DPUを丸分かり解説【中編】

「結局DPUって何？」が分かるCPU、GPU、DPUの根本的な違い

「CPU」や「GPU」と共に使われ、“第三のプロセッサ”と言われることもある「DPU」（Data Processing Unit）。CPUとGPUとは何が違うのか。DPUの仕組みを説明する。

公開 2024年01月26日 08時00分

[TechTarget]

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　人工知能（AI）技術を使ったデータ分析が広がる中、CPU（中央処理装置）の補佐役として「DPU」（Data Processing Unit、データ処理装置）のニーズが高まりつつある。DPUはどのような仕組みなのか。CPUやGPU（グラフィックス処理装置）とは何が違うのか。

CPU、GPU、DPUのそれぞれの役割　これで「DPU」がよく分かる

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連載：DPUを丸分かり解説

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DPUの知識を深めるには

　DPUの基本的な目的は、CPUが担う負荷の分散だ。全ての処理をCPUに任せるのではなく、GPUと共にCPUの負荷軽減を図る。その意味で、DPUとGPUはCPUの“アシスタント”だと言える。例えばDPUは、特定用途のためデータ処理やデータ転送を担う。CPU、GPU、DPUのそれぞれのできることを整理すると、以下の通りだ。

CPU
- 比較的少数のコアを持ち、同時に複数の処理を実行できる
GPU
- CPUより多くのコアを持ち、より多くの処理を実行できる
DPU
- 大容量のデータ処理を可能にするためのコアを持つ

　GPUは「グラフィックス」という言葉が入るその名の通り、主にレンダリング（描画処理）を中心とした高負荷の計算処理を実行するように設計されている。DPUはストレージやネットワークでのデータ移動や、人工知能（AI）技術を使ったデータ分析など、負荷の高いデータ処理のタスクを実行する。

　DPUは通常、マルチコアCPU、メモリとコントローラー、汎用（はんよう）インタフェース規格「PCI Express」（PCIe）に準拠したソケット、ネットワークとストレージを接続するインタフェースなどで構成される。DPUは独自のソフトウェアを搭載することで、暗号化やイレージャーコーディング（データを分割し、冗長性を与えて保存する技術）、データ削減などの機能を実行できる。

　ストレージインタフェース規格として、DPUは「NVMe」（Non-Volatile Memory Express）や「NVMe-oF」（NVMe over Fabrics）に準拠。大半のDPU製品は暗号資産（仮想通貨）の取引といった、特定のタスクをこなすためのアクセラレーション（高速化）機能を搭載している。

　後編は、DPUの主なベンダーを紹介する。