智能计算专题-赛道A背景
聚焦智能加速芯片、智能计算系统、人工智能大模型算法等热点领域，通过算子开发创新、系统性能调优以及模型创新应用，形成更高算力、更高能效、更加多样的智能计算技术，实现计算性能的有效提升和智算系统的高效利用。
2024A3-DPU技术产品在行业中的应用探索
赛题背景及意义
近年来随着云计算、大模型、生成式人工智能、自动驾驶等业务应用的迅速发展，对于大带宽、低时延无损的DPU、高性能网卡等产品技术需求爆发式增长。DPU可以提供计算、网络、存储、安全、管理等IT基础设施服务的卸载和加速能力，是CPU+DPU+GPU三U一体架构下一代数据中心和智算中心的重要组成部分，已逐渐成为新型算力的核心。
本赛题面向金融、电信、交通等重点行业，云计算、大数据分析、生成式人工智能等重点技术领域，征集并评选出优秀的国产DPU芯片及产品的应用落地方案，旨在通过业务和市场驱动，大力推进国产高性能DPU技术和产业的发展，壮大完善国内DPU市场和产业生态，为建设我国新型信息基础设施，发展新质生产力提供坚实的基础支撑。
1.赛题概述
赛题要求：体现DPU技术及产品在某个业务场景的应用效果
评判标准：
（1）体现DPU面向重点行业、重点领域的应用场景探索；
（2）体现应用DPU的主要技术指标： 高带宽、低时延、大规模ROCE组网等；
（3）体现DPU在性能、成本、业务创新等方面的技术优势和经济价值；
2.赛题介绍
整个应用方案应涵盖以下主要内容：
（1）当前业务场景面临的主要技术难点和痛点问题分析；
（2）提炼总结出能够利用DPU技术特点和优势（高带宽、低时延、大规模组网、高性能存储）的应用方案设想；
（3）利用hadoop、spark、pytorch、k8s、openstack等业界成熟的主流应用软件，结合DPU提供的OVS、DPDK、SPDK、裸金属架构、容器CNI、服务网格、安全、管理等基础设施卸载和加速能力的应用落地方案；
（4）应用落地方案应包括：整体架构、利用的应用软件功能说明、使用的DPU技术特性和能力详细说明、实现的应用效果和经济价值；
（5）业务发展对下一步我国DPU技术、市场、产也生态发展的诉求和展望；
3.评判标准
（1）是否体现DPU面向金融证券、电信、云厂商等重点行业的应用探索。得分占比20%；
（2）是否体现DPU面向云原生、生成式人工智能、大数据分析、自动驾驶重点领域的应用探索。得分占比20%
（3）是否体现应用到DPU的主要技术指标： 100GB以上的超高带宽、微秒级超低时延、超大规模组网、高性能存储。得分占比30%
（4）是否体现DPU在性能、成本、促进业务创新、国产替代等方面的技术优势和经济价值。得分占比30%
现场风采
调优思路及性能对比
详情见PPT展示。
0 条评论