DPU如何加速AI/ML？

数据处理单元(DPU)是可编程网络适配器的高级形式，它充当数据中心中服务器和网络其余部分之间的接口，以帮助提高服务器利用率和功耗。

超大规模云提供商多年来一直在使用它们来卸载网络安全(防火墙和加密)、网络流量管理和控制、负载平衡和NVMe等功能。

但是这些好处并不局限于超大规模——DPU也可以用于较小的数据中心和服务器群。当涉及到托管和处理与生成式人工智能(AI)和机器学习(ML)相关的大模型时，这一点尤其重要，这些应用程序对系统CPU和GPU造成了相当大的压力，并且将其他功能卸载到DPU可以帮助提高性能。

DPU可以处理存储和网络等控制平面功能，使更多的服务器容量可用于处理AI/ML工作负载。它们还可以帮助实现多租户使用，或多个用户共享大型人工智能培训系统的能力，以改善资源管理，并帮助用户之间更安全地共享数据。

通过将高性能FPGA集成到DPU中，这些优势可以被放大。FPGA提供并行处理能力，以帮助实时AI/ML处理，增强计算能力，优化能耗并减少延迟。这可以使AI/ML技术的部署更具可持续性和效率。此外，FPGA的硬件可重构性允许快速适应新的或不断发展的人工智能算法，帮助数据中心以最小的运营成本保持领先地位，并且可以在更长的时间内使用现有的硬件。