在计算领域，术语“处理器”通常是指中央处理器或CPU。CPU是最普遍的处理器，但它不是数据中心唯一可用的处理单元。GPU和DPU可以帮助管理日益复杂的处理负载和计算任务。所有三个处理单元都支持复杂的计算，但每个单元都适用于不同的任务或工作负载。通过在数据中心使用多种类型的处理单元，这些单元可以相互支持并进一步加速大型或复杂的任务。
什么是中央处理器？
CPU通常被描述为计算机的大脑，被认为是“主”处理器。CPU使用逻辑电路来解释，处理和执行从操作系统，程序或各种计算机组件发送给它的指令和命令。
在计算机历史的早期，CPU通常只有一个处理内核。如今，它们可以包含多个内核来同时执行许多指令。这提高了整个数据中心的整体系统性能和速度。CPU是系统操作不可或缺的一部分。它执行从基本算术和逻辑到I/O操作的所有操作。它还处理向专用硬件（如图形卡）发送指令和数据。
什么是GPU
图形处理单元（GPU）最初设计用于补充CPU。这些单元有很多共同点：它们都是可以处理数据的关键计算引擎，但GPU专门加速图形渲染。
尽管CPU可以向显卡发送指令，但CPU一次只能处理几个软件线程。它们具有多个处理内核，非常适合串行处理-通过专注于快速完成单个任务来执行各种工作负载或一系列任务-但图像渲染很复杂。图形处理单元包含比CPU更多的内核，这使其能够同时处理数千个操作，而不仅仅是少数几个。
这分解了图形渲染的复杂任务，其中包括同时、一致和高速地操作计算机图形和图像处理。例如，GPU可以加速光线追踪、凹凸贴图、照明计算和平滑解码等密集型任务，以快速渲染动画或视频并输出到显示器。
它能够有效地处理复杂的数学过程，使GPU能够提高数据中心应用程序的性能，并大大加快数据中心工作负载的速度。GPU可以支持大数据和科学计算方案，简化容器编排和处理工作，所需时间仅为CPU的一小部分。简而言之，GPU与CPU的不同之处在于它执行并行操作而不是串行操作。尽管GPU旨在处理计算机图形，但其并行处理架构使其非常适合其他类型的复杂工作负载，例如超级计算，AI，机器学习，数据库计算和大数据分析。
什么是DPU？
最初，CPU只有一个处理核心，并充当个人计算机的中心组件。CPU经过多年的发展，GPU开始处理更复杂的计算任务，现在，数据处理单元中出现了新的计算支柱。
DPU从CPU卸载网络和通信工作负载。它将处理内核与硬件加速器块和高性能网络接口相结合，以大规模处理以数据为中心的工作负载。这种架构方法使DPU能够确保正确的数据以正确的格式快速到达正确的位置。
当您将DPU置于以数据为中心的基础架构的核心时，DPU还可以解决服务器节点效率低下的问题。它可以缓解蔓延，提供高可用性和可靠性，并确保数据的快速可访问性和可共享性，无论需要处理和传输多少数据。DPU本质上设计用于处理在数据中心周围移动的数据。它专注于数据传输、数据缩减、数据安全和支持数据分析，以及加密和压缩。这意味着它支持更高效的数据存储，并释放CPU以专注于应用程序处理。
DPU处理特定于具有大规模数据处理需求的用例，例如支持云环境的数据中心或驱动复杂AI、ML和深度学习算法的超级计算机。
CPU、GPU和DPU在内核数量和处理方式上有所不同。
加工单元的未来
CPU、GPU和DPU的创建都是为了适应不断发展的IT环境并满足日益复杂的计算需求。数据中心是第一个采用DPU的细分市场，因为该技术能够处理大量数据。DPU还减轻了目前用于为AI/ML应用程序提供动力的CPU和GPU的大部分压力。未来，新的处理单元可能会进一步改变技术运营，但就目前而言，DPU代表了令人兴奋的最新进展，可以大规模提高数据中心的效率。
