10 oktober 2026
Een DPU, of Data Processing Unit, is een gespecialiseerde processor die netwerk-, opslag- en beveiligingstaken overneemt van de CPU, zodat die zich volledig kan richten op de eigenlijke rekenwerklast. Voor AI-servers is dit bijzonder relevant: naarmate de datastromen groter worden en de netwerkeisen toenemen, kan een CPU simpelweg niet alles tegelijk aan. Een DPU lost dat knelpunt op door infrastructuurtaken te offloaden naar een aparte, daarvoor ontworpen chip. In dit artikel beantwoorden we de meest gestelde vragen over DPU’s, van de basiswerking tot de praktische inzet in een AI-infrastructuur.
Een DPU verwerkt infrastructuurtaken die traditioneel door de CPU worden afgehandeld, zoals netwerkverwerking, gegevenscompressie, encryptie en opslagbeheer. Door deze taken te offloaden naar een dedicated processor, vermindert een DPU de belasting op de CPU en verhoogt hij de algehele systeemprestatie, met name in omgevingen met hoge datasnelheden en complexe beveiligingsvereisten.
Concreet fungeert een DPU als een intelligente tussenschakel tussen het netwerk en de rest van de server. Waar een traditionele netwerkkaart pakketjes simpelweg doorgeeft aan de CPU, kan een DPU die pakketjes zelf analyseren, routeren, versleutelen en prioriteren, zonder dat de CPU daar iets voor hoeft te doen. Dit maakt een aanzienlijk verschil in omgevingen waar tientallen gigabits per seconde aan data door een systeem stromen.
In de praktijk zorgt een DPU voor drie concrete voordelen:
Een CPU is de algemene rekenprocessor die alle soorten taken verwerkt. Een GPU is gespecialiseerd in parallelle berekeningen, ideaal voor AI-training en grafische werklasten. Een DPU is gespecialiseerd in data-infrastructuurtaken zoals netwerken, opslag en beveiliging. De drie processors vullen elkaar aan en zijn elk ontworpen voor een ander type werklast.
De vergelijking wordt het duidelijkst aan de hand van wat elke processor goed kan. Een CPU handelt sequentiële, complexe taken af en is de kern van elk computersysteem. Een GPU verwerkt duizenden eenvoudige berekeningen tegelijk, wat hem onmisbaar maakt voor AI-modellen en wetenschappelijke simulaties. Een DPU richt zich op de databeweging zelf: het verplaatsen, beveiligen en beheren van data tussen systemen en netwerken.
In een moderne AI-server werken alle drie samen. De GPU traint het model, de CPU coördineert de taken en de DPU zorgt dat data snel en veilig bij de GPU aankomt. Zonder een DPU moet de CPU die logistieke rol op zich nemen, wat ten koste gaat van de verwerkingscapaciteit die je eigenlijk nodig hebt voor de AI-werklast zelf.
Een SmartNIC is een slimme netwerkkaart die een deel van de netwerkverwerking van de CPU overneemt. Een DPU gaat verder: het is in feite een volledig zelfstandige computer op een kaart, met een eigen processor, geheugen en besturingssysteem. Een DPU kan autonome taken uitvoeren en infrastructuur beheren, terwijl een SmartNIC primair gericht blijft op netwerkversnelling.
Het onderscheid zit in de mate van zelfstandigheid. Een SmartNIC versnelt netwerkverwerking door taken als checksum-berekeningen en VLAN-tagging te offloaden. Dat is nuttig, maar de SmartNIC heeft nog steeds de CPU nodig voor complexere beslissingen. Een DPU daarentegen kan volledig zelfstandig draaien: hij heeft zijn eigen ARM-cores, eigen geheugen en een eigen softwarestack. Dit maakt het mogelijk om beveiligingsbeleid, opslagprotocollen en netwerkvirtualisatie volledig los van de hoofdserver te beheren.
Voor datacenteromgevingen en geavanceerde AI-infrastructuur is dit onderscheid praktisch relevant. Een SmartNIC is een kostenefficiënte keuze voor netwerktaken. Een DPU is de juiste keuze als je infrastructuurbeheer wilt isoleren, zero-trustbeveiliging wilt implementeren of een software-defined datacenter wilt bouwen.
Een DPU is zinvol in een AI-server wanneer de netwerk- en opslagverwerking zo intensief wordt dat de CPU er merkbaar onder lijdt. Dit is het geval bij grootschalige AI-training met meerdere GPU’s, bij hoge datasnelheden richting NVMe-opslag, of wanneer strikte beveiligingseisen gelden zoals encryptie van alle datastromen in een datacenteromgeving.
In AI-omgevingen speelt datacenteroffloading een centrale rol. Wanneer meerdere GPU-nodes samenwerken aan een groot taalmodel of een deep learning-taak, moeten enorme hoeveelheden data razendsnel worden uitgewisseld. De CPU kan die logistiek niet bijhouden zonder dat de GPU-benutting daalt. Een DPU neemt die rol over en zorgt dat de GPU’s optimaal bezig blijven.
Een DPU is ook bijzonder waardevol in de volgende situaties:
Voor kleinere AI-workloads of inferentie op één server is een DPU niet altijd noodzakelijk. Maar zodra de infrastructuur schaalt, betaalt een DPU zich terug in betere GPU-benutting en lagere latency.
