图形处理单元 (GPU)

当计算量大的程序运行时，其任务会被分解为更小的工作负载，由 GPU 的计算引擎并行处理。 这些工作负载涉及通过 PCI Express 等高速接口在片外内存和 GPU 自己的内存之间移动数据。 完成后，结果将转发到其他系统组件进行显示或额外处理。 这种架构对于图形渲染和数据分析中的实时应用至关重要。  

• 大规模并行： 拥有众多计算引擎使得 GPU 能够以惊人的速度处理可并行任务。 
• 加速性能： 将计算卸载到 GPU 可减轻 CPU 负担，从而提高整体系统性能。 
• 能源效率： 尽管 GPU 会消耗大量电量，但它们在执行 AI 任务时通常仍然更节能，从而为这些工作负载节省能源。 
• 多功能性： 虽然 GPU 最初是为图形设计的，但现在它在更广泛的计算（GPGPU）领域表现出色，涵盖从神经网络训练到复杂模拟的所有内容。  

• 游戏和可视化： GPU 支持高级渲染，确保身临其境的体验和高帧率。 
• 人工智能： 训练深度学习模型通常涉及重复的矩阵运算，非常适合 GPU 加速。 
• 科学研究： 气候建模或基因组学等任务受益于基于 GPU 的并行性，大大减少了获得结果的时间。 
• 财务和分析： GPU 能够快速处理大型数据集，支持实时风险评估或算法交易。 
• 媒体和内容创作： 电影和动画工作室依靠 GPU 加速渲染来更高效地生成高质量的视觉效果。  

GPU 制造商不断改进每一代产品，增加内核、提高能效、提供更快的内存。 随着数据驱动领域的扩展——从自动无人机等边缘计算解决方案到基于云的分析——GPU 可能仍将是实现实时结果和处理大量工作负载的核心。 GPU 能够加速机器学习、建模和模拟，成为企业和科学事业的基石。  

总之，GPU 提供了非凡的并行处理能力，可简化图形和数据密集型流程。 通过促进快速计算，它们在效率、可扩展性和高速处理至关重要的现代环境中是不可或缺的。  

F5 利用NVIDIA 的BlueField DPU 为 GPU 驱动的 AI 工作负载提供尖端的网络和安全解决方案。 通过在 NVIDIA DPU 上部署 F5 BIG-IP Next for Kubernetes ，组织可以优化流量管理并提高要求苛刻的 AI应用的 GPU 利用率，包括数据提取、模型训练、推理和代理 AI 工作流。 该解决方案提供无缝多租户、零信任安全和高速连接，为共享 AI 基础架构中的各种工作负载提供安全和隔离的环境。 通过将交付和安全功能卸载到 DPU，F5 减少了 CPU 压力，确保了高效的资源利用率和可扩展的性能。 这种集成为组织提供了一个安全、高性能操作的单一控制点，使其成为人工智能工厂、超大规模企业和服务提供商的理想选择。 

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