1.什么是DPU

　　DPU（Data Processing Unit）是以數(shù)據(jù)為中心構(gòu)造的專用處理器，采用軟件 定義技術(shù)路線支撐基礎(chǔ)設(shè)施層資源虛擬化,，支持存儲,、安全、服務質(zhì)量管理等 基礎(chǔ)設(shè)施層服務,。2020年NVIDIA公司發(fā)布的DPU產(chǎn)品戰(zhàn)略中將其定位為數(shù)據(jù)中 心繼CPU和GPU之后的“第三顆主力芯片”,，掀起了一波行業(yè)熱潮。DPU的出 現(xiàn)是異構(gòu)計算的一個階段性標志,。與GPU的發(fā)展類似,，DPU是應用驅(qū)動的體系 結(jié)構(gòu)設(shè)計的又一典型案例；但與GPU不同的是,，DPU面向的應用更加底層,。DPU要解決的核心問題是基礎(chǔ)設(shè)施的“降本增效”,，即將“CPU處理效率低 下、GPU處理不了”的負載卸載到專用DPU,，提升整個計算系統(tǒng)的效率,、降低 整體系統(tǒng)的總體擁有成本（TCO）。DPU的出現(xiàn)也許是體系結(jié)構(gòu)朝著專用化路 線發(fā)展的又一個里程碑,。

　　關(guān)于DPU中“D”的解釋

　　DPU中的“D”有三種解釋：

　?。?）Data Processing Unit，即數(shù)據(jù)處理器,。這種解釋把“數(shù)據(jù)”放在核心 位置,，區(qū)別于信號處理器、基帶處理器等通信相關(guān)的處理器對應的“信號”,， 也區(qū)別于GPU對應的圖形圖像類數(shù)據(jù),，這里的“數(shù)據(jù)”主要指數(shù)字化以后的各 種信息，特別是各種時序化,、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),，比如大型的結(jié)構(gòu)化表格，網(wǎng)絡(luò)流 中的數(shù)據(jù)包,，海量的文本等等,。DPU就是處理這類數(shù)據(jù)的專用引擎。

　?。?）Datacenter Processing Unit,，即數(shù)據(jù)中心處理器。這種解釋把數(shù)據(jù)中心 作為DPU的應用場景,，特別是隨著WSC（Warehouse-scale Computer）的興起,， 不同規(guī)模的數(shù)據(jù)中心成為了IT核心基礎(chǔ)設(shè)施。目前來看,，DPU確實在數(shù)據(jù)中心 中使用前景非常廣闊,。但是計算中心的三大部分：計算、網(wǎng)絡(luò),、存儲,，計算部分是CPU占主導，GPU輔助,；網(wǎng)絡(luò)部分是路由器和交換機,，存儲部分是高密度 磁盤構(gòu)成的的RAID系統(tǒng)和SSD為代表非易失性存儲系統(tǒng)。在計算和網(wǎng)絡(luò)中扮演 數(shù)據(jù)處理的芯片都可以稱之為Datacenter Processing Unit,，所以這種說法相對比 較片面,。

　　（3）Data-centric Processing Unit,，即以數(shù)據(jù)為中心的處理器,。Data-centric， 即數(shù)據(jù)為中心,，是處理器設(shè)計的一種理念,，相對于“Control-centric”即控制為 中心。經(jīng)典的馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)就是典型的控制為中心的結(jié)構(gòu),，在馮諾依曼經(jīng) 典計算模型中有控制器,、計算器、存儲器,、輸入和輸出,，在指令系統(tǒng)中的表現(xiàn) 是具有一系列非常復雜的條件跳轉(zhuǎn)和尋址指令。而數(shù)據(jù)為中心的理念與數(shù)據(jù)流 （Data Flow）計算一脈相承,，是一種實現(xiàn)高效計算的方法,。同時，現(xiàn)在試圖打 破訪存墻（Memory Wall）的各種近存（Near-memory）計算,、存內(nèi)（Inmemory）計算,、存算一體等技術(shù)路線，也符合數(shù)據(jù)為中心的設(shè)計理念,。

