數據處理器

數據中心走向以數據為中心，CPU的性能已經遠遠落後於數據的增長速度，GPU加速計算成為了計算的主力，極大地提升了單處理器及單機的計算性能。

利用CPU來處理數據中心中的安全、通信、存儲、虛擬化等基礎架構操作的傳統方式逐漸成為計算性能增長的瓶頸，計算和基礎架構支撐功能對CPU的資源衝突愈加劇烈。

NVIDIA DPU的出現，將這些基礎架構的操作由CPU卸載到了DPU上 ^[1]  ，實現了軟件定義和硬件加速在安全、通信、存儲和虛擬化等方面組合，將CPU的計算資源釋放了出來，更好地支持應用的需求。

源於傳統的網卡設備，通過添加網絡硬件卸載功能（如RDMA、安全卸載、存儲卸載、OVS卸載等）走向了智能網卡，NVIDIA ^[1]  再通過和ARM CPU及PCIe交換機的整合實現了DPU的雛形，未來和GPU的進一步整合將實現完整的功能完善和強大的DPU。

CPU + 智能網卡 + PCIe交換 + GPU（未來） + DOCA軟件開發包

軟件定義和硬件加速是工作原理的綜合。通過網卡的硬件卸載實現高性能的通信、安全、存儲和虛擬化，通過CPU來處理管理和控制平面的操作，通過GPU實現DPU的自學習、推理及推薦，並增強DPU的計算性能。

NVIDIA BlueField DPU ^[1]  實現全線速的Data In-Line和Data At-Rest加解密功能，如150倍IPSec加解密性能提升; 在不消耗主機CPU的前提下大幅提升了存儲的IOPS，比較主機CPU來操作大約30倍的性能提升；實現了RDMA操作的控制和數據平面卸載, 2.5倍的Overlay網絡性能提升; 150倍的下一代有狀態防火牆性能提升; 10倍的防惡意攻擊性能提升等。

包括安全加速、存儲加速和軟硬件分離、OVS卸載、計算加速、視頻流業務加速、防火牆加速、防惡意攻擊等。