的负载，DPU也就应运而生。利用DPU，各种架构的CPU不仅降低了功耗，还提升了效率，完美符合当下对绿色计算的追求。

  虽然依据各大DPU厂商的说法，大规模使用DPU能够更好的降低总成本，不过这一观点在过去以FPGAASIC主导的SmartNIC设计架构的时期很难成立。FPGA更高的成本使得云服务厂商难以通过较低的成本来实现规模化。而ASIC方案灵活可编程的能力会比较低，难以跟上时刻在迭代和扩充的网络环境，后续升级成本较高。

  这也就是为何不少云服务厂商纷纷投入到正常的使用中DPU的原因，通过卸载CPU的负载，降低了总系统的功耗，从而大幅度降低了能源成本。以使用英伟达DPU的爱立信为例，据其公布的数据，他们在使用DPU后将服务器CPU的功耗降低至145W，相比过去节约了24%的能耗。

  这样的数字在单个CPU，以及短运行周期内看起来似乎不算得上什么，但对于大型数据中心而言，这样的数字就从另一方面代表着单个DPU应用就可以在三年间省下近200万美元的成本。一样能从中受益的还有OVS这一虚拟交换机应用，根据英伟达公布的数据，在使用BlueField-2来承接原本由CPU负责的交换任务后，单台服务器的功耗可降低29%，达到305W。对于10000台服务器的数据中心来说，也就是3年内近500万美元的成本节约。

  至于从云厂商的角度，那DPU是否省钱这一问题的答案就更明显了。不少云服务厂商开始意识到，与其选择第三方DPU，倒不如走上自研这条路。头部CSP发现自研DPU不但可以减少系统成本，还能解决数据中心在管理和虚拟化上的局限性，来保证其产品优势。

  比如字节跳动早在2020年就开启了自研DPU氦卡的研发，从2021年至今已经发布了氦卡的1.0、1.5和2.0版本。目前最新的氦卡2.0一斤支持到网络、存储和虚拟化全量加速。这对于字节旗下的火山引擎来说，不仅实现了IaaS、PaaS和存储资源统一的完全并池，也降低了成本，据字节跳动公布的数据氦卡使其TCO下降高达10%。

  百度也在去年底发布了其自研DPU太行的2.0版本，新的DPU 2.0支持IntelAMD和ARM平台，也同时支持计算、存储、网络和虚拟化等功能。百度也基于太行2.0 DPU这一计算底座，打造了vQPE、BTHv、BOE、BDMA、RDMA和BHQoS六大自研引擎，做到多协议、多场景、跨平台和低时延。

  这与此前百度公布的太行DPU发展路径一致，从路线图上来看，未来的太行DPU 3.0将定位为云原生的IO引擎，实现BVC共平台、硬件资源的全面解耦以及软件定义实例等，做到端到端的极致性能。

  其实随着CSP纷纷自研DPU，这对于不少第三方DPU厂商都提出了一定的挑战。首先大型CSP厂商都有这样的能力去组建一个团队，来为其量身定制自研DPU，甚至是直接通过收购来完成这一目的，比如微软年初收购的Fungible。可以说，未来DPU厂商的竞争压力将进一步放大，不仅要和同行对手卷，还要和自己的客户卷。但好在对于使用云服务的用户来说，DPU的出现一定会逐步降低使用成本。

  高，但可以通过减少停工时间和降低维护费用，提升运营效率，从而在长远角度看可能是更

  计算和大数据处理需求的增加，数据中心的计算负载也持续不断的增加。传统的中央处理器（CPU）在处理这些工作负载时可能会遇到瓶颈，难以提供足够的性能和效率。

  目前，大众汽车正在与劳资委员会就节省费用的计划进行协商。Schaefer在沃尔夫斯堡总部举行的员工会议上表示：“由于结构、程序、费用过高，我们作为大众品牌没有竞争力。”

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  镜像使您能够集中管理所有虚拟机实例，从而简化了整个基础设施的管理和维护工作。

  镜像通常包含了预先安装的软件和配置，因此它们能帮助您降低数据中心的总体拥有

  如果将附连测试板添加到板面中,将降低有效利用率.如果这个附连测试板是用来测阻抗的, 建议用实际的部分代替,能增加更多的零件以提高使用率.

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