　　以上三種關(guān)于“D”的解釋,，從不同角度反映DPU的特征，都有一定的可 取之處,，筆者認為可以作為不同的三個維度來理解DPU的內(nèi)涵,。

　　DPU的作用

　　DPU最直接的作用是作為CPU的卸載引擎，接管網(wǎng)絡(luò)虛擬化,、硬件資源池 化等基礎(chǔ)設(shè)施層服務,，釋放CPU的算力到上層應用。以網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理為例,，要 線速處理10G的網(wǎng)絡(luò)需要的大約4個Xeon CPU的核,，也就是說，單是做網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 包處理,，就可以占去一個8核高端CPU一半的算力,。如果考慮40G、100G的高速 網(wǎng)絡(luò),，性能的 開銷就 更 加 難 以 承 受 了,。A m a z o n 把這些開銷都稱 之 為 “Datacenter Tax”，即還未運行業(yè)務程序,，先接入網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)就要占去的計算資 源,。AWS Nitro產(chǎn)品家族旨在將數(shù)據(jù)中心開銷（為虛擬機提供遠程資源，加密解 密,，故障跟蹤,，安全策略等服務程序）全部從CPU卸載到Nitro加速卡上,，將給 上層應用釋放30%的原本用于支付“Tax” 的算力！

　　DPU可以成為新的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān),，將安全隱私提升到一個新的高度,。在網(wǎng)絡(luò)環(huán) 境下，網(wǎng)絡(luò)接口是理想的隱私的邊界,，但是加密,、解密算法開銷都很大，例如 國密標準的非對稱加密算法SM2,、哈希算法SM3和對稱分組密碼算法SM4,。如果 用CPU來處理，就只能做少部分數(shù)據(jù)量的加密,。在未來,，隨著區(qū)塊鏈承載的業(yè) 務的逐漸成熟，運行共識算法POW,，驗簽等也會消耗掉大量的CPU算力,。而這 些都可以通過將其固化在DPU中來實現(xiàn)，甚至DPU將成為一個可信根,。

　　DPU也可以成為存儲的入口,，將分布式的存儲和遠程訪問本地化。隨著 SSD性價比逐漸可接受,，部分存儲遷移到SSD器件上已經(jīng)成為可能,，傳統(tǒng)的面向 機械硬盤的SATA協(xié)議并不適用于SSD存儲，所以,，將SSD通過本地PCIe或高速 網(wǎng)絡(luò)接入系統(tǒng)就成為必選的技術(shù)路線,。NVMe（Non Volatile Memory Express） 就是用于接入SSD存儲的高速接口標準協(xié)議，可以通過PCIe作為底層傳輸協(xié) 議,，將SSD的帶寬優(yōu)勢充分發(fā)揮出來,。同時，在分布式系統(tǒng)中,，還可通過 NVMe over Fabrics（NVMe-oF）協(xié)議擴展到InfiniBand,、Ethernet、或Fibre channel節(jié)點中,，以RDMA的形式實現(xiàn)存儲的共享和遠程訪問,。這些新的協(xié)議處 理都可以集成在DPU中以實現(xiàn)對CPU的透明處理。進而,，DPU將可能承接各種 互連協(xié)議控制器的角色,，在靈活性和性能方面達到一個更優(yōu)的平衡點。

　　DPU將成為算法加速的沙盒，成為最靈活的加速器載體,。DPU不完全是一 顆固化的ASIC,，在CXL、CCIX等標準組織所倡導CPU,、GPU與DPU等數(shù)據(jù)一致 性訪問協(xié)議的鋪墊下,，將更進一步掃清DPU編程障礙，結(jié)合FPGA等可編程器 件,，可定制硬件將有更大的發(fā)揮空間,，“軟件硬件化”將成為常態(tài),，異構(gòu)計算 的潛能將因各種DPU的普及而徹底發(fā)揮出來,。在出現(xiàn)“Killer Application”的領(lǐng) 域都有可能出現(xiàn)與之相對應的DPU，諸如傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫應用如OLAP,、OLTP,， 5G 邊緣計算，智能駕駛V2X等等,。

