异构计算的需求与挑战

现代云数据中心面临着处理多样化工作负载的挑战，包括高性能计算、AI 推理与训练、大数据分析等。这些任务对计算能力和效率提出了更高的要求，传统的 CPU 计算已经无法满足所有的需求。因此，异构计算（Heterogeneous Computing）成为一种有效的解决方案，能够将 DPU 与 CPU、GPU 相结合，优化资源利用率，提升整体计算性能。

解决方案实现

  -  在云数据中心中，部署基于 DPU设计的加速卡，作为异构计算节点，与传统 CPU/GPU 计算资源协同工作。

  -  加速卡通过 PCIe Gen5 接口与主机系统高速互联，实现低延迟的任务分配与数据传输。

  -  采用虚拟化技术将 DPU 资源动态分配给不同租户，支持多用户、多任务并行处理，提高资源利用率。