數(shù)據(jù)中心和邊緣云對網(wǎng)絡(luò)計算及DPU的應(yīng)用

隨著邊緣計算，數(shù)據(jù)密集型業(yè)務(wù)層出不窮，以前計算規(guī)模和數(shù)據(jù)量沒那么大，馮諾依曼架構(gòu)很好地解決了提高計算性能的問題，隨著數(shù)據(jù)量越來越大，以及AI技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的計算模型會造成網(wǎng)絡(luò)擁塞，繼續(xù)提升數(shù)據(jù)中心的性能面臨挑戰(zhàn)。以CPU為中心的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)已經(jīng)不能滿足需求，以數(shù)據(jù)為中心才能更好滿足市場和應(yīng)用需求。

以數(shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，意味著數(shù)據(jù)在哪計算就在哪。宋慶春指出，以數(shù)據(jù)為中心的新架構(gòu)可以解決網(wǎng)絡(luò)傳輸中的瓶頸問題或丟包問題，典型通信延時可以從30-40微秒降低到3-4秒，有10倍的性能提升。

DPU（Data Processing Unit）作為一個不被大部分人所熟知的芯片類型，其價值是什么？為什么DPU能在數(shù)據(jù)中心“上位”？數(shù)據(jù)中心的未來為什么是3U（CPU、GPU、DPU）一體？

下載鏈接：網(wǎng)絡(luò)計算及DPU在數(shù)據(jù)中心和邊緣云上的應(yīng)用

面向數(shù)據(jù)中心突破：英偉達DPU集數(shù)據(jù)中心于芯片

Linux在百萬級服務(wù)器云計算環(huán)境下面臨的可靠性挑戰(zhàn)

國產(chǎn)化平臺的AI賦能

智能之門：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習入門（一）

AI基礎(chǔ)架構(gòu)資源的演進與選擇

面向AIoT的RISC-V原生操作系統(tǒng)研究

深度報告：RISC-V異構(gòu)IoT全新架構(gòu)

ARM系列處理器應(yīng)用技術(shù)完全手冊

2、信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)研究框架

3、ARM行業(yè)研究框架

4、CPU研究框架

5、國產(chǎn)CPU研究框架

6、行業(yè)深度報告：GPU研究框架

Arm架構(gòu)服務(wù)器的開源應(yīng)用

Arm架構(gòu)服務(wù)器和存儲

2021年信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告

2020信創(chuàng)發(fā)展研究報告

信創(chuàng)研究框架

信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)系列專題（總篇）

2021年中國信創(chuàng)生態(tài)研究報告

中國信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書（2021）

異構(gòu)芯片研究框架合集

免責申明：本號聚焦相關(guān)技術(shù)分享，內(nèi)容觀點不代表本號立場，可追溯內(nèi)容均注明來源，發(fā)布文章若存在版權(quán)等問題，請留言聯(lián)系刪除，謝謝。

電子書<服務(wù)器基礎(chǔ)知識全解(終極版)>更新完畢，知識點深度講解，提供182頁完整版下載。

獲取方式：點擊“閱讀原文”即可查看PPT可編輯版本和PDF閱讀版本詳情。

溫馨提示：

請搜索“AI_Architect”或“掃碼”關(guān)注公眾號實時掌握深度技術(shù)分享，點擊“閱讀原文”獲取更多原創(chuàng)技術(shù)干貨。