　　2.DPU的發(fā)展背景

　　DPU的出現(xiàn)是異構(gòu)計算的又一個階段性標志,。摩爾定律放緩使得通用CPU 性能增長的邊際成本迅速上升，數(shù)據(jù)表明現(xiàn)在CPU的性能年化增長（面積歸一 化之后）僅有3%左右1,，但計算需求卻是爆發(fā)性增長,，這幾乎是所有專用計算芯 片得以發(fā)展的重要背景因素。以AI芯片為例,，最新的GPT-3等千億級參數(shù)的超 大型模型的出現(xiàn),，將算力需求推向了一個新的高度。DPU也不例外,。隨著2019 年我國以信息網(wǎng)絡(luò)等新型基礎(chǔ)設(shè)施為代表的“新基建”戰(zhàn)略帷幕的拉開,，5G、 千兆光纖網(wǎng)絡(luò)建設(shè)發(fā)展迅速,，移動互聯(lián)網(wǎng),、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域發(fā)展日 新月異,。云計算,、數(shù)據(jù)中心、智算中心等基礎(chǔ)設(shè)施快速擴容,。網(wǎng)絡(luò)帶寬從主流 10G朝著25G,、40G、100G,、200G甚至400G發(fā)展,。網(wǎng)絡(luò)帶寬和連接數(shù)的劇增使得 數(shù)據(jù)的通路更寬、更密，直接將處于端,、邊,、云各處的計算節(jié)點暴露在了劇增 的數(shù)據(jù)量下，而CPU的性能增長率與數(shù)據(jù)量增長率出現(xiàn)了顯著的“剪刀差”現(xiàn) 象,。所以,，尋求效率更高的計算芯片就成為了業(yè)界的共識。DPU芯片就是在這 樣的趨勢下提出的,。

　　帶寬性能增速比（RBP）失調(diào)

　　摩爾定律的放緩與全球數(shù)據(jù)量的爆發(fā)這個正在迅速激化的矛盾通常被作為 處理器專用化的大背景,，正所謂硅的摩爾定律雖然已經(jīng)明顯放緩，但“數(shù)據(jù)摩 爾定律”已然到來,。IDC的數(shù)據(jù)顯示,，全球數(shù)據(jù)量在過去10年年均復合增長率 接近50%，并進一步預測每四個月對于算力的需求就會翻一倍,。因此必須要找 到新的可以比通用處理器帶來更快算力增長的計算芯片,，DPU于是應運而生。這個大背景雖然有一定的合理性,，但是還是過于模糊,，并沒有回答DPU之所以 新的原因是什么，是什么“量變”導致了“質(zhì)變”,？

　　從現(xiàn)在已經(jīng)公布的各個廠商的DPU架構(gòu)來看,，雖然結(jié)構(gòu)有所差異，但都不 約而同強調(diào)網(wǎng)絡(luò)處理能力,。從這個角度看,，DPU是一個強IO型的芯片，這也是 DPU與CPU最大的區(qū)別,。CPU的IO性能主要體現(xiàn)在高速前端總線（在Intel的體 系里稱之為FSB,，F(xiàn)ront Side Bus），CPU通過FSB連接北橋芯片組,，然后連接到 主存系統(tǒng)和其他高速外設(shè)（主要是PCIe設(shè)備）,。目前更新的CPU雖然通過集成 存儲控制器等手段弱化了北橋芯片的作用，但本質(zhì)是不變的,。CPU對于處理網(wǎng) 絡(luò)處理的能力體現(xiàn)在網(wǎng)卡接入鏈路層數(shù)據(jù)幀,，然后通過操作系統(tǒng)（OS）內(nèi)核 態(tài)，發(fā)起DMA中斷響應,，調(diào)用相應的協(xié)議解析程序,，獲得網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)（雖 然也有不通過內(nèi)核態(tài)中斷，直接在用戶態(tài)通過輪詢獲得網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的技術(shù),，如 Intel的DPDK,，Xilinx的Onload等,，但目的是降低中斷的開銷，降低內(nèi)核態(tài)到用 戶態(tài)的切換開銷,，并沒有從根本上增強IO性能）,。可見,，CPU是通過非常間接 的手段來支持網(wǎng)絡(luò)IO,，CPU的前端總線帶寬也主要是要匹配主存（特別是 DDR）的帶寬，而不是網(wǎng)絡(luò)IO的帶寬,。

　　相較而言,，DPU的IO帶寬幾乎可以與網(wǎng)絡(luò)帶寬等同，例如,，網(wǎng)絡(luò)支持 25G,，那么DPU就要支持25G。從這個意義上看,，DPU繼承了網(wǎng)卡芯片的一些特 征,，但是不同于網(wǎng)卡芯片,，DPU不僅僅是為了解析鏈路層的數(shù)據(jù)幀,，而是要做 直接的數(shù)據(jù)內(nèi)容的處理，進行復雜的計算,。所以,，DPU是在支持強IO基礎(chǔ)上的 具備強算力的芯片。簡言之,，DPU是一個IO密集型的芯片,；相較而言，DPU還 是一個計算密集型芯片,。

