてが必要な理由を確認してください。
NVIDIA はゆっくりと、しかし確実にエンタープライズ GPU 市場を支配してきました。近年、GPU の重要性がますます高まっており、必然的に CPU と並ぶ必要があります。 NVIDIA は昨年、データ処理ユニット (DPU) を備えた新しい処理ユニットを発表しました。ここで 3 つの違いを確認するには、3 つの違いと、1 つ以上または 3 つすべてが必要な理由を確認してください。
中央処理装置 (CPU) は、処理装置の中で最も古く、最もよく知られています。 CPU、または単に「プロセッサ」と呼ばれることが多い CPU は、1950 年代から使用されています。コンピューター (または計算能力を使用するもの) の一種の頭脳として考えられることがよくありますが、長い間、これらの処理装置は上記のデバイスの唯一のプログラム可能な要素でした。処理速度はますます向上し続けていますが、情報技術の状況の変化に応じて他の処理ユニットも必要になりました。
グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を入力します。当初、GPU は CPU とは独立して動作し、メモリを操作し、表示出力用の画像 (グラフィックス) をレンダリングするように設計されていました。 GPU はビデオ ゲームでかつても、そして現在もほとんどの部分で頻繁に使用されています。 NVIDIA は、GPU とビデオ ゲーム、自動車エレクトロニクス、モバイル デバイスのビジネスで最もよく知られています。エンタープライズでは、NVIDIA は AI ワークロードに GPU パワーを活用してきました。 GPU の並列処理機能は、あらゆる種類の高速コンピューティング タスクに最適です。
NVIDIA DPU とは何ですか?
上記は、広範なトピックを簡単にまとめた概要です。 CPU と GPU の両方については、さらに奥深く、ニュアンスがあり、本を埋めることができます。上記の 2 つは最もよく知られていますが、現場ではかなり新しい 3 番目のタイプの処理ユニットである DPU があります。
私たちが DPU について最初に言及したのは、 VMware プロジェクト モントレーが発表されました。 CPU は汎用コンピューティングを実行する頭脳であり、GPU はコンピューティングを加速し、新しい DPU はデータセンター内で移動するデータを処理するように設計されています。 NVIDIA によると、DPU は次のものを組み合わせた System on a Chip になります。
- 業界標準の高性能なソフトウェアプログラマブルマルチコアCPU
- 高性能ネットワークインターフェイス
- 柔軟でプログラム可能な加速エンジン
上記の特性は、分離されたベアメタルのクラウド ネイティブ コンピューティング プラットフォームを実現するために必要であり、同社によれば、これが次世代のクラウド スケール コンピューティングを定義するとのことです。 DPU は CPU や GPU と同様のスタンドアロン プロセッサですが、VMware とのプロジェクト モントレーの場合のように、SmartNIC に組み込まれることが一般的です。 NVIDIA の BlueField DPU は ConnectX ネットワーク アダプター上で結合されます。現在、NVIDIA は、NVIDIA BlueField-2 DPU と NVIDIA BlueField-2X AI-Powered DPU を提供しています。
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