את ה-CPU וה-GPU כולנו כבר מכירים, אבל הצלע השלישית והאלמונית למדי חשובה לא פחות – DPU.
התמונה של החתולה מיצי ששלחתם לסבתא בוואטסאפ לא נשלחת כתמונה, אין באמת דבר כזה לשלוח תמונה באינטרנט. מה שאתם שולחים הוא זרם עצום של חבילות מידע קטנות מאוד, כל אחת ארוזה בקפסולה וירטואלית שמסבירה מה יש בתוכה.
החבילות האלו מגיעות אל מכשיר היעד, ושם התמונה נבנית מחדש פיסה אחרי פיסה באמצעות כרטיס הרשת והמעבד.
זה עובד טוב כשמדובר במכשיר הטלפון שלכם, אבל כשמדובר במרכזי נתונים שצריכים לעבד פטה-בייטים של מידע בפרקי זמן קצרים, המעבד שורף עשרות אחוזים מיכולת העיבוד שלו רק על טיפול בהרכבת המידע, ומעבדי ה-GPU היקרים והמהירים ממתינים בינתיים בחוסר מעש לקבלת מידע חדש מהמעבד.
ה-DPU הוא מעבד ייעודי שנועד לפתור את צוואר הבקבוק הזה. הוא מכיל מעבדי ASIC שהתוכנה צרובה בהם ברמת הסיליקון, והם מבצעים פעולות מוגדרות מראש שוב ושוב ללא צורך בתוכנה.
המבנה הקשיח של האלגוריתמים שלהם מאפשר להם לטפל בכמויות עצומות של מידע ברצף, במהירות ובצריכת חשמל נמוכה. הדור האחרון של מעבדי ה-DPU של אנבידיה משמש גם ככרטיס רשת, והוא מסוגל לעבד מידע בקצב מדהים של 800 ג׳יגה-ביט לשנייה. ניתן גם להעביר דרכו מידע בחוות שרתים בין כרטיסים גרפיים שונים, בלי לעבור כלל דרך המעבד.
ה-DPU מכיל גם מספר רב של ליבות CPU שמריצות לינוקס, והן מטפלות בהיבטי האבטחה והניהול הכללי של השבב.
חוק אמדל קובע שהמהירות של מערכת עיבוד מקבילית מוגבלת על ידי החלק במערכת שממשיך לעבד מידע בטור והופך לצוואר בקבוק. טיפול במידע על ידי המעבד הוא משימה טורית, ולכן השימוש ב-DPU הוא זה שמשחרר את מלוא הפוטנציאל של ה-CPU וה-GPU.
למרות שאנבידיה מוכרת בעיקר בזכות ההכנסות שלה ממכירת GPU, ל-DPU יש חלק חשוב באסטרטגיה העסקית שלה. לקוחות שמטמיעים את כרטיסי ה-DPU ובונים את מערכות הענן שלהם סביבם, נהנים משיפור משמעותי בתפוקה ובהכנסות, אבל הופכים כל מעבר עתידי מאנבידיה למתחרה אחרת למורכב הרבה יותר.
