随着AI模型的复杂度增加以及数据量爆炸性增长，GPU服务器在执行训练和推理任务时，不仅面临计算密集型问题，还必须处理大量的数据移动、网络通信、存储I/O以及安全防护等非计算密集型任务。这些问题往往会成为性能瓶颈，消耗宝贵的CPU资源，进而影响整体系统的效率和扩展性。
主要面临挑战与难题：
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网络性能瓶颈：AI训练通常需要多个GPU节点间的高速、低延迟数据交换。传统架构中，这部分工作往往依赖于CPU处理，导致CPU负载过高，且网络性能受限。
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存储I/O问题：AI训练涉及海量数据读取，若完全依赖CPU处理存储访问请求，会导致延迟增加，无法充分发挥GPU的计算效能。
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资源隔离与安全性：在多租户环境中，如何在不牺牲性能的前提下，实现GPU资源的安全隔离和访问控制是一个挑战。
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总体效率低下：由于CPU需同时处理计算、网络、存储和安全等多种任务，导致其难以专注在计算密集型AI训练上，整体系统效率不高。
为了应对数据中心和GPU服务器在处理AI工作负载时所面临的挑战和难题，DPU（数据处理单元，Data Processing Unit）进入了大家的视野。
DPU内嵌强大的网络处理引擎和硬件加速器，能够直接处理网络数据包，支持高速网络协议如RoCE v2（RDMA over Converged Ethernet），实现零拷贝数据传输。这样一来，网络流量不再经由CPU处理，而是由DPU接管，大幅降低网络延迟，提升数据交换效率，使得GPU可以更快获取所需数据。
DPU还能进行存储I/O的硬件加速和卸载，支持NVMe-oF（NVMe over Fabrics）等协议，实现存储操作的直接硬件执行。通过DPU，存储访问操作得以绕过CPU，显著降低延迟，提升存储I/O性能，从而加快AI训练和推理的速度。
DPU能够提供硬件级别的安全功能，如IPSec/TLS加密加速、防火墙、深度包检测等，实现数据在传输过程中的安全防护。同时，通过DPU的虚拟化能力，可以对GPU资源进行细粒度的隔离与控制，确保不同租户间的安全性。
在AI GPU场景下，DPU通过将非计算密集型任务从CPU中剥离出来，释放CPU资源专注于AI计算任务，从而优化整个系统的资源分配和利用效率。同时，DPU还可以提供智能调度和管理功能，实现硬件资源的动态调整，以适应不同阶段AI训练和推理对资源的需求变化。
从架构演进的角度看，DPU是对现有数据中心基础设施的一种革新。随着AI的发展，为了实现更高性能、更低延迟和更强安全性的需求，DPU应运而生，它填补了CPU和GPU在处理非计算密集型任务上的不足，形成了CPU-DPU-GPU三者协同工作的新型数据中心架构。这样，DPU不仅解决了当前AI GPU场景下的诸多挑战，也为未来更大规模、更复杂场景下的AI计算打下了坚实的基础。
