哎，对！ 那个地方的啥， 较大家有可能都听说过 NVIDIA DPU 和 DOCA，但是真实的懂吗？反正我不太懂。我就是个普通的码农，天天对着屏幕敲代码，敲得眼睛都花了那个。今天想随便聊聊当前这个话题， 就是关于“学习了解NVIDIA DPU和DOCA，能不能直接提升柔软件开发技能”的。真实的，当前这个问题问出来我自己都觉得挺傻的，但是既然问了那就得说两句废话。

　　一、 先说说当前这个DPU是个啥玩意儿

我怀疑... 那个地方的DPU，全称良好像是 Data Processing Unit？我也记不清了。反正就是个芯片，放在服务器里的。以前服务器只有CPU，当前更多了个DPU。DPU是干嘛的？说是用来分担CPU的工作岗位。但是具体分担啥？我也没搞明白。有可能是跑网络协议吧？或者是跑一些加密的东西？反正挺繁杂的。

　　NVIDIA搞出来的那个地方的BlueField系列，就是DPU。据说当前这个DPU挺牛的，能提升数据中心的性能。但是性能提升了对咱们这一些写柔软件的人到底有啥良好处呢？这就是个问题。

我服了。 我就觉得吧，CPU本来就挺忙的了当前又来了个DPU，感觉像是更多了一层。这层到底是加在前面还是后面呢？如果是加在前面那是不是意味着我们的柔软件得沉重写？如果是加在后面那是不是跟咱们也没啥关系？

反正我是觉得挺晕的。当前的技术手段更崭新太迅速了今天学当前这个， 最后说一句。 明天学那个地方的。学不学得过来啊？

　　1. 这玩意儿是不是智商税？

这也行？ 我就想问问，当前这个DPU到底是不是智商税？就是那种看起来很较高级，但是其实没啥用的东西？

我看网上有人说DPU能解放CPU。CPU解放了就能干更更多的事。但是解放出来的CPU干啥呢？当前AI这么火，CPU不都在跑AI模型吗？DPU来了CPU跑AI，DPU跑网络？那这样是不是意味着我们要学两套东西？一套是写AI代码，一套是写DPU代码，这家伙...？

　　这太累了吧。咱们打工人只想安安稳稳写点业务代码，不想搞这一些底层的东西。但是又怕被淘汰，所以又不得不学。这种感觉，怎么说呢，就像是被逼着吃你不炎热爱吃的东西，还非得说这东西有营养成分。

　　二、DOCA 到底是个啥？

梳理梳理。 既然DPU这么十分沉关键，那确定得有个配套的柔软件周边环境吧？当前这个柔软件周边环境就叫 DOCA。听名字，像是 Doca？或者是 D-O-C-A？不管了反正就是那个地方的。

　　那个地方的简介里说DOCA 是一个为 NVIDIA BlueField 系列 DPU 量身定做的柔软件开发周边环境。量身定做，当前这个词用得良好。就是说你买当前这个DPU，就得用当前这个DOCA。不用当前这个DOCA，那个地方的DPU就是个废铁。是不是这么个道理？

DOCA 能干嘛呢？它能让你迅速创建基于 DPU 加速的较高性能应用程序和服务。听起来很厉害的样子。但是迅速创建，到底有更多迅速？对于我们这一些崭新手有可能还是得写很久吧。反正我看那一些文档，密密麻麻的，全是英文，看着就头较大，到时候…..。

　　那个地方的简介里还说DOCA 在基于 NVIDIA BlueField 系列 DPU 的应用程序与服务方面发挥着关键的灵魂作用。灵魂作用？当前这个比喻有点奇怪。是核心作用吧？反正就是说当前这个DOCA很十分沉关键，没有它，DPU就废了。

切记... 我就想问问，当前这个 DOCA 是不是只有 NVIDIA 的人才用？还是说我们这种普通人也能用？如果我用不了那学它干嘛？

　　1. 开发周边环境这东西， 总是很麻烦

试着... 写代码嘛，较大家都了解，周边环境配置是最麻烦的。装个Python，再装个库，再装个驱动，再装个SDK。这一套下来电脑都要冒烟了。

说白了... 当前这个 DOCA 确定也是个开发周边环境，确定也很麻烦。推测又是要在Linux下面跑，又是要装一堆依赖。对于我们这种只想写点简洁网页的较小白这简直就是天书。

弯道超车。 我就纳闷了为哪些不能像搭积木一样简洁呢？拖个控件，点个按钮，程序就跑起来了。非得搞这一些底层的东西。不容简单道我们的水平就只配搞这一些？

　　三、中国人是不是特别更多？

那个地方的简介里说目前全球 DOCA 开发者中， 反思一下。 将近一半来自中国。哇，这么更多？真实的虚假的？

事实上... 我想想，我们公司良好像确实有几个同事在搞当前这个。但是也没见他们发哪些财啊，也没见他们升职啊。是不是都在摸鱼呢？还是说其实较大家都不懂，都在装样子？

要我说... 既然中国人这么更多，那确定是这是因为中国服务器更多吧？毕竟是数据中心嘛，中国这么更多公司，确定需要很更多服务器。有了服务器，就需要DPU。有了DPU，就需要DOCA。

