計算芯片“新貴”DPU，是國產芯片的下一個突破口嗎？
與卸載方法相比，芯片正面臨標線限制（ reticle limits ），網絡和存儲功能的 CPU 處理非常昂貴等挑戰，這些事實結合起來使 DPU 成為可能。因為其出現能夠更好地保護服務器工作負載，尤其是在多租戶（multitenant）環境中，這使得 DPU 不可避免。而現在，這種卸載的經濟性使 DPU變得非常可取。
Amazon Web Services 發明了 Nitro DPU，Google 與 Intel 合作創建“Mount Evans”IPU，AMD 收購 了Xilinx 和 Pensando（兩者都有 DPU）以及 Nvidia 收購 Mellanox Technology。他們這些動作背后的原因都是——DPU 正在成為網絡中的控制點，并且越來越多地成為計算和存儲的看門人，它是這些超大規模廠商和希望將 DPU 傳播給大眾的 IT 供應商的所有系統架構的中心。
進入九月，在美國發出對中國出口高性能數據中心GPU的限制后，加速計算核心技術國產化的趨勢日漸明朗，這也順勢帶動了國產AI芯片、DPU、GPU市場熱度。在資本市場上，中國相關概念股應聲上漲、同時相關企業融資成功的消息更是層出不窮，國內芯片企業正在趁勢快速發展著。
9月20日訊，根據國內媒體報道，國產DPU芯片公司中科馭數今天宣布完成數億元B輪融資，融資規模遠超以往輪次。據悉，本次融資主要由金融街資本領投，建設銀行旗下建信資本跟投，老股東靈均投資、光環資本、泉宗資本追投，中科馭數希望借此加速自研DPU芯片的迭代與產業布局。
問題來了，如今火爆全網的DPU到底是什么？它和我們這些普通消費者所熟知的CPU、GPU到底有什么不同之處？比起混合CPU+GPU的傳統異構計算架構，DPU在計算領域里究竟擁有著怎樣的優勢？在這場圍繞數字化時代的異構計算大亂斗中，國產DPU的發展前景如何？讓我們來好好探討一下。
什么是DPU？
所謂DPU，指的是數據處理器（Data Processing Unit），理論上是繼CPU、GPU之后，設置在數據中心內部的第三顆主力芯片。
根據維基顯示，DPU的概念最早是由美國初創公司Fungible提出的。在Fungible的定義中，DPU是一種運行Linux操作系統的SoC，其主要目標是通過承擔原本由CPU承擔的網絡、存儲和安全的加速處理任務，滿足網絡側的專用計算需求，以此優化和提升數據中心效能。
事實上，由于制程接近邊際效益、摩爾定律逐漸失效的緣故，如今CPU芯片的性能增長正在逐年放緩，CPU的性能從5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。
作為對比，由于云端應用的豐富、數據中心規模的擴大、數字化進展的驅動，近些年來網絡帶寬正在飛速上漲，這也導致了目標算力、網絡帶寬與計算性能的失調，進一步加劇了服務器節點上CPU的計算負擔，CPU的算力幾乎已經無法應對大量云計算帶來的負擔。
在這種背景下，DPU自然應運而生。
不同于為了高效管理本地資源而生的傳統CPU架構，DPU可以說是一種為了管理大量網絡資源而生的架構。舉個例子，為了實現大量數據傳輸，數據中心的主機每天都要進行海量的?絡協議處理，這會大量占用算力，而DPU則可以承擔起網絡協議處理的工作，以此分擔CPU的負載，幫助CPU釋放算力負擔。
除了網絡協議外，DPU還能承載數據中心所需的存儲、安全和虛擬化等工作負載。舉個例子，傳統的數據中心要遠程讀取存儲數據，還需經過CPU的編譯和轉發，而DPU則可以通過RDMA（遠程直接數據存取）直接讀取主機存儲數據，而AWS推出的Nitro Hypervisor更是宣稱可以通過DPU承擔虛擬化負載，讓CPU免去執行虛擬化所需的算力損耗。
綜上所述，大家應該也看明白了，DPU的作用本質就是給CPU“減負”。將原本CPU要承擔的網絡、存儲、虛擬化等功能卸載到自己身上，并利用自己的算力特長，對這些工作進行加速運算。
事實上，DPU已經不是第一個為彌補CPU能力不足而發揚光大的產品，多年前GPU的大熱也是為了彌補CPU在圖形處理能力方面的短板，近年逐漸興起的AI芯片本質也是為了彌補CPU在人工智能算法方面的不足。至于普通消費者，只要知道DPU是為了數據中心這種大規模算力場景而生的，與我們的臺式機、筆記本電腦基本無關就行了。
