La DPU es un concepto que surge por parte de NVIDIA tras el lanzamiento de su BlueField-2. Hemos querido profundizar más en lo que podría ser el futuro de los centros de datos.
Conocemos de este nuevo hardware desde la salida de BlueField-2, una tarjeta creada por NVIDIA que está dirigida a los centros de datos. La misma marca hace una diferenciación entre una DPU con una GPU o CPU, dando importancia a la inteligencia artificial, Deep Learning y aplicaciones Big Data.
Índice de contenidos
¿Qué es una DPU?
DPU son las siglas de Data Processing Unit, que viene a ser un tipo de procesador similar al SoC que combina lo siguiente:
- Una CPU con varios núcleos basado en la arquitectura Arm.
- Una interfaz de red de alto rendimiento, enfocada al procesamiento y transferencia de datos veloz a la GPU y CPU.
- Motores de aceleración flexibles y programables para mejorar el rendimiento de las aplicaciones mediante IA y Machine Learning.
Estas características permite ofrecer al cliente (empresa) una computación cloud que definirá la próxima generación de computación a escala cloud.
Una DPU puede usarse como un procesador integrado por sí solo, pero suele funcionar con SmartNIC, un controlador clave en el sector de servidores. Desde NVIDIA, quisieron advertir de que hay empresas afirmando tener una DPU, pero éstas se centran en la CPU integrada.
Esta especie de SoC no pretende competir con los procesadores x86, algo que sí hace Apple con su SoC M1. NVIDIA considera que es perder el tiempo compararse con un procesador porque éste se centra en otros fines.
Por ello, da importancia a la interfaz de red que tiene su DPU, la cual tiene que ser flexible y potente para dirigir todo el procesamiento de datos a la red. Aquí, la CPU integrada de la DPU se usa para inicializar la ruta de control.
De este modo, NIVIDA se expande por el mercado de aceleradores de IA con el objetivo de optimizar una infraestructura completa de un centro de datos tipo.
Por último, «el gigante verde» ha anunciado que la GPU de BlueField2-X viene con una GPU con arquitectura Ampere, como la A100.
Principales características
Teniendo en cuenta las principales características de la DPU, ésta se encargará principalmente de:
- Acelerar la conectividad de red con interfaces que pueden llegar a cientos de Gpbs.
- Procesamiento de paquetes de red de forma muy rápida gracias a un DSA o acelerador crado en un FPGA.
- Procesamiento de procesos en su CPU.
- Implementar controladores de memoria DDR4 o DDR5 propios para la gestión de ésta.
- Acelerar otros aspectos como podría ser el almacenamiento offload o el cifrado.
- Integrar lanes PCIe para comunicaciones con otros elementos del ordenador de forma rápida.
- Ejecutar su propio sistema operativo separado del sistema host, que generalmente es Linux.
CPU vs GPU vs DPU
| CPU VS GPU VS DPU | ||
|---|---|---|
| Multinúcleo | Manycore | Multinúcleo |
| Baja latencia | Alto rendimiento | Alto grado de versatilidad |
| Ideal para procesamiento en serie | Ideal para procesamiento paralelo | Ideal para big data |
| Maneja unas cuantas operaciones a la vez | Maneja miles de operaciones a la vez | Maneja miles de operaciones en escala |
Evolución del hardware en los centros de datos
A finales del siglo XX, la solución por excelencia en los servidores está compuesta por una CPU Intel x86 y un sistema operativo concreto. La razón de ello está en que los procesadores eran muy potentes y podían ejecutar tareas de alta carga sin problemas.
Pasado el año 2000, VMware empieza a introducir la posibilidad de crear una máquina virtual mediante esta CPU x86. En un mismo servidor, las empresas podían ejecutar varias máquinas virtuales, por lo que la virtualización ganó enteros en la primera década del siglo XXI.
Así, el hardware se podía programar, pudiendo aprovisionar una máquina virtual sin intervención humana. Este procedimiento dio paso a la computación en nube, que viene a ser el futuro del mundo actual.
Empresas como Cisco y EMC empezaron a invertir en servicios de almacenamiento en nube y redes virtualizadas. Se ha hablado mucho de la adquisición de Arm por parte de NVIDIA, pero la compra de Mellanox fue una de las más importantes.
Esto es porque con Mellanox en el bolsillo, la presencia de NVIDIA en el centro de datos es mayor, ofreciendo soluciones hardware especializadas en la gestión de redes, seguridad y almacenamiento.
DOCA, clave para la DPU
Con BlueField-2, la DPU es la primera infraestructura de centros de datos de la historia, estando optimizada para centros de datos. La principal bondad de este componente es que descargan a la CPU del trabajo de conllevan ciertas tareas.
¿Cómo se accede a una DPU? Mediante DOCA SDK, que es una plataforma software para desarrolladores. NVIDIA ha unido DOCA con CUDA para ofrecer a los desarrolladores una suite de herramientas sin igual, las cuales están centradas en la IA y en los centros de datos.
Decir que DOCA está integrado en NGC, otro catálogo de software para desarrolladores con el objetivo de que mejoren sus DPU. La DPU acelera la SDN de los centros de datos, ¿cómo? De la siguiente manera:
- Gestiona el tráfico asociado a las máquinas virtuales de este a oeste
- También, el tráfico de norte a sur que entra/sale del centro de datos.
Esto se traduce en una aceleración de la ruta de red y del plano de datos. Este hardware está diseñado para optimizar el almacenamiento NVMe over Fabrics, RoCE, corregir los errores y comprimir los datos.
En términos de control, una DPU puede hacerse con el mando del servidor, atendiendo a las necesidades de éste y automatizando muchas tareas. Por ejemplo, si el servidor requiere reiniciarse o una aplicación comercial, la DPU programada puede reiniciarlo de forma remota o ejecutar un arranque seguro.
Esperamos que os haya sido de ayuda esta información. Si tenéis alguna duda, comentad abajo y os contestaremos en breve.
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