在人工智能技术快速迭代的今天，智能体AI（Agentic AI）正推动着工作流复杂度的跃升。新媒网跨境获悉，为高效部署这类应用，云计算基础设施正经历一场软硬件协同的变革——通过DPU加速的Kubernetes服务代理技术，为智能工厂注入全新动能。

智能体AI催生基础设施升级

当人工智能从单一问答迈向具备规划与推理能力的智能体阶段，其工作流复杂度呈几何级增长。以NVIDIA推出的数字人蓝图工作流为例，其整合了包括大语言模型、向量数据库、语音识别等在内的十余项容器化微服务。这些组件需要跨节点协同运作，传统单节点部署模式已难以支撑。

（图示：包含20余组件的智能体AI工作流，各模块需高效数据交互）

外媒报道指出，此类工作流需要分布式基础设施架构，实现计算、存储与网络资源的灵活调度。而位于日本的技术企业软银（SoftBank）在部署本土大模型Sarashina时，同样面临资源利用率与能效平衡的挑战。

DPU加速架构破局效能瓶颈

NVIDIA BlueField-3数据处理单元（DPU）正成为破局关键。该芯片将可编程加速引擎与高能效Arm计算核心结合，显著优化组件间的数据流转效率。新媒网跨境了解到，在NVIDIA为云服务商设计的参考架构中，该DPU承担着南北向网络流量的智能调度任务，成为GPU集群高效运行的"神经网络"。

（BlueField-3 DPU支撑的云基础设施架构）

软硬协同实现质的飞跃

在此背景下，F5推出的BIG-IP Next for Kubernetes（BINK）解决方案引发关注。该方案通过DPU加速实现三大突破：

1. 资源解耦：将数据路径卸载至DPU的Arm核心，释放主机CPU资源
2. 能效跃升：实测网络能效（吞吐量/瓦特）提升190倍
3. 租户隔离：实现真正的云原生多租户资源管理

日本软银的测试数据极具说服力：在模拟100路并发请求的场景下，DPU加速的BINK方案相较传统方案呈现碾压性优势——吞吐量达77Gbps时主机CPU占用趋近于零，网络延迟降低11倍，更实现57Gbps/瓦特的超高能效比。

（软银测试中DPU加速方案性能对比）

智能工厂的未来图景

新媒网跨境认为，这场由DPU引发的架构变革正在重塑智能工厂的底层逻辑。当软银这样的科技巨头通过实测验证了方案可行性，其示范效应将加速技术落地。在追求算力密度与能源效率的今天，软硬件协同优化已不仅是技术选项，更是构建可持续AI基础设施的必然选择。

随着F5与NVIDIA宣布BINK方案的正式商用，全球智能工厂建设将迈入新阶段。这场始于芯片级的创新，终将推动整个AI产业生态的进化。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/4279.html