百家爭鳴，誰能笑到最后？
雖說最早提出DPU概念的是Fungible，但是將DPU這一概念重新推向時代潮頭的無疑是英偉達。2020年4月，英偉達以69億美元完成對以色列網絡芯片商邁絡思（Mellanox）的收購，英偉達CEO黃仁勛更是將DPU定義為和CPU、GPU并肩的數據中心的“三大支柱”之一。
自此，DPU正式成為了芯片領域里的香饃饃，巨大的市場需求推動越來越多的玩家進入DPU賽道。除了國外主流芯片廠商外，如今不少國產公司已在這條百億美元賽道上嶄露頭角，其中不乏阿里云、百度云等互聯網巨頭，也有中科馭數、芯啟源、大禹智芯等初創公司。
先看看國外企業，去年6月，英特爾發布了其可編程網絡設備IPU（基礎設施處理器），用于加速存儲虛擬化、網絡虛擬化和安全等功能，并釋放CPU核心。今年9月，AMD以19億美元的價格收購DPU芯片廠商Pensando Systems，以此補齊“云戰略”最后一塊拼圖。
在今年4月的GTC大會上，英偉達發布了新一代數據處理器 —— BlueField-3 DPU。這是首款為 AI 和加速計算而設計的 DPU ，專門針對多租戶、云原生環境進行了優化，據悉一個BlueField-3 DPU所提供的數據中心服務，可相當于多達300個x86主核才能實現的服務。
國產廠商這邊，今年6月，阿里云在三代神龍卡的基礎上正式推出其自主研發的云基礎設施處理器（CIPU），號稱將替代CPU成為云時代IDC的處理核心，可以綜合調度CPU、GPU、存儲硬盤、交換機等硬件。事實上，這枚芯片除了名字之外，與 DPU的功能和作用幾乎無異。
成立于2018年的中科馭數，在自研敏捷異構KPU芯片架構以及DPU軟件開發平臺HADOS的基礎上，自主研發了業界首顆融合高性能網絡與數據庫一體化加速功能的DPU芯片和標準加速卡系列產品，目前已經和金證股份、中移物聯網等企業達成戰略合作。
此外，成立于2015的芯啟源和成立于2020年的大禹智芯也是目前國內DPU賽道的主流玩家，其中芯啟推出了基于SoC架構的DPU完整解決方案，并于今年6月完成了數億元Pre-A3輪融資，大禹智芯則是一家由英特爾、思科核心研發人員組成的初創企業，于今年7月宣布完成數千萬元Pre-A輪融資。
作為芯片新物種，DPU市場空間正在快速擴張。賽迪顧問預測，全球DPU市場將在2023-2024年迎來爆發式增長，預計至2025年，中國DPU產業市場規模將超過565.9億元，全球DPU產業市場規模將超過245.3億美元，復合增速分別為 51.73%、170.60%。
與國外廠商“逐鹿中原”
“我們認為DPU的潛力確實是巨大的。”在鄢貴海看來，從技術發展的角度來看，DPU的出現有一定的必然性——上層應用對于算力的需求在過去5年急劇增長，使得DPU的應用場景很多，它將廣泛分布在5G、云計算、大數據、數據中心和邊緣計算等領域。
而從工業和信息化部今年發布的《新型數據中心發展三年行動計劃(2021—2023年)》中，鄢貴海更是看到了新型算力芯片難得的歷史發展機遇。
該計劃明確提出要加快提升算力算效水平，“推動CPU、GPU等異構算力提升，逐步提高自主研發算力的部署比例”“加強專用服務器等核心技術研發”“樹立基于5G和工業互聯網等重點應用場景的邊緣數據中心應用標桿”等要求和措施。
“雖然國內廠商在芯片產品化的環節相比國外一線廠商還有差距，但是在DPU架構的理解上是有獨到的見解的，而且我國目前在數據中心這個領域，無論是市場規模、增速還是用戶數量，相較于國外都有巨大的優勢。”鄢貴海認為，國內廠商有望充分利用這一“應用勢能”，加快發展步伐，在DPU這個賽道與國外廠商“逐鹿中原”。
不過，挑戰與機遇并存。
“目前要解決DPU標準化應用，還存在一定挑戰。”鄢貴海解釋道，由于數據中心本身的復雜性，各大廠商一方面采用商用現貨組件（即COTS）來構建系統，追求低成本，一方面又設法分層服務化，打造面向不用類型客戶的標準化產品，但除此之外的所有技術實現幾乎都是“八仙過海，各顯神通”——如AWS有Nitro，阿里云有MOC。
“有的廠商強化IO能力、有的關注路由轉發、有的重視存儲卸載、有的關注安全加密，不一而足。”鄢貴海說，而上層負載不同，也必然對底層架構有各異的需求，這也許是目前DPU標準化面臨的最大挑戰。
