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CPU와 GPU 이을 차세대 프로세서는 DPU
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CPU와 GPU 이을 차세대 프로세서는 DPU
  • 김주연 기자
  • 승인 2020.06.01 10:34
  • 댓글 0
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차세대 범용 프로세서 '데이터처리장치(DPU)'./엔비디아

중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)에 이어 범용 프로세서로 주목받는 건 데이터처리장치(DPU)다.

엔비디아는 DPU가 이 뒤를 이어 데이터 중심 가속 컴퓨팅의 핵심 축이 될 것이라 예측한다.

유연성과 대응력이 뛰어난 CPU는 수년 간 대부분의 PC에서 프로그래밍을 하는 유일한 수단이었다. 이후 실시간 그래픽 처리를 위해 고안됐던 GPU가 병렬처리 능력으로 다양한 컴퓨팅 작업을 가속화하면서 인공지능(AI), 빅데이터 분석 등의 핵심이 된 상황이다. CPU와 GPU를 통해 지난 10년간 컴퓨팅은 PC 및 서버를 넘어 하이퍼스케일 데이터센터로 확장됐다. 

DPU는 ▲업계 표준의 소프트웨어 프로그래밍 가능 멀티코어 CPU로, 일반적으로 널리 사용되는 Arm 아키텍처를 기반으로 하며 다른 시스템온칩(SoC) 구성요소와 밀접하게 결합된다. ▲고성능 네트워크 인터페이스로 데이터를 파싱(parsing) 및 처리하고, 데이터를 GPU 및 CPU로 효율적으로 전송하며, ▲유연하고 프로그래밍 가능한 가속화 엔진으로 AI, 머신러닝, 보안, 통신, 스토리지 등을 위한 애플리케이션 성능을 오프로드 및 향상시킨다.

DPU는 독립형 임베디드 프로세서로도 사용 가능하지만, 차세대 서버의 핵심 구성요소인 네트워크 인터페이스 컨트롤러 ‘SmartNIC’에 통합돼 사용되는 경우가 많다. 업계에는 DPU 라고 주장하는 디바이스들이 많이 있지만, 실제로는 DPU를 구성하는 위 세 가지 핵심 기능 중 중요 요소가 결여된 경우가 많다.

예를 들어, 몇몇 업체는 광범위한 Arm CPU 생태계가 아닌 독자적인 프로세서를 사용한다. 또 DPU를 갖췄다고 주장하지만, 데이터 경로 프로세싱을 위해 임베디드 CPU에만 집중하는 오류를 범하는 경우도 있다. 이는 경쟁적이지 않을뿐더러, 확장도 불가능하다. 무모한 성능 향상으로 전통적인 x86 CPU를 뛰어넘으려는 것은 승산이 없다.

대신 네트워크 인터페이스가 모든 네트워크 데이터 경로 프로세싱을 감당할 수 있을 정도로 강력하고 유연해야 한다. 임베디드 CPU는 컨트롤 경로 초기화 및 예외적인 프로세싱을 위해 사용하는 것이 적절하며, 그 이외의 용도는 부적절하다. 

DPU의 핵심 가속·하드웨어 기능은 ▲OVS(open virtual switch)를 구현하기 위한 데이터 패킷 파싱·매칭·조작 ▲ZTR(Zero Touch RoCE)를 위한 RDMA 데이터 전송 가속 ▲CPU를 우회하고 네트워크로 연결된 데이터를 GPU로 직접 전송하는 GPU-다이렉트 가속 ▲RSS, LRO, 체크섬(checksum) 등을 포함한 TCP 가속 ▲VXLAN와 Geneve 오버레이 그리고 VTEP 오프로드를 위한 네트워크 가상화 ▲멀티미디어 스트리밍, 컨텐츠 배포 네트워크, 새로운 4K 및 8K VoIP(Video over IP) (ST 2110의 경우 RiverMax)를 구현하는 트래픽 셰이핑 패킷 페이싱 가속기 ▲5G를 위한 5T와 같은 텔코 클라우드(telco Cloud) RAN 용 정밀 타이밍 가속기 ▲IPSEC 및 TLS에 대한 암호화 가속이 인라인으로 수행되므로 다른 모든 가속이 계속 작동 ▲SR-IOV, VirtIO, 반가상화를 위한 가상화 지원 ▲신뢰할 수 있는 루트, 안전한 부팅, 안전한 펌웨어 업그레이드, 인증된 컨테이너·애플리케이션 수명주기 관리 등이 있다.

젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "CPU는 범용 컴퓨팅, GPU는 가속 컴퓨팅을 위한 것이라면, 데이터센터에서 데이터를 이동시키는 DPU는 데이터 처리를 담당한다"며 " PU 기능은 차세대 클라우드 컴퓨팅 환경이 될 베어메탈 방식의 클라우드 네이티브 컴퓨팅을 구현하는 데 매우 중요하다"고 말했다.


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