Processadores de Dados DPU: O Futuro da Infraestrutura em Servidores Modernos

Processadores de Dados, conhecidos como DPU (Data Processing Unit), são chips especializados que assumem parte das tarefas de infraestrutura nos servidores modernos. Ao invés de sobrecarregar a CPU com o processamento de aplicativos, tráfego de rede, acesso ao armazenamento e criptografia, é possível transferir essas operações para uma DPU dedicada.

Por que o uso de DPU é fundamental em data centers

Esse modelo se torna essencial nos data centers, onde cada servidor lida constantemente com grandes volumes de informação. Com o aumento da velocidade das redes e da quantidade de máquinas virtuais, operações de infraestrutura começam a consumir uma fatia considerável dos recursos da CPU. O DPU executa muitas dessas tarefas de forma independente, liberando o processador central para as aplicações e cargas de trabalho principais.

Vale destacar que o DPU não é um substituto direto do CPU ou GPU. Seu papel está mais próximo da infraestrutura, gerenciando a movimentação de dados entre rede, memória e armazenamento, processamento de pacotes de rede, virtualização e segurança.

O que é um processador de dados DPU

O DPU (Data Processing Unit) é um processador programável projetado principalmente para manipular fluxos de dados e executar tarefas de infraestrutura do servidor. Normalmente, ele está integrado a uma interface de rede de alta velocidade e consegue operar de maneira autônoma, processando operações que, sem ele, sobrecarregariam a CPU.

Por exemplo, um DPU pode gerenciar redes virtuais, filtrar pacotes, realizar criptografia, executar operações de armazenamento e controlar o acesso à infraestrutura. Em soluções modernas, muitas dessas funções são aceleradas por blocos de hardware dedicados, tornando desnecessário o uso contínuo dos núcleos universais de processamento.

Na prática, o DPU funciona como um pequeno computador especializado dentro do servidor, podendo ter seus próprios núcleos de processamento, memória, controlador de rede e aceleradores de hardware. Por isso, parte do software de infraestrutura pode operar praticamente independente do sistema operacional principal do servidor.

DPU x CPU: Quais as diferenças?

O processador central (CPU) é desenvolvido para ser o mais universal possível, rodando sistemas operacionais, bancos de dados, aplicações de servidor, máquinas virtuais e outros softwares com diferentes demandas computacionais.

O DPU, por sua vez, resolve uma classe mais restrita de tarefas. Posicionado diretamente no caminho dos dados, é otimizado para operações repetitivas de infraestrutura: recebimento e envio de pacotes, gerenciamento de redes virtuais, transferência para armazenamento, criptografia e filtragem de tráfego.

Assim, a CPU deixa de gastar tempo com a infraestrutura, mantendo o foco nas aplicações, enquanto o DPU assume uma parcela significativa das operações com dados, permitindo o uso mais eficiente dos caros núcleos do servidor.

Componentes de um DPU

A arquitetura específica varia conforme o fabricante, mas os DPUs modernos geralmente combinam núcleos de processamento programáveis, interface de rede de alta velocidade e blocos de hardware especializados para redes, armazenamento e segurança.

Por exemplo, os DPUs NVIDIA BlueField integram o controlador de rede ConnectX, núcleos Arm e aceleradores para operações de rede, discos e criptografia. O AMD Pensando possui pipeline programável próprio, núcleos Arm e blocos dedicados para criptografia e armazenamento. Apesar das diferenças, o objetivo é aproximar o processamento dos dados da infraestrutura ao local de passagem da informação.

Portanto, o DPU não é apenas uma placa de rede potente, mas sim uma subsistema computacional capaz de executar funções programáveis de infraestrutura de forma autônoma.

Como o DPU alivia a carga do processador do servidor

Normalmente, os dados entram no servidor por meio do adaptador de rede, e grande parte do processamento subsequente recai sobre a CPU. O processador central precisa gerenciar redes virtuais, protocolos, operações de armazenamento, criptografia e outras funções enquanto executa as aplicações principais.

Com o aumento da largura de banda das redes, o volume de pacotes cresce e a CPU passa a dedicar mais tempo à sua manipulação. Em ambientes virtualizados, surgem ainda mais processos, como switches virtuais, controle de tráfego entre VMs e containers, gerenciamento de acesso e integração com armazenamento remoto.

