„Data Processing Unit“ – Versionsunterschied
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Eine '''Data Processing Unit''' (kurz '''DPU''', [[Englische Sprache|englisch]] für ''Datenverarbeitungseinheit'') ist ein programmierbarer [[Hardwarebeschleunigung|Hardwarebeschleuniger]],<ref>{{Internetquelle |autor=Allyson Larcom |url=/proxy/https://www.computerweekly.com/de/feature/Was-macht-eine-Data-Processing-Unit-DPU |titel=Was macht eine Data Processing Unit (DPU)? |werk=ComputerWeekly |datum=2022-04-08 |sprache=de |abruf=2024-03-05}}</ref> der speziell für die [[Datenverarbeitung|Verarbeitung von Daten]] ausgelegt ist.<ref>{{Internetquelle |autor=Ariane Rüdiger, Ulrike Ostler |url=/proxy/https://www.datacenter-insider.de/was-ist-eine-dpu-a-1072622/ |titel=Was ist eine DPU? |werk=Datacenter Insider |hrsg=Vogel IT-Medien GmbH |datum=2021-11-18 |sprache=de |abruf=2024-03-05}}</ref> Sie werden in [[Rechenzentrum|Rechenzentren]] eingesetzt, speziell in solchen, die datenzentrierte Workloads erwarten.<ref name=":0">{{Literatur |Autor=Antony Adshead |Titel=What are DPUs, what do they do, and who supplies them? |Sammelwerk=Computer Weekly |Nummer=3 |Datum=2024-02-06 |Sprache=en |Seiten=17-19}}</ref> |
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Eine '''Datenverarbeitungseinheit''' (DPU) ist ein programmierbarer Computerprozessor, der eine general-purpose CPU eng mit Hardware für Netzwerkschnittstellen integriert. Diese Einheiten werden gelegentlich auch als "IPUs" (für "Infrastrukturverarbeitungseinheit") oder "SmartNICs" bezeichnet. Sie finden Anwendung als Alternative zu herkömmlichen Netzwerkschnittstellen (NICs), um die Haupt-CPU von komplexen Netzwerkaufgaben und anderen infrastrukturellen Pflichten zu entlasten. |
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DPUs sind [[Prozessor|Prozessoren]], die im Gegensatz zu [[CPU|CPUs]] deutlich mehr, dafür aber leistungsschwächere Kerne besitzen.<ref name=":1">{{Internetquelle |autor=Eileen Ann |url=/proxy/https://www.datacenterknowledge.com/data-center-faqs/data-processing-units-what-are-dpus-and-why-do-you-want-them |titel=Data Processing Units: What Are DPUs and Why Do You Want Them? |werk=DataCenter Knowledge |datum=2023-04-27 |sprache=en |abruf=2024-03-05}}</ref> Dadurch wird ein höherer [[Nebenläufigkeit|Parallelisierungsgrad]] erreicht<ref name=":1" />, was die zeitgleiche Verarbeitung von grossen [[Datenmenge|Datenmengen]] beschleunigt. |
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Die Funktionen von DPUs können vielfältig sein. Sie können zur Durchführung von Verschlüsselungs- und Entschlüsselungsaufgaben, als Firewall, zur Verwaltung von TCP/IP-Protokollen, zur Verarbeitung von HTTP-Anfragen und sogar als Hypervisor oder Speichercontroller dienen. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es ihnen, eine breite Palette von Aufgaben im Rechenzentrum zu übernehmen und die Effizienz des Netzwerkbetriebs zu verbessern. |
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Data Processing Units werden von gewissen Anbietern, beispielsweise [[Intel]], als Intelligence Processing Units (IPUs) bezeichnet. Der Unterschied ist minimal: IPUs sind vom Aufbau grundsätzlich baugleich,<ref>{{Internetquelle |autor=Patrick Kennedy |url=/proxy/https://www.servethehome.com/intel-ipu-exotic-answer-to-industry-dpu/ |titel=Intel IPU is an Exotic Answer to the Industry DPU |werk=ServeTheHome |datum=2021-06-14 |sprache=en-US |abruf=2024-03-05}}</ref> sind aber häufig speziell für [[Maschinelles Lernen|Machine Learning]] und [[Künstliche Intelligenz|KI]]-Workloads ausgelegt.<ref>{{Literatur |Autor=Abhinand Nasari, Lujun Zhai, Zhenhua He, Hieu Le, Suxia Cui, Dhruva Chakravorty, Jian Tao, Honggao Liu |Titel=Porting AI/ML Models to Intelligence Processing Units (IPUs) |Verlag=ACM |Datum=2023-07-23 |ISBN=978-1-4503-9985-2 |DOI=10.1145/3569951.3603632 |Seiten=231–236 |Online=/proxy/https://dl.acm.org/doi/10.1145/3569951.3603632 |Abruf=2024-03-05}}</ref> |
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Insbesondere für Cloud-Computing-Anbieter können DPUs äußerst attraktiv sein. Durch die Offloading von rechenintensiven Netzwerkaufgaben von der Haupt-CPU können DPUs die verfügbare Rechenleistung erhöhen und gleichzeitig die CPU-Zeit für andere Berechnungen freisetzen. Somit tragen sie dazu bei, die Gesamtleistungsfähigkeit der Serverinfrastruktur zu optimieren und den Bedarf an Ressourcen für das Hosting von Diensten in der Cloud zu senken. |
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== Verwendung == |
