鎖定 2021 年 11 月 8 日至 11 日，準(zhǔn)備好繼續(xù)提升在 4 月 GTC 大會(huì)上學(xué)到的知識(shí)。在本屆大會(huì)的分會(huì)場(chǎng)、小組討論和面向數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)主題的最新技術(shù)等內(nèi)容中，將與大家分享許多最新洞察。閱讀下方精彩內(nèi)容介紹，不容錯(cuò)過！

關(guān)于 DPU

首席信息官（CIO）需要了解的 5 件事

數(shù)據(jù)處理器（ DPU ）提供了加速和保護(hù)現(xiàn)代應(yīng)用的重要功能，但是，在數(shù)據(jù)中心中何時(shí)部署，如何部署及為什么部署這些功能強(qiáng)大的新產(chǎn)品上，許多 CIO 仍有疑問。

該主題將詳細(xì)介紹 DPU 可解決的關(guān)鍵問題，并揭密他們?cè)诮档蛷?fù)雜性上所做的工作，以及如何提高現(xiàn)代分布式應(yīng)用的靈活性、安全性及性能。內(nèi)容涵蓋 DPU 的各項(xiàng)主要功能，將助力 CIO 們應(yīng)對(duì)遠(yuǎn)程工作、虛擬化、容器化、數(shù)字化和軟件定義的數(shù)據(jù)中心所帶來的風(fēng)險(xiǎn)和復(fù)雜性。DPU 可以卸載、加速和隔離關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和安全等基礎(chǔ)設(shè)施，解決了 CIO 和系統(tǒng)架構(gòu)師所關(guān)注的前五大問題，從而構(gòu)建最先進(jìn)的軟件定義、硬件加速的數(shù)據(jù)中心。

Kevin Deierling ，NVIDIA 高級(jí)營(yíng)銷副總裁

DPU 為前所未有的數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型提供動(dòng)力

云計(jì)算和人工智能正在推動(dòng)現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的根本性改變。正如 GPU 加速解決方案改變了數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能一樣， DPU 現(xiàn)在正在改變數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)，它可以運(yùn)行下一波的新型應(yīng)用。

該主題將介紹這一轉(zhuǎn)型歷程的關(guān)鍵支柱，并探討 DPU 目前的一些典型的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。

Yael Shenhav ，NVIDIA 以太網(wǎng)卡及 DPU 業(yè)務(wù)副總裁

通用架構(gòu)：

實(shí)現(xiàn)從核心到邊緣的高效 AI 擴(kuò)展

現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心需要一種新的通用架構(gòu)，以高效地支持部署在核心和邊緣的人工智能業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心有許多配備了多臺(tái)服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)的筒倉式（Silo）系統(tǒng)，以支持不同的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、云基礎(chǔ)設(shè)施、 人工智能、 高性能計(jì)算和大數(shù)據(jù)等。在日益重要的人工智能領(lǐng)域，也有人在用這種方式來管理不同的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。最初這種筒倉式（Silo）系統(tǒng)的設(shè)計(jì)的出現(xiàn)是為了每個(gè)應(yīng)用的性能和效率，但是犧牲了應(yīng)用發(fā)生變化時(shí)的靈活性和操作效率。

該主題將討論如何設(shè)計(jì)一個(gè)可組合、靈活、可擴(kuò)展和高效的通用人工智能數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，可以快速重新配置以適配不同類型的人工智能應(yīng)用，包括訓(xùn)練、推理、對(duì)話和推薦系統(tǒng)。了解如何部署正確的服務(wù)器設(shè)計(jì)、加速器芯片、人工智能模型，網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品，創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)中心，可以在任何位置高效地處理任何人工智能應(yīng)用：不論是在核心數(shù)據(jù)中心，還是在云或邊緣。

Michael Kagan，NVIDIA 首席技術(shù)官

Chris Lamb ，NVIDIA GPU 計(jì)算軟件平臺(tái)副總裁

NVIDIA DOCA

在今天為未來的數(shù)據(jù)中心編程

數(shù)據(jù)中心的建設(shè)者和創(chuàng)新者面臨的挑戰(zhàn)是如何滿足不斷增長(zhǎng)的規(guī)模和性能需求，同時(shí)要保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)， NVIDIA DOCA 框架提供了一個(gè)面向 NVIDIA BlueField DPU 編程的完整 SDK 和加速數(shù)據(jù)中心服務(wù)的運(yùn)行時(shí)包。

該主題將介紹 DOCA 為開發(fā)人員和 IT 運(yùn)營(yíng)人員提供的功能和服務(wù)。

Ariel Kit， NVIDIA DPU 產(chǎn)品總監(jiān)

Pete Lumbis ，NVIDIA DPU 及 DOCA 技術(shù)營(yíng)銷總監(jiān)