O DPU altera esse fluxo: os dados passam primeiro pelo processador especializado, que executa grande parte das operações de infraestrutura, liberando a CPU para o processamento das aplicações.

Esse é um exemplo da transição das arquiteturas tradicionais para blocos de hardware especializados. Saiba mais no artigo A era dos processadores universais está acabando: por que a CPU está dando espaço para GPU, NPU e ASIC.

Processamento de tráfego de rede

Um dos principais papéis do DPU é lidar com pacotes de rede. Em vez de repassar cada etapa para a CPU, o chip pode realizar roteamento, filtragem, switching virtual e outras operações diretamente no caminho dos dados.

Isso é especialmente útil em infraestruturas em nuvem, onde dezenas ou centenas de máquinas virtuais e containers podem operar em um único servidor, cada um com suas redes e regras de acesso. Se tudo isso for processado via software na CPU, a infraestrutura compete com as aplicações pelo tempo de processamento.

Com DPU, parte da lógica de rede migra para o processador dedicado. Por exemplo, o NVIDIA BlueField foi projetado para transferir serviços de rede, armazenamento e segurança do host CPU, mantendo mais recursos do servidor disponíveis para as cargas principais.

O foco do DPU não é apenas acelerar a "internet" interna do servidor. Mais importante é tornar o processamento de tráfego uma tarefa independente de hardware e software, menos afetada pelo uso intenso da CPU. Mesmo que os aplicativos exijam muito do processador central, as funções de infraestrutura continuam operando via DPU.

Importância nos data centers

Em um computador doméstico, alguns pontos percentuais a mais de carga no CPU costumam passar despercebidos. Em data centers, entretanto, as operações de infraestrutura se repetem em milhares de servidores, tornando qualquer economia de tempo de CPU altamente escalável.

Além disso, servidores modernos são cada vez mais utilizados para cargas computacionais intensas - bancos de dados, análise, VMs e inteligência artificial. Usar os potentes núcleos de CPU para processar pacotes de rede ou tráfego de serviço não é eficiente se tarefas podem ser delegadas ao hardware especializado.

O DPU permite separar a computação da infraestrutura. O CPU cuida das aplicações, o GPU das tarefas paralelas e o DPU do trânsito e processamento de dados. Esse modelo é fundamental em grandes data centers, onde rede e armazenamento são parte da arquitetura computacional e não apenas periféricos.

Redes, armazenamento e segurança: funções do DPU

A principal vantagem do DPU é assumir múltiplos tipos de operações de infraestrutura. Ao invés de sobrecarregar a CPU com diferentes mecanismos para rede, armazenamento e segurança, o servidor transfere parte desse trabalho para o processador especializado.

Isso é essencial em data centers, onde os dados transitam constantemente entre interfaces, RAM, discos e outros servidores. Quanto mais dessas operações forem feitas sem a CPU, mais recursos restam para as aplicações.

Operações de rede

Gerenciar a rede é uma das tarefas centrais do DPU. Ele pode analisar pacotes, aplicar regras de filtragem, administrar redes virtuais e realizar parte do roteamento durante o trânsito dos dados.

Em ambientes virtualizados, o DPU também gerencia switches virtuais e funções de rede que conectam VMs e containers. Em vez de alternar entre aplicações e processamento de rede, a CPU pode focar nas tarefas computacionais principais.

Outro aspecto importante é a transferência direta de dados entre memórias de diferentes sistemas. Por exemplo, o RDMA permite ao adaptador de rede transferir dados diretamente para a RAM de outro servidor, com mínima intervenção da CPU. Saiba mais em RDMA: como a transferência direta de memória revoluciona data centers.

Esses mecanismos são indispensáveis em ambientes de computação de alta performance e clusters de IA, onde grandes volumes de dados circulam entre servidores e aceleradores. Se cada transferência exigir muito da CPU, os recursos necessários às tarefas principais são comprometidos.

Armazenamento

O DPU acelera não só a rede, mas também as operações de I/O. Nos data centers modernos, o armazenamento frequentemente faz parte de sistemas distribuídos acessados via rede.

Nessa arquitetura, requisições de leitura/escrita passam pela pilha de rede, virtualização, protocolos de armazenamento e controles de acesso. Se tudo isso ficar a cargo da CPU, o processamento de discos se torna mais um peso para o processador central.

