DPU为前所未有的数据中心转型提供动力

锁定 2021 年 11 月 8 日至 11 日，准备好继续提升在 4 月 GTC 大会上学到的知识。在本届大会的分会场、小组讨论和面向数据中心基础架构主题的最新技术等内容中，将与大家分享许多最新洞察。阅读下方精彩内容介绍，不容错过！

关于 DPU

首席信息官（CIO）需要了解的 5 件事

数据处理器（ DPU ）提供了加速和保护现代应用的重要功能，但是，在数据中心中何时部署，如何部署及为什么部署这些功能强大的新产品上，许多 CIO 仍有疑问。

该主题将详细介绍 DPU 可解决的关键问题，并揭密他们在降低复杂性上所做的工作，以及如何提高现代分布式应用的灵活性、安全性及性能。内容涵盖 DPU 的各项主要功能，将助力 CIO 们应对远程工作、虚拟化、容器化、数字化和软件定义的数据中心所带来的风险和复杂性。DPU 可以卸载、加速和隔离关键网络、存储和安全等基础设施，解决了 CIO 和系统架构师所关注的前五大问题，从而构建最先进的软件定义、硬件加速的数据中心。

Kevin Deierling ，NVIDIA 高级营销副总裁

DPU 为前所未有的数据中心转型提供动力

云计算和人工智能正在推动现代数据中心架构的根本性改变。正如 GPU 加速解决方案改变了数据科学和人工智能一样， DPU 现在正在改变数据中心的架构，它可以运行下一波的新型应用。

该主题将介绍这一转型历程的关键支柱，并探讨 DPU 目前的一些典型的现实应用。

Yael Shenhav ，NVIDIA 以太网卡及 DPU 业务副总裁

通用架构：

实现从核心到边缘的高效 AI 扩展

现代数据中心需要一种新的通用架构，以高效地支持部署在核心和边缘的人工智能业务。传统数据中心有许多配备了多台服务器、网络和存储的筒仓式（Silo）系统，以支持不同的应用，包括数据库、产品设计、云基础设施、 人工智能、 高性能计算和大数据等。在日益重要的人工智能领域，也有人在用这种方式来管理不同的人工智能和机器学习应用。最初这种筒仓式（Silo）系统的设计的出现是为了每个应用的性能和效率，但是牺牲了应用发生变化时的灵活性和操作效率。

该主题将讨论如何设计一个可组合、灵活、可扩展和高效的通用人工智能数据中心架构，可以快速重新配置以适配不同类型的人工智能应用，包括训练、推理、对话和推荐系统。了解如何部署正确的服务器设计、加速器芯片、人工智能模型，网络产品，创建一个数据中心，可以在任何位置高效地处理任何人工智能应用：不论是在核心数据中心，还是在云或边缘。

Michael Kagan，NVIDIA 首席技术官

Chris Lamb ，NVIDIA GPU 计算软件平台副总裁

NVIDIA DOCA

在今天为未来的数据中心编程

数据中心的建设者和创新者面临的挑战是如何满足不断增长的规模和性能需求，同时要保护数据的机密性。为了应对这些挑战， NVIDIA DOCA 框架提供了一个面向 NVIDIA BlueField DPU 编程的完整 SDK 和加速数据中心服务的运行时包。

该主题将介绍 DOCA 为开发人员和 IT 运营人员提供的功能和服务。

Ariel Kit， NVIDIA DPU 产品总监

Pete Lumbis ，NVIDIA DPU 及 DOCA 技术营销总监

基于 DPU 的企业新一代防火墙加速

—— Palo Alto Networks

为了跟上数据爆炸式增长，数据中心正在从 25G 到 100G 的高速网络过渡。随着网络速度的不断提高，新一代防火墙（ NGFW ）等安全功能也需要跟上更高的流量负载。软件定义的 NGFW 提供了构建现代数据中心的灵活性和敏捷性。然而，如何在性能、效率和经济性方面提升它们一直是一个挑战。对软件定义、硬件加速的 NGFW 的需求比以往任何时候都更加迫切。NVIDIA 和 Palo Alto Networks 已经为企业和云规模的数据中心开发了 基于DPU 加速 NGFW 解决方案。

该主题中，他们将共同介绍 PAN VM 系列 NGFW 解决方案，并讨论可用性和客户的试用。我们将现场演示 PAN NGFW 如何使用 BlueField-2 DPU 丰富的网络卸载功能将性能提高 5 倍，同时满足数据中心和企业部署的安全需求。

Mukesh Gupta ，Palo Alto Networks 产品管理副总裁

John McDowall ，Palo Alto Networks 高级杰出工程师

Ash Bhalgat ，NVIDIA 市场开发高级总监

用人工智能和实时遥测

重新定义分布式云边缘的网络安全

高度分布式是现代应用的特色，横向扩展的服务或微服务都支持多实例，且没有任何一点可观察到所有数据。随着大量分布式应用程序的出现，提供一个整体的视图和检测威胁是一项挑战。解决这一问题需要一个不依赖于源和位置的健壮且高度可扩展的遥测收集和分析策略。NVIDIA Morpheus AI 框架提供了预训练的 AI 模型，这些模型提供了强大的工具来简化工作流并帮助检测和缓解安全威胁。与 NVIDIA BlueField-2 DPU 和经认证的 NVIDIA EGX 服务器相结合， F5 能够通过实时遥测和基于人工智能的分析来加速分布在云端和边缘的各种应用的网络安全。

该主题中， F5 将介绍他们的 Shape 安全产品系列和分布式云如何使用基于 AI 的遥测数据预处理来优化应用的安全性和交付。

Renuka Nadkarni ，F5 副总裁兼首席安全技术官

Ken Arora ，F5 系统架构师和开发者

Ash Bhalgat ，NVIDIA 市场开发高级总监

Check Point 和 NVIDIA

以网络速度提供防火墙安全性

企业需要网络安全与业务的速度同步，在几分钟内安全地传输数百 TB 的数据，为高频金融交易提供低延迟，同时还可以根据需要扩展安全性，以支持在线商务等高速增长的业务。了解 Check Point 和 NVIDIA 如何合作，以与网速同样的速度提供防火墙安全性，以高达 每秒 3 TB 的吞吐量创建业界最快的网络安全解决方案。过去需要数小时的 400 TB 文件的安全传输现在可以在几分钟内完成。金融机构现在可以在微秒级延迟安全地处理数百万次高频交易。

该主题将回顾不同行业的用户的实际用例，包括用户如何从防火墙安全性能的十倍增长中获益。

Gera Dorfman ，Check Point 软件技术有限公司网络安全产品副总裁

InfiniBand HPC 云最佳实践：

在 Microsoft Azure 云上实现性能隔离

高性能计算（HPC）和人工智能已经作为主要的数据处理引擎被广泛用于各种商业应用。HPC 云承载着越来越多的用户和应用，因此需要仔细管理网络资源，并在应用之间提供性能隔离。Microsoft Azure HPC 云利用 NVIDIA InfiniBand 网络的网络计算加速引擎中及其增强的拥塞控制机制实现了 HPC 和 AI 的裸金属性能，同时消除了网络热点并保持高效的网络性能。

该主题将探索如何优化网络行为和在同一网络上支持多种应用程序和多用户的最佳实践。

责任编辑：haq