
企业该如何计算 AI 投入与商业回报?解读 AI 时代的 Token 经济学 | NVIDIA AI 前沿
10 月 16 日 · 40 分钟

如今,DPU 在网络功能和虚拟化资源的卸载、加速和隔离中越来越重要。然而,需要用户编写底层代码来调用 DPU 的先进加速引擎,这将限制其上应用的开发。为了使更多开发者能够快速对 DPU 进行编程, NVIDIA DOCA 应运而生。
DOCA 之于 DPU,正如 CUDA 之于 GPU。通过 DOCA SDK,开发者能够大大简化基于 DPU 的基础设施应用程序、功能的开发及部署流程,加快应用落地。可以说,DOCA 是释放 DPU 潜力的关键。
本期内容将从技术的角度,详细解读 DOCA 的三大应用场景。
• DOCA是什么?
• 如何在 DOCA 上实现 DPDK RTE Flow?
• 如何在 DOCA 上实现 DPDK 的简单转发 VNF?
• 如何在 DOCA 上实现正则表达式对数据包的检测?
• DOCA 前景展望
本期嘉宾介绍:
宋庆春。清华大学计算机系硕士,原 Mellanox 公司亚太区技术总监,台湾区总经理和业务开发首席架构师,现任 NVIDIA 网络事业部亚太区市场开发高级总监、国际高性能计算和人工智能咨询委员会亚太区主席。

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DOCA 之于 DPU,正如 CUDA 之于 GPU。通过 DOCA SDK,开发者能够大大简化基于 DPU 的基础设施应用程序、功能的开发及部署流程,加快应用落地。可以说,DOCA 是释放 DPU 潜力的关键。
本期内容将从技术的角度,详细解读 DOCA 的三大应用场景。
• DOCA是什么?
• 如何在 DOCA 上实现 DPDK RTE Flow?
• 如何在 DOCA 上实现 DPDK 的简单转发 VNF?
• 如何在 DOCA 上实现正则表达式对数据包的检测?
• DOCA 前景展望
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宋庆春。清华大学计算机系硕士,原 Mellanox 公司亚太区技术总监,台湾区总经理和业务开发首席架构师,现任 NVIDIA 网络事业部亚太区市场开发高级总监、国际高性能计算和人工智能咨询委员会亚太区主席。

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