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DPUs werden für datenzentrische Workloads eingesetzt, wie etwa die Bearbeitung, Speicherung oder Verschlüsselung<ref>{{Literatur |Autor=Rafidah Ahmad, Mohamad Faiz Mohamed Omar, Jagadheswaran Rajendran, Widad Ismail |Titel=Performance Analysis of Enhanced AES-128 and Blowfish Algorithms Through Parallel-Pipelined-Memory Techniques |Sammelwerk=Wireless Personal Communications |Band=127 |Nummer=4 |Datum=2022-12 |ISSN=0929-6212 |DOI=10.1007/s11277-022-09933-2 |Seiten=3615–3635 |Online=/proxy/https://link.springer.com/10.1007/s11277-022-09933-2 |Abruf=2024-03-05}}</ref> von Daten. Sie kommen unter anderem in [[Rechenzentrum|Datenzentren]] zum Einsatz, die beispielsweise [[Künstliche Intelligenz|künstliche Intelligenzen]], [[Datenanalyse|Analyseverarbeitungen]] oder andere Prozesse mit einem hohem [[Eingabe und Ausgabe|Input/Output]] hosten.<ref name=":0" /> Durch die Offloading von rechenintensiven Netzwerkaufgaben von der Haupt-CPU können DPUs die verfügbare Rechenleistung erhöhen. Somit tragen sie dazu bei, die Gesamtleistungsfähigkeit der Serverinfrastruktur zu optimieren und den Bedarf an Ressourcen für das Hosting von Diensten in der Cloud zu senken. |
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Version vom 5. März 2024, 15:22 Uhr
Eine Data Processing Unit (kurz DPU, englisch für Datenverarbeitungseinheit) ist ein programmierbarer Hardwarebeschleuniger,[1] der speziell für die Verarbeitung von Daten ausgelegt ist.[2] Sie werden in Rechenzentren eingesetzt, speziell in solchen, die datenzentrierte Workloads erwarten.[3]
DPUs sind Prozessoren, die im Gegensatz zu CPUs deutlich mehr, dafür aber leistungsschwächere Kerne besitzen.[4] Dadurch wird ein höherer Parallelisierungsgrad erreicht[4], was die zeitgleiche Verarbeitung von grossen Datenmengen beschleunigt.
Data Processing Units werden von gewissen Anbietern, beispielsweise Intel, als Intelligence Processing Units (IPUs) bezeichnet. Der Unterschied ist minimal: IPUs sind vom Aufbau grundsätzlich baugleich,[5] sind aber häufig speziell für Machine Learning und KI-Workloads ausgelegt.[6]
Verwendung
DPUs werden für datenzentrische Workloads eingesetzt, wie etwa die Bearbeitung, Speicherung oder Verschlüsselung[7] von Daten. Sie kommen unter anderem in Datenzentren zum Einsatz, die beispielsweise künstliche Intelligenzen, Analyseverarbeitungen oder andere Prozesse mit einem hohem Input/Output hosten.[3] Durch die Offloading von rechenintensiven Netzwerkaufgaben von der Haupt-CPU können DPUs die verfügbare Rechenleistung erhöhen. Somit tragen sie dazu bei, die Gesamtleistungsfähigkeit der Serverinfrastruktur zu optimieren und den Bedarf an Ressourcen für das Hosting von Diensten in der Cloud zu senken.
Datenverarbeitungseinheiten werden vermehrt von Cloud-Computing-Anbietern eingesetzt.[3]
Geschichte
DPUs haben sich ursprünglich aus Netzwerkkarten (NICs) entwickelt. Diese begannen, Netzwerkprozesse von der CPU auszulagern und diese damit zu entlasten. Mit intelligenten Netzwerkkarten (Smart NICs) kam dann die Möglichkeit der Programmierung. DPUs sind eine fortgeschrittene Version davon.[3]
Einzelnachweise
- ↑ Allyson Larcom: Was macht eine Data Processing Unit (DPU)? In: ComputerWeekly. 8. April 2022, abgerufen am 5. März 2024.
- ↑ Ariane Rüdiger, Ulrike Ostler: Was ist eine DPU? In: Datacenter Insider. Vogel IT-Medien GmbH, 18. November 2021, abgerufen am 5. März 2024.
- ↑ a b c d Antony Adshead: What are DPUs, what do they do, and who supplies them? In: Computer Weekly. Nr. 3, 6. Februar 2024, S. 17–19 (englisch).
- ↑ a b Eileen Ann: Data Processing Units: What Are DPUs and Why Do You Want Them? In: DataCenter Knowledge. 27. April 2023, abgerufen am 5. März 2024 (englisch).
- ↑ Patrick Kennedy: Intel IPU is an Exotic Answer to the Industry DPU. In: ServeTheHome. 14. Juni 2021, abgerufen am 5. März 2024 (amerikanisches Englisch).
- ↑ Abhinand Nasari, Lujun Zhai, Zhenhua He, Hieu Le, Suxia Cui, Dhruva Chakravorty, Jian Tao, Honggao Liu: Porting AI/ML Models to Intelligence Processing Units (IPUs). ACM, 2023, ISBN 978-1-4503-9985-2, S. 231–236, doi:10.1145/3569951.3603632 (acm.org [abgerufen am 5. März 2024]).
- ↑ Rafidah Ahmad, Mohamad Faiz Mohamed Omar, Jagadheswaran Rajendran, Widad Ismail: Performance Analysis of Enhanced AES-128 and Blowfish Algorithms Through Parallel-Pipelined-Memory Techniques. In: Wireless Personal Communications. Band 127, Nr. 4, Dezember 2022, ISSN 0929-6212, S. 3615–3635, doi:10.1007/s11277-022-09933-2 (springer.com [abgerufen am 5. März 2024]).