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。
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。
我們最早提到 DPU 的時間之一是 VMware Project Monterey 宣布. CPU 是執行通用計算的大腦，GPU 現在加速計算，而新的 DPU 旨在處理在數據中心周圍移動的數據。 根據 NVIDIA 的說法，DPU 將是一個片上系統，它是以下各項的組合：
- 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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