先进计算产业新机遇，DPU打响卡位战本文转自：中国电子报面向后

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面向后摩尔时代和异构计算时代的需求， DPU（数据处理器）应运而生，并迅速点燃了芯片产业的热情。近日，英伟达宣布其DPU将服务器和存储之间的 IOPS （每秒进行读写操作的次数）性能提升至 4100 万以上，超过之前世界纪录的四倍，再次提升了数据中心存储访问速度的上限。在投融资领域，国内DPU芯片设计企业中科驭数在2021年12月宣布完成数亿元规模A+轮融资。芯启源、星云智能等国内DPU企业，也在2021年获得数亿元融资。在国际市场，英伟达、英特尔等企业正在积极卡位DPU产业。在国内市场，广阔的应用空间为DPU提供了良好的发展条件。
先进计算产业的新机遇
随着摩尔定律放缓，通用CPU性能增长的边际成本迅速上升。数据显示， CPU的性能年化增长为3%左右。而IDC数据显示，全球数据量在过去10年的年均复合增长率接近50% ，每四个月对于算力的需求就会翻一倍。
作为信息时代的算力基础设施，数据中心正在面临极大的算力和带宽挑战。在这种背景下， DPU应运而生。
DPU最直接的效果就是为CPU减负，承担网络虚拟化、IO虚拟化、存储虚拟化等占用CPU算力但并非直接用于计算的基础设施功能，从而将CPU的算力释放给应用程序。
由于DPU是从智能网卡发展而来，因而更强调网络处理能力。相比CPU间接支持网络IO ， DPU能够直接与网络连接，其IO带宽可以与网络带宽等同。这就意味着CPU用于网络协议处理的算力也可以卸载到DPU上。
芯启源电子科技有限公司战略发展副总裁王鹏向《中国电子报》采访人员指出， DPU的本质作用在于承载网络侧专用性的网络堆栈算法和传输协议运算转移，核心效用在于释放CPU算力资源，助力其他计算模块高效处理业务数据。未来， DPU将致力于解决“网络协议处理、数据安全、算法加速”等问题，而这些问题有着“CPU做不好， GPU做不了”的特点。
“DPU能够更好地执行网络传输的协议栈，同时降低CPU负荷，让CPU更有效地处理业务数据。CPU、GPU和DPU的组合是协同处理的下一个飞跃，它将利用革命性的硬件加速技术和软件定义的可编程技术，来应对以数据为中心和边缘计算架构的挑战，开启先进计算产业新的发展机遇。”王鹏告诉采访人员。
作为面向数据的专用处理器， DPU也是异构计算的一块新拼图，推动数据中心加速芯片进一步向专业化发展。
“DPU的出现是算力从通用走向专用异构计算的一个阶段性标志，它采用软件定义技术路线支撑基础设施层的资源池化，可以更加高效地处理基础设施层的网络、存储、安全、服务质量管理等服务，被业界定位为数据中心中继CPU和GPU之后的‘第三颗主力芯片’ 。”中科驭数高级副总裁张宇向《中国电子报》采访人员表示。
“双英”领衔DPU割据战
目前英伟达、英特尔、赛灵思、博通、Marvell等国际厂商已经在着手布局DPU市场，加速建立技术标准，构建各自的产品生态。
【先进计算产业新机遇，DPU打响卡位战】如同将GPU推入加速器市场时的摧枯拉朽之势，英伟达在DPU市场的软硬件研发都占住先机。
2020年，英伟达发布了DPU及软件框架DOCA 。2020年发布的BlueField-2 DPU的数据传输速率达到200Gb/s ，能够加速关键数据的安全、网络和存储任务，包括信任根、密匙管理，以及面向高性能计算和大型数据中心的RDMA（远程直接地址访问）等。其2021年发布的Blue Field-3 DPU处理软件定义网络、存储和网络安全的速率已提升至400Gb/s 。