So sánh CPU, GPU và DPU khác nhau như thế nào?

Trung tâm dữ liệu sử dụng ba loại đơn vị xử lý: CPU, GPU và DPU. Học các trường hợp sử dụng độc đáo cho mỗi đơn vị và cách sử dụng chúng kết hợp để tăng tốc các khối lượng công việc trung tâm dữ liệu. Trong bài viết này mình sẽ phân tích ba loại đơn vị xử lý sau CPU, GPU và DPU và xem chúng khác nhau như thế nào. Trong thế giới tính toán, thuật ngữ “bộ xử lý” thường ám chỉ đến đơn vị xử lý trung tâm, hay CPU. CPU là đơn vị xử lý phổ biến nhất, nhưng nó không phải là đơn vị xử lý duy nhất có sẵn cho trung tâm dữ liệu. GPU và DPU có thể giúp quản lý khối lượng xử lý và nhiệm vụ tính toán ngày càng phức tạp hơn. Cả ba đơn vị xử lý này đều hỗ trợ tính toán phức tạp, nhưng mỗi loại lại phù hợp với các nhiệm vụ hoặc khối lượng công việc khác nhau. Bằng cách sử dụng nhiều loại đơn vị xử lý khác nhau trong trung tâm dữ liệu của bạn, những đơn vị này có thể hỗ trợ lẫn nhau và tăng tốc các tác vụ lớn hoặc phức tạp hơn.

CPU và GPU

Đơn vị xử lý đồ họa (GPU) ban đầu được thiết kế để bổ sung cho CPU. Cả CPU và GPU đều là các động cơ tính toán quan trọng có thể xử lý dữ liệu, tuy nhiên GPU được thiết kế để tăng tốc độ xử lý đồ họa. Mặc dù CPU có thể gửi chỉ thị đến thẻ đồ họa, nhưng CPU chỉ có thể xử lý vài luồng phần mềm một lúc. Với nhiều lõi xử lý, CPU tuyệt vời cho xử lý chuỗi – thực hiện một loạt tác vụ bằng cách tập trung vào hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ nhanh chóng – nhưng việc xử lý hình ảnh lại rất phức tạp. Một đơn vị xử lý đồ họa chứa nhiều lõi xử lý hơn CPU, cho phép nó xử lý hàng nghìn thao tác cùng một lúc thay vì chỉ vài cái. Điều này giúp giải quyết các nhiệm vụ phức tạp của xử lý đồ họa, bao gồm việc đồng thời thao tác đồ họa máy tính và xử lý hình ảnh, liên tục và với tốc độ cao. Ví dụ, GPU có thể tăng tốc các tác vụ tập trung như ray tracing, bump mapping, tính toán ánh sáng và giải mã mượt mà nhanh chóng để hiển thị hoạt hình hoặc video và đưa ra màn hình.

Nói tóm lại

GPU khác với CPU là nó thực hiện các thao tác song song thay vì các thao tác tuần tự. Mặc dù GPU được thiết kế để xử lý đồ họa máy tính, kiến ​​trúc xử lý song song của nó làm cho nó phù hợp cho các loại khối công việc phức tạp khác như siêu tính, trí tuệ nhân tạo, học máy, tính toán cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn. Khả năng xử lý các quy trình toán học phức tạp của GPU cho phép nó tăng cường hiệu suất cho các ứng dụng trung tâm dữ liệu và đẩy nhanh khối lượng công việc của trung tâm dữ liệu. GPU có thể hỗ trợ các kịch bản dữ liệu lớn và tính toán khoa học, giảm thiểu tổ chức bố trí container và xử lý các công việc trong một phần nhỏ thời gian so với CPU.

DPU là gì?

Ban đầu, CPU chỉ có một lõi xử lý và đóng vai trò là thành phần trung tâm của các máy tính cá nhân. CPU đã tiến hóa qua nhiều năm, GPU bắt đầu xử lý các nhiệm vụ tính toán phức tạp hơn, và bây giờ, một trụ cột mới của tính toán nổi lên trong đơn vị xử lý dữ liệu. DPU giảm tải các khối lượng công việc mạng và giao tiếp khỏi CPU. Nó kết hợp các lõi xử lý với các khối tăng tốc phần cứng và một giao diện mạng hiệu suất cao để xử lý các khối lượng công việc dữ liệu quy mô lớn. Cách tiếp cận kiến trúc này cho phép DPU đảm bảo rằng dữ liệu đúng đi đúng chỗ, ở định dạng đúng và nhanh chóng.

Thiết kế DPU

DPU được thiết kế để xử lý dữ liệu di chuyển trong trung tâm dữ liệu. Nó tập trung vào việc chuyển dữ liệu, giảm dữ liệu, bảo mật dữ liệu và hỗ trợ phân tích dữ liệu, cũng như mã hóa và nén. Điều này có nghĩa là nó hỗ trợ việc lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn và giải phóng CPU để tập trung vào xử lý ứng dụng. DPU cũng có thể giải quyết sự không hiệu quả của nút máy chủ khi bạn đặt nó ở trung tâm cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu. Nó có thể giảm bớt tình trạng rải rác, cung cấp khả năng sẵn có và đáng tin cậy cao và đảm bảo tính khả dụng và chia sẻ dữ liệu nhanh chóng bất kể số lượng dữ liệu cần xử lý và truyền tải. Xử lý DPU đặc biệt phù hợp với các trường hợp sử dụng cần xử lý dữ liệu quy mô lớn, chẳng hạn như trung tâm dữ liệu hỗ trợ môi trường đám mây hoặc siêu máy tính điều khiển các thuật toán học sâu, học máy và trí tuệ nhân tạo phức tạp.

Đơn vị xử lý tương lai

CPU, GPU và DPU được tạo ra để thích nghi với cảnh quan IT tiến hóa và đáp ứng nhu cầu tính toán ngày càng phức tạp hơn. Trung tâm dữ liệu là thị trường đầu tiên sử dụng DPU vì khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn. DPUs cũng giảm áp lực lên CPUs và GPUs đang được sử dụng để cung cấp nguồn điện cho các ứng dụng AI/ML. Trong tương lai, các đơn vị xử lý mới có thể tiếp tục biến đổi hoạt động công nghệ, nhưng hiện nay, DPU đại diện cho một sự tiến bộ mới đầy hứa hẹn giúp tăng hiệu suất và độ tin cậy trên quy mô lớn cho trung tâm dữ liệu.

kết Luận

Trong bài viết này mình đã giới thiệu qua về CPU , GPU và DPU và phân tích nó khác nhau như thế nào . Mình mong bài viết này sẽ hữu ích với bạn . Hiện tại ở máy chủ vina đang cung cấp các dòng CPU , GPU chính hãng với giá cạnh tranh .