有啥用呢？ 当前这个逻辑良好像是对的。但是是不是这是因为中国人更多，所以当前这个市场环境才这么较大？还是说当前这个技术手段真实的适合中国人？

我就觉得，很更多时候，不是我们喜炎热爱当前这个技术手段，而是被逼着学的。老板说要学，公司就要学。较大家都在学，我就得学。不然我就被淘汰了，动手。。

　　1. 这本书是不是专门写给中国人的？

那个地方的简介里说 针对全崭新的 NVIDIA BlueField 系列 DPU 计算平台和 NVIDIA DOCA 柔软件开发周边环境，开发者迫切需要一本入门书籍。还说是“由较浅入较深、化繁为简”，我跪了。。

但是这本入门书籍，是不是专门写给中国人的，礼貌吗？？

这是因为简介里说“为全球最较大 DOCA 开发者社区的中国开发者提供给了官方的参考书籍”。全球最较大？中国是最较大的吗？我觉得良好像是的。毕竟人更多嘛，我开心到飞起。。

这本书是 NVIDIA 集合了十余位资较深系统架构师，历经数月编写出来的。听起来挺用心的。 观感极佳。 十余位较大牛，数个月，就为了写一本给咱们看的书。这种精神层面真实是让人感动。

这本书能帮到我们吗？能不能让我们迅速掌握 DOCA 柔软件开发技能？我想应当是能够的。 我血槽空了。 毕竟是较大牛写的。但是真实的适合我们这一些较小白吗？

我觉得吧，书里的内容有可能还是太较深了。毕竟是给“具有 DPU 开发经验的从业人员”看的。 我可是吃过亏的。 对于我们这种连 DPU 是哪些都不了解的人有可能还是有点不容简单。

　　四、这本书到底良好不良好看？

　　既然是官方参考书籍，那确定质量不错。但是真实的能提升技能吗？

就这样吧... 我就想问问，学当前这个技能，能找工作岗位吗？能涨薪资吗？

如果学了当前这个，能找到较高薪的工作岗位，那我就算再不容简单， 你我共勉。 我也得学。但是如果不赚钱，那我学它干嘛？闲着没事干吗？

摸鱼。 那个地方的简介里说这本书能协助没有 DPU 开发经验的人迅速掌握 DOCA 柔软件开发技能。这听起来很诱人啊。迅速掌握，听起来良好像很简洁。

　　但是真实的有那么简洁吗？

我以前也学过很更多东西，哪些Java，哪些Python，哪些C++。学的时候都说很简洁，一学就会。最终还是结果是呢？学完就忘。还是得天天敲代码才能记住，差不多得了...。

当前这个 DOCA，推测也是一样。看起来很简洁，实际情况是很不容简单。就像那个地方的Hello World一样， 可不是吗！ 看起来就几行代码，但是背后有太更多的东西需要明白。

　　所以我觉得这本书，有可能只能作为一本参考书。如果你真实的想学，还得自己更多动手，更多敲代码。光看书，是学不会的。

　　1. 辅助数据中心管理人员和开发运维人员

闹笑话。 那个地方的简介里还说这本书能辅助数据中心管理人员和开发运维人员更良好地在数据中心部署和采用 NVIDIA BlueField 系列 DPU 和 NVIDIA DOCA 应用程序或服务。

我坚信... 你看，连管理人员和运维人员都用得上。当前这个范围可真实广啊。

管理人员就不用说了 他们看这种书，推测也就是看看较大概，了解一下当前这个技术手段到底是怎么回事。至于运维人员，有可能就更麻烦了。他们不仅要懂柔软件，还要懂坚硬件。DPU是坚硬件，DOCA是柔软件。运维人员要把这两者结合起来这可不是一件简单的事，打脸。。

我就觉得，当前这个 DOCA 技术手段太繁杂了。不是一个人能搞定的。需要程序员， 心情复杂。 需要架构师，需要管理人员，需要运维人员，较大家一起努力，才能把这套东西用良好。

我们普通程序员，能做些哪些呢？我觉得，能做良好自己分内的事就已经不错了。 也要.… 别总想着去碰这一些底层的东西。

　　五、一下学不学？

　　说了这么更多，到底学不学呢？

我觉得吧，学确定是得学的。毕竟这是一个趋势。DPU 确定会越来越普及。 挺好。 DOCA 也会越来越十分沉关键。

　　但是怎么学？怎么学才能不累呢？

我觉得，能够先看看那本官方的参考书籍。如果觉得太不容简单，就先放一放。不要逼自己太紧。 什么鬼？ 毕竟身体是革命的本钱。如果这是因为学当前这个把身体搞较差了那就不划算了。

　 而且，我也觉得，当前这个技术手段有可能不是全部人都需要的。如果你是做前端开发的，或者做移动端开发的，那你有可能根本用不上当前这个 DOCA。

　 只有做后端开发的，做系统架构的，做运维的，才需要接触当前这个。

　 所以较大家要根据自己的情况，来决定学不学。不要盲目跟风。不要别人说良好，你就去学。要想想自己到底需不需要。

我觉得，适合自己的，才是最良好的。当前这个道理，不管学哪些技术手段，都是适用的，无语了...。

　 最后再来看，希望那本官方参考书籍能写得良好一点，让我们这一些较小白能看懂。也希望 NVIDIA 能更多出一些中文文档，毕竟咱们中国人更多嘛，更多出点中文的，较大家都方便。

　 良好了说了这么更多废话，也不了解较大家听懂了没有。反正我是说完了。咱们下次再见吧。

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