O DPU pode assumir parte desse fluxo, processando protocolos, gerenciando transferência de dados e acelerando tarefas específicas de I/O. Assim, os dados transitam entre rede, memória e discos com menor participação da CPU.

Isso é ainda mais evidente com NVMe e sistemas de armazenamento em rede. A velocidade dos SSDs modernos é tão alta que o gargalo passa a ser a manipulação dos dados na infraestrutura, e não mais o próprio disco.

Segurança por hardware

Outro papel importante do DPU é transferir parte dos mecanismos de segurança para fora do sistema operacional principal, permitindo inspeção e filtragem antes que os dados cheguem às aplicações ou VMs.

O DPU pode realizar criptografia e descriptografia de tráfego, checagem de regras, filtragem de pacotes e controle de acesso. Algumas dessas tarefas usam aceleradores dedicados, processando grandes volumes sem sobrecarregar os núcleos universais.

Há ainda um ganho arquitetural: se as funções de segurança operam em um processador independente, são menos vulneráveis a falhas ou sobrecarga do sistema operacional principal. Mesmo sob alta demanda da CPU ou problemas em VMs, o DPU continua monitorando o tráfego e o acesso aos recursos.

Assim, o DPU acelera o processamento de dados e cria um nível extra de isolamento entre a infraestrutura do data center e os softwares executados no servidor.

DPU, SmartNIC, CPU e GPU: qual é a diferença?

O DPU não substitui CPU ou GPU, mas trabalha ao lado deles. Servidores modernos contam com vários tipos de processadores, cada um otimizado para um conjunto específico de tarefas. O CPU gerencia o sistema e as aplicações, o GPU acelera cálculos paralelos e o DPU cuida da infraestrutura de dados.

Esse modelo evita sobrecarregar um único tipo de processador. Em sistemas grandes, o uso de hardware especializado é mais eficiente do que executar operações de rede, gráficos e infraestrutura apenas nos núcleos da CPU.

O mesmo conceito se aplica em sistemas com múltiplos aceleradores trabalhando juntos. Veja mais no artigo Sistemas computacionais híbridos: como CPU, GPU, NPU e FPGA operam como uma arquitetura unificada.

DPU e SmartNIC

SmartNIC é uma placa de rede programável capaz de realizar parte do processamento de tráfego de forma autônoma. Diferente dos adaptadores convencionais, que apenas transmitem dados entre a rede e o servidor, SmartNIC pode filtrar pacotes, gerenciar redes virtuais e acelerar funções específicas.

A linha entre SmartNIC e DPU nem sempre é clara; fabricantes usam os termos de formas variadas, e as funcionalidades se sobrepõem. Em geral, o DPU é uma subsistema computacional independente, com núcleos programáveis, memória própria e aceleradores, capaz de executar operações de rede, disco e segurança.

Ou seja, SmartNIC é uma placa de rede expandida, enquanto DPU é um processador de infraestrutura instalado no caminho dos dados. Alguns SmartNIC modernos se aproximam do DPU, tornando a distinção técnica menos rígida.

DPU e CPU

O CPU é projetado para rodar qualquer tipo de software, processando lógica complexa, sistemas operacionais, bancos de dados e servidores web.

Essa versatilidade tem seu preço: processar milhões de pacotes de rede ou criptografar fluxos de dados continuamente pode não ser eficiente nos núcleos universais, sendo melhor atribuído a blocos especializados.

O DPU faz justamente isso: não substitui a CPU, mas a libera de operações de infraestrutura repetitivas, garantindo mais tempo de processamento para as aplicações principais.

DPU e GPU

O GPU também é um processador especializado, mas sua especialidade é diferente. A placa gráfica possui muitos blocos de processamento capazes de executar operações matemáticas parecidas em paralelo. Por isso, o GPU é usado para gráficos, inteligência artificial, cálculos científicos e simulações.

O DPU, por outro lado, foca no movimento e processamento eficiente dos dados ao redor dos dispositivos de computação - recebendo informações da rede, aplicando regras de segurança, transferindo para memória ou armazenamento e direcionando ao destino adequado.

