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Wie unterscheiden sich CPU, GPU und DPU voneinander?
CPU, GPU und DPU unterscheiden sich in ihren Funktionen innerhalb moderner Rechenzentren und beschleunigen durch kombinierten Einsatz komplexe Rechenaufgaben erheblich.
In der Informatik bezieht sich der Begriff Prozessor häufig auf die CPU (Central Processing Unit). Die CPU ist der am weitesten verbreitete Prozessor, aber nicht die einzige Verarbeitungseinheit, die in Rechenzentren zur Verfügung steht. GPUs und DPUs können immer komplexere Verarbeitungslasten und Rechenaufgaben bewältigen.
Alle drei Verarbeitungseinheiten unterstützen komplexe Berechnungen, sind jedoch für unterschiedliche Aufgaben oder Workloads geeignet. Durch den Einsatz mehrerer Arten von Verarbeitungseinheiten in Ihrem Rechenzentrum können Sie alle Einheiten miteinander kombinieren und große oder komplexe Aufgaben weiter beschleunigen.
Was ist eine CPU?
Die CPU wird oft als das Gehirn des Computers und als Hauptprozessor bezeichnet. Die CPU verwendet Logikschaltungen, um Befehle und Anweisungen zu interpretieren, zu verarbeiten und auszuführen, die ihr vom Betriebssystem, von Programmen oder verschiedenen Computerkomponenten gesendet werden.
Für den Betrieb des Systems ist die CPU unverzichtbar. Sie führt alle Aufgaben aus, von grundlegenden arithmetischen und logischen Operationen bis hin zu E/A-Operationen. Außerdem sendet sie Befehle und Daten an spezielle Hardware, wie zum Beispiel Grafikkarten.
In den Anfängen der Computergeschichte hatte eine CPU oft nur einen einzigen Prozessorkern. Heute können CPUs mehrere Kerne enthalten, um viele Befehle gleichzeitig auszuführen. Dies erhöht die Gesamtleistung und Geschwindigkeit des Systems im gesamten Rechenzentrum.
Was ist eine GPU?
Grafikprozessoren (GPUs) wurden ursprünglich als Ergänzung zur CPU entwickelt. Die Einheiten weisen mehrere Ähnlichkeiten auf: Beide sind wichtige Rechenmodule, die Daten verarbeiten können, aber GPUs beschleunigen speziell die Grafikwiedergabe.
CPUs können zwar Befehle an eine Grafikkarte senden, aber sie können nur wenige Software-Threads gleichzeitig verarbeiten. Mehrere Prozessorkerne eignen sich hervorragend für die serielle Verarbeitung – also die Ausführung einer Vielzahl von Workloads oder einer Reihe von Aufgaben, wobei der Schwerpunkt auf der schnellen Erledigung einzelner Aufgaben liegt –, aber die Bildwiedergabe ist komplex. Eine GPU enthält viel mehr Kerne als eine CPU, sodass sie Tausende von Operationen gleichzeitig statt nur wenige ausführen kann.
Diese Arbeit zerlegt die komplexen Grafik-Rendering-Aufgaben, die die gleichzeitige, konsistente und schnelle Bearbeitung von Computergrafiken und Bildverarbeitung umfassen. Beispielsweise kann die GPU die intensiven Aufgaben des Raytracing, Bump-Mapping, der Beleuchtungsberechnungen und der reibungslosen Decodierung beschleunigen, um Animationen oder Videos zu rendern und auf einem Bildschirm auszugeben.
GPUs führen parallele Operationen statt serielle Operationen aus. Obwohl die GPU für die Verarbeitung von Computergrafiken konzipiert wurde, eignet sie sich aufgrund ihrer parallelen Verarbeitungsarchitektur auch hervorragend für andere komplexe Workloads wie Supercomputing, künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), Datenbankberechnungen und Big Data Analytics.
Dank ihrer Fähigkeit, komplexe mathematische Prozesse effizient zu verarbeiten, kann die GPU die Leistung von Rechenzentrumsanwendungen verbessern und die Workloads erheblich beschleunigen. GPUs unterstützen Big-Data- und wissenschaftliche Berechnungen, optimieren die Container-Orchestrierung und verarbeiten Aufgaben in einem Bruchteil der Zeit, die CPUs benötigen.
Was ist eine DPU?
Die Datenverarbeitungseinheit (DPU) entlastet die CPU von Netzwerk- und Kommunikationsaufgaben. Sie kombiniert Prozessorkerne mit Hardware-Beschleunigungsblöcken und einer leistungsstarken Netzwerkschnittstelle, um datenzentrierte Workloads in großem Umfang zu bewältigen. Dieser architektonische Ansatz stellt sicher, dass die richtigen Daten im richtigen Format ihr Ziel erreichen.
Die DPU wurde im Wesentlichen für die Verarbeitung von Daten entwickelt, die sich im Rechenzentrum bewegen. Sie konzentriert sich auf Datenübertragung, Datenreduktion, Datensicherheit und Datenanalyse sowie Verschlüsselung und Komprimierung. Das bedeutet, dass sie eine effizientere Datenspeicherung unterstützt und die CPU entlastet, sodass diese sich auf die Anwendungsverarbeitung konzentrieren kann.
Eine DPU kann auch die Ineffizienz von Serverknoten beheben, wenn sie im Zentrum einer datenzentrierten Infrastruktur platziert wird. Sie kann die Ausbreitung von Daten reduzieren und hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit gewährleisten. Darüber hinaus sorgt sie für schnellen Zugriff und gemeinsame Nutzung von Daten, unabhängig von der für die Verarbeitung und Übertragung benötigten Datenmenge.
Die DPU-Verarbeitung ist speziell für Anwendungen mit großem Datenverarbeitungsbedarf ausgelegt, beispielsweise Rechenzentren, die Cloud-Umgebungen unterstützen, oder Supercomputer, die komplexe KI-, ML- und Deep-Learning-Algorithmen ausführen.
Die Zukunft der Verarbeitungseinheiten
CPU, GPU und DPU wurden jeweils entwickelt, um sich an eine sich wandelnde IT-Landschaft anzupassen und immer komplexere Rechenanforderungen zu erfüllen. Rechenzentren sind das erste Marktsegment, in dem DPUs eingesetzt werden, da diese Technologie in der Lage ist, riesige Datenmengen zu verarbeiten. DPUs entlasten außerdem CPUs und GPUs, die KI- und ML-Anwendungen betreiben, erheblich.
Durch immer mehr KI-Workloards werden weitere Prozessoren wie TPUs und NPUs entwickelt, die klassische CPUs zunehmend entlasten und so Effizienz, Energieverbrauch und Geschwindigkeit in Bereichen wie Machine Learning, Edge Computing und Rechenzentren nachhaltig verändern.
