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DPU碰撞ChatGPT，算力效率会擦出哪些火花？( 四 )

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5、DPU 带动异构算力互联，应用市场涵盖高新技术产业多领域
异构算力互联即为 GPU、FPGA、ASIC 或其它加速卡与 CPU 之间的数据连接 。在 CPU 与加速卡之间，以及加速卡之间形成的芯片互联技术被更多的采用，虽然 PCIe 有着非常通用的标准化设计，但带宽有限将会产生瓶颈 。以 CXL 和 Gen-Z 为代表的等下一代互联技术取得快速发展，DPU 作为各种高速互联协议融合的沙盒，最适合成为灵活的高速互联载体，通过采用和扩展“以内存为中心”的互联协议，将带来在单个机箱外部扩展亚微秒级延迟技术的机会，为下一代计算架构创新创造可能性 。
伴随信息化建设与应用的而深入，市场持续高涨，DPU 产业在电信、互联网、智能驾驶、AI 服务器及其他行业应用需求不断增长 。
1）在电信领域，三大运营商均积极布局，推动产品验证，并提出与产业链上的厂商推动 DPU 产业发展的合作意愿 。
2）在互联网领域，随着云计算、云原生等业务场景的发展需求，DPU 作为数据中心演进的焦点，受到各大云厂商的广泛关注 。头部厂商纷纷投入资源尝试自研或者战略合作，降本增效，实现效益的最大化 。
3）在智能驾驶领域，国内外芯片厂商加速布局智能驾驶，不断提升研发效率，为 DPU 的市场发展奠定基础 。
4）针对 AI 服务器及其他领域层面，在数字经济和“东数西算”等政策影响下，中国 AI服务器、金融、终端政企及其他领域持续高速发展，对算力的需求不断增加，传统的技术已无法满足当前业务的发展需求，DPU 能够提供成熟的硬件加速方案，提升整个系统的效率,为 AI 服务器、金融及其他领域的发展提供技术支撑，全面推进DPU 产业未来的发展进程 。?

【DPU碰撞ChatGPT，算力效率会擦出哪些火花？】


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