DPU (Data Processing Unit)
Unidad de procesamiento de datos
¿Qué es?
En conjunto, la evolución de la tecnología de servidores y las aplicaciones para centros de datos ha girado en torno a la búsqueda de nuevos recursos que ayuden a la unidad central de procesamiento (CPU) a acelerar el procesamiento. El ejemplo más evidente es la GPU, creada originalmente para ayudar a renderizar gráficos por computadora; y, por extensión, la GPGPU, que surgió cuando se descubrió que la GPU podía hacer mucho más que renderizar gráficos. Gracias a las sinergias entre la computación heterogénea y la computación paralela, las GPGPU se utilizan actualmente de forma generalizada para ampliar las capacidades de procesamiento de las CPU hasta los ámbitos de la computación de alto rendimiento (HPC) y la supercomputación.
La DPU, o unidad de procesamiento de datos, es un avance más reciente en la materialización de esta filosofía. Concebida como el tercer pilar del centro de datos, junto con la CPU y la GPU, la DPU ayuda aún más a la CPU al asumir sus cargas de trabajo de red y comunicaciones. Utiliza tecnología de aceleración por hardware e interfaces de red de alto rendimiento para gestionar eficazmente la transferencia de datos, la compresión de datos, el almacenamiento de datos, la seguridad de los datos y el análisis de datos. Aunque tradicionalmente estas tareas han sido realizadas por la CPU, en una granja de servidores o sala de servidores de gran escala, delegarlas en las DPU puede liberar las CPU para otras cargas de trabajo. Esto puede marcar una gran diferencia en el rendimiento al trabajar con tareas con un uso intensivo de datos, como big data, inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
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La DPU, o unidad de procesamiento de datos, es un avance más reciente en la materialización de esta filosofía. Concebida como el tercer pilar del centro de datos, junto con la CPU y la GPU, la DPU ayuda aún más a la CPU al asumir sus cargas de trabajo de red y comunicaciones. Utiliza tecnología de aceleración por hardware e interfaces de red de alto rendimiento para gestionar eficazmente la transferencia de datos, la compresión de datos, el almacenamiento de datos, la seguridad de los datos y el análisis de datos. Aunque tradicionalmente estas tareas han sido realizadas por la CPU, en una granja de servidores o sala de servidores de gran escala, delegarlas en las DPU puede liberar las CPU para otras cargas de trabajo. Esto puede marcar una gran diferencia en el rendimiento al trabajar con tareas con un uso intensivo de datos, como big data, inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
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¿Por qué lo necesitas?
Incorporar DPUs a tu clúster de cómputo puede mejorar el rendimiento, especialmente si trabajas en proyectos de gran escala que llevan al límite la tecnología de datos. Un centro de datos que utiliza DPUs para transferir datos entre procesadores puede ofrecer mayor velocidad de cómputo, una disponibilidad más alta, mejor seguridad y una mayor facilidad para compartir datos. Sus defensores están convencidos de que las DPUs serán un componente fundamental de los futuros centros de datos de computación en la nube, a medida que cada vez más datos del mundo se incorporan a la nube.
¿Cómo ayuda GIGABYTE?
Uno de los productos DPU más destacados del mercado es NVIDIA BlueField®-2 DPU, diseñado para descargar de las CPU las tareas críticas de red, almacenamiento y seguridad. Esto permite a las organizaciones transformar su infraestructura de TI en centros de datos de última generación, acelerados, totalmente programables y equipados con funciones de seguridad de «confianza cero» para prevenir filtraciones de datos y ciberataques. GIGABYTE G242-P32, un servidor GPU de la serie G, forma parte del NVIDIA Arm HPC Developer Kit, una plataforma integrada de hardware y software para aplicaciones de HPC, IA y computación científica. El kit está equipado con dos DPU NVIDIA® BlueField®-2. El Arm HPC Developer Kit ya ha demostrado su utilidad para clientes de diversos sectores, incluido el Graduate Institute of Networking and Multimedia de la Universidad Nacional de Taiwán (NTU), que desarrolló un sistema de transporte inteligente denominado «modelo de flujo vehicular de alta precisión» para probar vehículos autónomos e identificar tramos de carretera propensos a accidentes a fin de corregirlos de inmediato.