Supermicro biedt meerdere serverplatformen die DPU-integratie ondersteunen, met name via PCIe-slots die compatibel zijn met DPU-kaarten van fabrikanten zoals NVIDIA (BlueField) en Intel (IPU). De meeste high-end Supermicro GPU-servers en datacenteroplossingen bieden de benodigde PCIe-bandbreedte en systeemarchitectuur voor DPU-gebruik.
Supermicro onderscheidt zich als innovatiegedreven merk dat nieuwe technologieën als eerste op de markt brengt. Dat geldt ook voor DPU-ondersteuning: Supermicro-platforms zijn doorgaans eerder compatibel met de nieuwste DPU-generaties dan platforms van HP of Dell. Dit maakt Supermicro de logische keuze voor organisaties die nu al willen investeren in een toekomstbestendige AI-serverinfrastructuur.
Wij bij NCS International configureren Supermicro-servers volledig op maat, inclusief de juiste DPU-integratie voor jouw specifieke werklast. Of het nu gaat om een enkele AI-server of een multi-rackdatacenteropstelling met geïntegreerde opslagoplossingen, wij zorgen dat het systeem precies aansluit op de eisen van vandaag én de schaalbaarheid van morgen. Als enige Supermicro-distributeur in Nederland met 24/7 on-site garantieservice weten we bovendien dat de hardware na levering ook blijft presteren.
Een DPU wordt in de meeste gevallen geïnstalleerd via een beschikbaar PCIe-slot in de server, vergelijkbaar met een GPU of netwerkkaart. Na de fysieke installatie is het noodzakelijk om de bijbehorende drivers en softwarestack te installeren, zoals NVIDIA DOCA voor BlueField-DPU’s. Het is sterk aan te raden om vooraf te controleren of het serverplatform de specifieke DPU-generatie ondersteunt qua PCIe-bandbreedte en BIOS-compatibiliteit. Bij twijfel helpen wij van NCS International je graag bij een op maat geconfigureerde setup.
Een veelgemaakte fout is het onderschatten van de softwareconfiguratie: een DPU vereist een eigen softwarestack en netwerkbeleid dat los staat van het hoofdbesturingssysteem, wat extra expertise vraagt. Een andere veelgemaakte misser is het inzetten van een DPU in een omgeving waar de netwerk- of opslagbelasting nog niet hoog genoeg is om de investering te rechtvaardigen. Zorg er ook voor dat de DPU correct is geïntegreerd in je bestaande beveiligingsarchitectuur, want een verkeerd geconfigureerde DPU kan juist blinde vlekken in je beveiliging introduceren.
Een DPU is zeker ook waardevol bij AI-inferentie, met name in omgevingen waar snelle responstijden en hoge doorvoersnelheden vereist zijn, zoals bij real-time inferentie-API’s of edge-deployments. Bij inferentie op grote schaal, waarbij veel verzoeken tegelijkertijd binnenkomen, zorgt de DPU ervoor dat de netwerkverwerking de GPU niet vertraagt. Voor inferentie op een enkele server met beperkt netwerkverkeer is de toegevoegde waarde kleiner, maar zodra meerdere servers of clients betrokken zijn, maakt een DPU een meetbaar verschil.
Voor omgevingen met NVIDIA GPU’s is de NVIDIA BlueField DPU de meest logische keuze, omdat deze naadloos integreert met het NVIDIA-ecosysteem via het DOCA-softwareplatform en technologieën zoals GPUDirect. Intel biedt met zijn Infrastructure Processing Unit (IPU) een alternatief dat met name interessant is in multi-vendor omgevingen. De keuze hangt af van je specifieke werklast, netwerkvereisten en softwarestack; NCS International adviseert je hier graag bij op basis van jouw situatie.
Een DPU voegt zelf een beperkt stroomverbruik toe aan de server, doorgaans tussen de 25 en 75 watt afhankelijk van het model en de belasting. Echter, doordat de DPU infrastructuurtaken van de CPU overneemt, kan de CPU op lagere belasting draaien, wat het totale energieverbruik per nuttige rekentaak juist kan verlagen. In grootschalige datacenteromgevingen leidt een betere GPU-benutting dankzij DPU-offloading bovendien tot een lagere energiekost per getraind AI-model.
DPU’s zijn zeker niet exclusief voor cloudproviders; ze zijn even relevant voor on-premise AI-infrastructuur, met name wanneer hoge netwerkeisen, strikte beveiligingsvereisten of gedistribueerde trainingsopstellingen een rol spelen. Organisaties die on-premise werken met gevoelige data profiteren extra van de isolatiemogelijkheden van een DPU, omdat beveiligingsfuncties volledig los van de applicatielaag kunnen draaien. Naarmate on-premise AI-clusters groter en complexer worden, neemt de relevantie van een DPU evenredig toe.
Een goede eerste stap is het analyseren van de CPU-belasting in je huidige omgeving: als een significant deel van de CPU-capaciteit opgaat aan netwerk-, opslag- of beveiligingstaken in plaats van aan de eigenlijke werklast, is een DPU waarschijnlijk een zinvolle investering. Controleer daarnaast of je serverplatform beschikt over de juiste PCIe-generatie en voldoende slots voor DPU-integratie. NCS International biedt adviesgesprekken en maatwerkconfiguraties aan voor organisaties die willen bepalen of en hoe een DPU past binnen hun specifieke AI-infrastructuur.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl
GPU-servers verwerken duizenden berekeningen parallel — ontdek wanneer ze onmisbaar zijn voor jouw organisatie.
Wat is een AI-server en wanneer heb je er een nodig? Ontdek de techniek, hardware en toepassingen.