基于 DPU 的企業(yè)新一代防火墻加速

—— Palo Alto Networks

為了跟上數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)中心正在從 25G 到 100G 的高速網(wǎng)絡(luò)過渡。隨著網(wǎng)絡(luò)速度的不斷提高，新一代防火墻（ NGFW ）等安全功能也需要跟上更高的流量負(fù)載。軟件定義的 NGFW 提供了構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的靈活性和敏捷性。然而，如何在性能、效率和經(jīng)濟(jì)性方面提升它們一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。對(duì)軟件定義、硬件加速的 NGFW 的需求比以往任何時(shí)候都更加迫切。NVIDIA 和 Palo Alto Networks 已經(jīng)為企業(yè)和云規(guī)模的數(shù)據(jù)中心開發(fā)了 基于DPU 加速 NGFW 解決方案。

該主題中，他們將共同介紹 PAN VM 系列 NGFW 解決方案，并討論可用性和客戶的試用。我們將現(xiàn)場(chǎng)演示 PAN NGFW 如何使用 BlueField-2 DPU 豐富的網(wǎng)絡(luò)卸載功能將性能提高 5 倍，同時(shí)滿足數(shù)據(jù)中心和企業(yè)部署的安全需求。

Mukesh Gupta ，Palo Alto Networks 產(chǎn)品管理副總裁

John McDowall ，Palo Alto Networks 高級(jí)杰出工程師

Ash Bhalgat ，NVIDIA 市場(chǎng)開發(fā)高級(jí)總監(jiān)

用人工智能和實(shí)時(shí)遙測(cè)

重新定義分布式云邊緣的網(wǎng)絡(luò)安全

高度分布式是現(xiàn)代應(yīng)用的特色，橫向擴(kuò)展的服務(wù)或微服務(wù)都支持多實(shí)例，且沒有任何一點(diǎn)可觀察到所有數(shù)據(jù)。隨著大量分布式應(yīng)用程序的出現(xiàn)，提供一個(gè)整體的視圖和檢測(cè)威脅是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。解決這一問題需要一個(gè)不依賴于源和位置的健壯且高度可擴(kuò)展的遙測(cè)收集和分析策略。NVIDIA Morpheus AI 框架提供了預(yù)訓(xùn)練的 AI 模型，這些模型提供了強(qiáng)大的工具來簡(jiǎn)化工作流并幫助檢測(cè)和緩解安全威脅。與 NVIDIA BlueField-2 DPU 和經(jīng)認(rèn)證的 NVIDIA EGX 服務(wù)器相結(jié)合， F5 能夠通過實(shí)時(shí)遙測(cè)和基于人工智能的分析來加速分布在云端和邊緣的各種應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)安全。

該主題中， F5 將介紹他們的 Shape 安全產(chǎn)品系列和分布式云如何使用基于 AI 的遙測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理來優(yōu)化應(yīng)用的安全性和交付。

Renuka Nadkarni ，F(xiàn)5 副總裁兼首席安全技術(shù)官

Ken Arora ，F(xiàn)5 系統(tǒng)架構(gòu)師和開發(fā)者

Ash Bhalgat ，NVIDIA 市場(chǎng)開發(fā)高級(jí)總監(jiān)

Check Point 和 NVIDIA

以網(wǎng)絡(luò)速度提供防火墻安全性

企業(yè)需要網(wǎng)絡(luò)安全與業(yè)務(wù)的速度同步，在幾分鐘內(nèi)安全地傳輸數(shù)百 TB 的數(shù)據(jù)，為高頻金融交易提供低延遲，同時(shí)還可以根據(jù)需要擴(kuò)展安全性，以支持在線商務(wù)等高速增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)。了解 Check Point 和 NVIDIA 如何合作，以與網(wǎng)速同樣的速度提供防火墻安全性，以高達(dá) 每秒 3 TB 的吞吐量創(chuàng)建業(yè)界最快的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案。過去需要數(shù)小時(shí)的 400 TB 文件的安全傳輸現(xiàn)在可以在幾分鐘內(nèi)完成。金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)在可以在微秒級(jí)延遲安全地處理數(shù)百萬次高頻交易。

該主題將回顧不同行業(yè)的用戶的實(shí)際用例，包括用戶如何從防火墻安全性能的十倍增長(zhǎng)中獲益。

Gera Dorfman ，Check Point 軟件技術(shù)有限公司網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品副總裁

InfiniBand HPC 云最佳實(shí)踐：

在 Microsoft Azure 云上實(shí)現(xiàn)性能隔離

高性能計(jì)算（HPC）和人工智能已經(jīng)作為主要的數(shù)據(jù)處理引擎被廣泛用于各種商業(yè)應(yīng)用。HPC 云承載著越來越多的用戶和應(yīng)用，因此需要仔細(xì)管理網(wǎng)絡(luò)資源，并在應(yīng)用之間提供性能隔離。Microsoft Azure HPC 云利用 NVIDIA InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算加速引擎中及其增強(qiáng)的擁塞控制機(jī)制實(shí)現(xiàn)了 HPC 和 AI 的裸金屬性能，同時(shí)消除了網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)并保持高效的網(wǎng)絡(luò)性能。

該主題將探索如何優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)行為和在同一網(wǎng)絡(luò)上支持多種應(yīng)用程序和多用戶的最佳實(shí)踐。

責(zé)任編輯：haq