在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的今天，算力越來越受到重視。不過，隨著摩爾定律放緩，CPU的性能增長每年不足3%，網(wǎng)絡(luò)傳輸、存儲等任務(wù)都讓CPU不堪重負。

數(shù)據(jù)中心迫切需要算力架構(gòu)變革，DPU作為新型數(shù)據(jù)專用處理器應(yīng)運而生，專門處理“CPU處理效率低下、GPU處理不了”的任務(wù)負載，例如網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理、高速存儲協(xié)議等。通過將這些基礎(chǔ)層負載卸載到專用的DPU上處理，釋放CPU的算力資源來更好的服務(wù)上層應(yīng)用，從而提升整個計算系統(tǒng)的效率、降低整體系統(tǒng)的總體擁有成本（TCO）。

面向火爆的ChatGPT大模型應(yīng)用，大算力集群的高速互聯(lián)中蘊藏了哪些機會？下一步，DPU的落地前景和演進趨勢如何？對于我們國產(chǎn)算力的打造又有哪些重要意義？本期《與非觀察室》，我們走進專注于DPU研發(fā)的中科馭數(shù)，中科馭數(shù)高級副總裁張宇分享了諸多深刻洞察。歡迎點擊觀看！