相信很多人對於 CPU （中央處理器）已經非常熟悉了。靈活、反應迅速的 CPU 多年來一直是大多數電腦中唯一的可編程元件。
近年來， GPU （ Graphis Processing Unit ，又稱為圖形處理器）逐漸成為了運算的中心。最初 GPU 是用來做功能強大的即時圖形處理，現在憑藉其優秀的平行處理能力，已經成為各種加速運算任務的理想選擇。
這使 GPU 成為了人工智慧、深度學習和大數據分析應用的關鍵。
過去十年中，運算已經不僅僅局限在個人電腦和伺服器內， CPU 和 GPU 已經被廣泛地用於各個新型超大規模資料中心。
這些資料中心通過功能強大的新型處理器連接在一起， DPU （ Data Processing Unit ，資料處理器）已經成為了以數據為中心的加速運算模型的第三個運算單元。 NVIDIA 執行長黃仁勳在本月早些時候的一次演講中表示：「它將成為未來運算的三大支柱之一。」
「 CPU 用於通用運算， GPU 用於加速運算，而資料中心中傳輸數據的 DPU 則進行資料處理。」
什麼是DPU？
資料處理器
| 根據行業標準，高效能及軟體可編程的多核 CPU |
| 高效能網路介面 |
| 靈活、可編程的加速引擎 |
DPU有什麼與眾不同之處？
DPU 是一種新型可編程處理器，集三個關鍵要素於一身。 DPU 是一種 SOC （ System On Chip ，系統單晶片），它結合了：
行業標準的、高效能及軟體可編程的多核 CPU ，通常基於已應用廣泛的 Arm 架構，與其他的 SOC 組件密切配合。
高效能網路介面，能以線速或網路中的可用速度解析、處理數據，並有效率地將數據傳輸到 GPU 和 CPU 。
各種靈活和可編程的加速引擎， 為 AI 、機器學習、安全、電信和儲存等應用作業負載，並提升其性能。
所有這些 DPU 功能對於實現安全的、裸機的、原生雲端運算的下一代雲端大規模運算至關重要。
DPU：整合到SmartNIC
DPU 可以用作獨立的嵌入式處理器，但通常是被整合到SmartNIC（一種作為下一代伺服器中關鍵組件的網卡）中。
其他號稱 DPU 但卻無法完全支持這三項必備的關鍵功能的設備，也在試圖詮釋這個問題：什麼是 DPU?
例如某些供應商所使用的專用處理器無法用到廣泛的 Arm CPU 生態系統所提供的豐富的開發和應用環境。
還有些其他聲稱擁有 DPU 的廠商錯誤地將注意力只集中在使用嵌入式 CPU 來執行數據路徑處理。
DPU：專注於資料處理
如果想通過蠻力在性能上擊敗傳統的 x86 CPU ，結果註定會失敗，這樣做既沒有競爭力，也無法擴展。如果說一個 x86 CPU 尚且無法以每秒 100 Gbit 的速度處理數據包，如何能期望一個嵌入式 CPU 做到？
換個思路，如果網卡足夠強大和靈活，可以處理所有網路中的數據，而嵌入式 CPU 則被用來做控制路徑的初始化和異常情況處理，一切就都解決了。
網路數據路徑加速引擎至少需要具備下述 10 項功能：
- 像 OVS （開放式虛擬交換機）一樣對數據包進行解析、配對和處理
- 對 Zero Touch RoCE 的 RDMA 數據傳輸加速
- 透過 GPU-Direct 加速器繞過 CPU ，將來自儲存和其他 GPU 的數據通過網路直接傳給 GPU
- TCP 通信加速，包括 RSS 、 LRO 、 checksum 等操作
- 網路虛擬化的 VXLAN 和 Geneve Overlay 作業負載和 VTEP 作業負載
- 針對多媒體流、內容傳遞網路)和新的 4K / 8K IP 影片（如根據 ST 2110 規範的 RiverMax ）的 「 Packet Pacing 」 流量整形加速
- 電信 Cloud RAN 的精準時鐘加速器，例如 5T for 5G (精準時鐘調度 5 G 無線報文傳輸技術)功能
- 在線 IPSEC 和 TLS 加密加速，但不影響其它正在運行的加速操作
- 支援 SR-IOV 、 VirtIO 和 PV(Para-Virtualization)等虛擬化
- 安全隔離：如信任根、安全啟動、安全韌體升級以及基於身份驗證的容器和應用的生命週期管理等
以上就是能對「什麼是 DPU 」這個問題回答 Yes 的至關重要的 10 個加速和硬體功能。
那麼究竟什麼是 DPU ？這就是一個 DPU ：
許多所謂的 DPU 僅專注於提供上述功能中的一項或兩項。
最糟糕的嘗試是數據路徑作業負載到專有處理器。
雖然能做出原型，但是從資料中心的規模、範圍和廣度上來言，這一做法並不不明智。
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