Em servidores de IA, CPU, GPU e DPU podem operar juntos: o CPU gerencia o sistema, o GPU treina ou infere redes neurais, e o DPU lida com a infraestrutura de rede e dados. Quanto maior o cluster, mais importante se torna a divisão dessas funções.

Onde os DPUs são usados? O papel do NVIDIA BlueField

Os DPUs são voltados para infraestruturas que movimentam grandes volumes de tráfego de rede e armazenamento, como data centers, nuvens, ambientes de virtualização, computação de alta performance e clusters de IA.

Em nuvens, o DPU gerencia funções de rede e segurança de VMs sem depender do CPU principal. Em sistemas de armazenamento, acelera a transferência entre servidores e discos remotos. Em clusters de IA, permite que CPUs e GPUs dediquem mais tempo à computação, enquanto o DPU assume as operações de infraestrutura.

Fabricantes como a AMD projetam DPUs para serem instalados diretamente nos servidores dos data centers, executando funções de rede, segurança e armazenamento para aplicações e ambientes virtuais, com escalabilidade garantida à medida que novos servidores são adicionados.

NVIDIA BlueField DPU

Um exemplo notório é a linha NVIDIA BlueField, que integra interface de rede de alta velocidade, núcleos Arm programáveis e aceleradores de hardware para redes, armazenamento e segurança. O BlueField é uma plataforma computacional de infraestrutura dentro do servidor.

Ele pode assumir funções de rede programável, operar com NVMe over Fabrics, RDMA, criptografia, isolamento de cargas e aplicação de políticas de segurança, sem exigir que o CPU principal execute cada etapa.

Esse modelo é especialmente relevante para infraestruturas de IA, onde o treinamento de grandes modelos exige transferências constantes de grandes volumes de dados entre armazenamento, servidores e GPUs. A performance depende não só dos aceleradores, mas também da velocidade com que os dados chegam até eles.

No papel de intermediário, o DPU organiza a transferência de dados, gerencia rede e armazenamento e aplica mecanismos de segurança - liberando o GPU para cálculos e o CPU para a gestão de aplicações e tarefas administrativas.

Por que o papel do DPU está crescendo?

A principal razão para o surgimento dos DPUs é a mudança na arquitetura dos servidores. Anteriormente, adaptadores de rede e discos eram vistos como periféricos da CPU. Hoje, as redes podem operar a centenas de gigabits por segundo, os dados residem em sistemas distribuídos e um único servidor atende várias cargas de trabalho isoladas.

Ao mesmo tempo, os recursos computacionais se tornam mais caros. Se uma parte significativa da CPU do servidor é dedicada ao processamento de pacotes, criptografia ou switching virtual, esses núcleos deixam de estar disponíveis para bancos de dados, aplicações e tarefas realmente valiosas.

Por isso, funções de infraestrutura migram para processadores especializados. A NVIDIA posiciona o BlueField como plataforma para transferir serviços de rede, armazenamento e segurança do host CPU, com modelos já voltados para grandes data centers de IA.

O DPU representa mais um nível de especialização do hardware do servidor. Em vez do modelo em que o processador central faz quase tudo, a arquitetura passa a ter cada chip cuidando da função para a qual é mais eficiente: CPU com lógica universal, GPU com computação paralela e DPU com infraestrutura e movimentação de dados.

Conclusão

Os processadores de dados DPU surgiram como resposta ao aumento das demandas que a infraestrutura dos servidores modernos impõe às CPUs. Rede, virtualização, armazenamento, criptografia e filtragem de tráfego consomem cada vez mais recursos, tornando ineficiente executar tudo em núcleos universais.

O DPU transfere grande parte dessas tarefas para um processador especializado, permitindo que a CPU foque nas aplicações e na lógica geral, o GPU em cálculos paralelos e o DPU na movimentação, processamento e proteção dos dados entre os componentes do sistema.

Em computadores domésticos, um DPU dedicado é praticamente desnecessário. Seu valor se revela em data centers, plataformas de nuvem e grandes clusters de IA, onde até pequenas economias de recursos da CPU em cada servidor se multiplicam por milhares de máquinas. Assim, DPUs como o NVIDIA BlueField fazem parte de uma tendência mais ampla: em vez de um processador universal, sistemas modernos adotam um conjunto de chips especializados, cada um cumprindo sua função da forma mais eficiente possível.