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在計算領域，術語“處理器”通常是指中央處理器或CPU。CPU是最普遍的處理器，但它不是數據中心唯一可用的處理單元。GPU和DPU可以幫助管理日益復雜的處理負載和計算任務。所有三個處理單元都支持復雜的計算，但每個單元都適用于不同的任務或工作負載。通過在數據中心使用多種類型的處理單元，這些單元可以相互支持并進一步加速大型或復雜的任務。 什么是中央處理器？
CPU通常被描述為計算機的大腦，被認為是“主”處理器。CPU使用邏輯電路來解釋，處理和執行從操作系統，程序或各種計算機組件發送給它的指令和命令。

CPU是系統操作不可或缺的一部分。它執行從基本算術和邏輯到I/O操作的所有操作。它還處理向專用硬件（如圖形卡）發送指令和數據。

在計算機歷史的早期，CPU通常只有一個處理內核。如今，它們可以包含多個內核來同時執行許多指令。這提高了整個數據中心的整體系統性能和速度。 什么是GPU 圖形處理單元（GPU）最初設計用于補充CPU。這些單元有很多共同點：它們都是可以處理數據的關鍵計算引擎，但GPU專門加速圖形渲染。

盡管CPU可以向顯卡發送指令，但CPU一次只能處理幾個軟件線程。它們具有多個處理內核，非常適合串行處理-通過專注于快速完成單個任務來執行各種工作負載或一系列任務-但圖像渲染很復雜。圖形處理單元包含比CPU更多的內核，這使其能夠同時處理數千個操作，而不僅僅是少數幾個。
這分解了圖形渲染的復雜任務，其中包括同時、一致和高速地操作計算機圖形和圖像處理。例如，GPU可以加速光線追蹤、凹凸貼圖、照明計算和平滑解碼等密集型任務，以快速渲染動畫或視頻并輸出到顯示器。

簡而言之，GPU與CPU的不同之處在于它執行并行操作而不是串行操作。盡管GPU旨在處理計算機圖形，但其并行處理架構使其非常適合其他類型的復雜工作負載，例如超級計算，AI，機器學習，數據庫計算和大數據分析。

它能夠有效地處理復雜的數學過程，使GPU能夠提高數據中心應用程序的性能，并大大加快數據中心工作負載的速度。GPU可以支持大數據和科學計算方案，簡化容器編排和處理工作，所需時間僅為CPU的一小部分。 什么是DPU？ 最初，CPU只有一個處理核心，并充當個人計算機的中心組件。CPU經過多年的發展，GPU開始處理更復雜的計算任務，現在，數據處理單元中出現了新的計算支柱。
DPU從CPU卸載網絡和通信工作負載。它將處理內核與硬件加速器塊和高性能網絡接口相結合，以大規模處理以數據為中心的工作負載。這種架構方法使DPU能夠確保正確的數據以正確的格式快速到達正確的位置。

DPU本質上設計用于處理在數據中心周圍移動的數據。它專注于數據傳輸、數據縮減、數據安全和支持數據分析，以及加密和壓縮。這意味著它支持更高效的數據存儲，并釋放CPU以專注于應用程序處理。

當您將DPU置于以數據為中心的基礎架構的核心時，DPU還可以解決服務器節點效率低下的問題。它可以緩解蔓延，提供高可用性和可靠性，并確保數據的快速可訪問性和可共享性，無論需要處理和傳輸多少數據。
DPU處理特定于具有大規模數據處理需求的用例，例如支持云環境的數據中心或驅動復雜AI、ML和深度學習算法的超級計算機。

CPU、GPU和DPU在內核數量和處理方式上有所不同。

加工單元的未來 CPU、GPU和DPU的創建都是為了適應不斷發展的IT環境并滿足日益復雜的計算需求。數據中心是第一個采用DPU的細分市場，因為該技術能夠處理大量數據。DPU還減輕了目前用于為AI/ML應用程序提供動力的CPU和GPU的大部分壓力。
未來，新的處理單元可能會進一步改變技術運營，但就目前而言，DPU代表了令人興奮的最新進展，可以大規模提高數據中心的效率。