データ処理ユニット（DPU）

サーバー技術とデータセンターアプリケーションの進化は、コンピューティングを高速化するために、中央処理装置（CPU）を支援する新たなプロセッサを見いだす取り組みの積み重ねともいえます。最も分かりやすい例が、コンピューターグラフィックスのレンダリングを支援するために開発されたGPUです。さらに、GPUはグラフィックスのレンダリング以外にも活用できることが認識され、GPGPUが登場しました。ヘテロジニアスコンピューティングと並列コンピューティングの相乗効果により、現在ではGPGPUがCPUの処理能力を拡張し、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）やスーパーコンピューティングの分野で広く利用されています。

DPU（データ処理装置）は、この考え方を具現化する比較的新しいマイルストーンです。CPUおよびGPUに次ぐデータセンターの第3の柱として位置付けられるDPUは、ネットワーク処理や通信処理のワークロードを引き受けることで、CPUをさらに支援します。ハードウェアアクセラレーション技術と高性能ネットワークインターフェースを活用し、データ転送、データ圧縮、データストレージ、データセキュリティ、データ分析を効率的に処理します。これらの処理は従来CPUが担ってきましたが、大規模なサーバーファームやサーバールームでは、DPUに処理を委任することでCPUをほかのワークロードに振り向けられます。ビッグデータ、人工知能（AI）、機械学習、ディープラーニングなど、データ集約型のタスクを扱う際には、これがパフォーマンスに大きな差をもたらします。

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コンピューティングクラスタにDPUを導入すると、特にデータ技術の限界に挑む大規模プロジェクトに取り組む場合、パフォーマンスを向上させることができます。DPUを使用してプロセッサ間でデータを転送するデータセンターでは、コンピューティングの高速化、可用性の向上、セキュリティの強化、リソース共有性の向上が期待できます。世界中のデータがますますクラウドへ移行するなか、DPUの支持者は、DPUが将来のクラウドコンピューティング・データセンターを支える要となると確信しています。

市場をリードするDPU製品の一つであるNVIDIA BlueField®-2 DPUは、重要なネットワーク、ストレージ、セキュリティの処理をCPUからオフロードするよう設計されています。これにより、組織はITインフラストラクチャを、高速化、完全プログラマブル、かつデータ侵害やサイバー攻撃を防ぐ「ゼロトラスト」セキュリティ機能を備えた最先端のデータセンターへと進化させることができます。GIGABYTE G242-P32は、GシリーズGPUサーバーであり、HPC、AI、科学技術計算アプリケーション向けのハードウェア／ソフトウェア統合プラットフォーム「NVIDIA Arm HPC Developer Kit」の一部です。このキットにはNVIDIA® BlueField®-2 DPUが2基搭載されています。Arm HPC Developer Kitはすでに幅広い業界の顧客に活用されており、その一例が台湾大学（NTU）ネットワーキング・マルチメディア研究科です。同研究科は、自動運転車のテストや事故多発区間の迅速な対策を目的として、「高精度交通流モデル」と呼ばれる高度道路交通システムを開発しています。