　　進一步地,，通過比較網(wǎng)絡(luò)帶寬的增長趨勢和通用CPU性能增長趨勢，能發(fā) 現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象：帶寬性能增速比（RBP,，Ratio of Bandwidth and Performance growth rate）失調(diào),。RBP定義為網(wǎng)絡(luò)帶寬的增速比上CPU性能增速， 即RBP=BW GR/Perf. GR如圖1-1所示,，以Mellanox的ConnectX系列網(wǎng)卡帶寬作為 網(wǎng)絡(luò)IO的案例,，以Intel的系列產(chǎn)品性能作為CPU的案例，定義一個新指標“帶 寬性能增速比”來反應趨勢的變化,。

　　圖1-1 帶寬性能增速,？（RBP）失調(diào)

　　2010年前，網(wǎng)絡(luò)的帶寬年化增長大約是30%,，到2015年微增到35%,，然后在 近年達到45%。相對應的，CPU的性能增長從10年前的23%,，下降到12%,，并在 近年直接降低到3%。在這三個時間段內(nèi),，RBP指標從1附近,，上升到3，并在近 年超過了10,！如果在網(wǎng)絡(luò)帶寬增速與CPU性能增速近乎持平,，RGR～1，IO壓力 尚未顯現(xiàn)出來,，那么當目前RBP達到10倍的情形下,，CPU幾乎已經(jīng)無法直接應對 網(wǎng)絡(luò)帶寬的增速。RBP指標在近幾年劇增也許是DPU終于等到機會“橫空出 世”的重要原因之一,。

　　異構(gòu)計算發(fā)展趨勢的助,？

　　DPU首先作為計算卸載的引擎，直接效果是給CPU“減負”,。DPU的部分 功能可以在早期的TOE（TCP/IP Offloading Engine）中看到,。正如其名，TOE 就是將CPU的處理TCP協(xié)議的任務“卸載”到網(wǎng)卡上,。傳統(tǒng)的TCP軟件處理方式 雖然層次清晰,，但也逐漸成為網(wǎng)絡(luò)帶寬和延遲的瓶頸。軟件處理方式對CPU的 占用,，也影響了CPU處理其他應用的性能,。TCP卸載引擎（TOE）技術(shù)，通過 將TCP協(xié)議和IP協(xié)議的處理進程交由網(wǎng)絡(luò)接口控制器進行處理,，在利用硬件加 速為網(wǎng)絡(luò)時延和帶寬帶來提升的同時,，顯著降低了 CPU 處理協(xié)議的壓力。具體 有三個方面的優(yōu)化：1）隔離網(wǎng)絡(luò)中斷,，2）降低內(nèi)存數(shù)據(jù)拷貝量,，3）協(xié)議解析硬件化。這三個技術(shù)點逐漸發(fā)展成為現(xiàn)在數(shù)據(jù)平面計算的三個技術(shù),，也是DPU 普遍需要支持的技術(shù)點,。例如，NVMe協(xié)議,，將中斷策略替換為輪詢策略,，更 充分的開發(fā)高速存儲介質(zhì)的帶寬優(yōu)勢；DPDK采用用戶態(tài)調(diào)用,，開發(fā)“Kernelbypassing”機制,，實現(xiàn)零拷貝（Zeor-Copy）,；在DPU中的面向特定應用的專用 核，例如各種復雜的校驗和計算,、數(shù)據(jù)包格式解析,、查找表,、IP安全（IPSec） 的支持等,，都可以視為協(xié)議處理的硬件化支持。所以,，TOE基本可以被視為 DPU的雛形,。

　　延續(xù)TOE的思想,，將更多的計算任務卸載至網(wǎng)卡側(cè)來處理，促進了智能網(wǎng) 卡（SmartNIC）技術(shù)的發(fā)展,。常見的智能網(wǎng)卡的基本結(jié)構(gòu)是以高速網(wǎng)卡為基本 功能,，外加一顆高性能的FPGA芯片作為計算的擴展，來實現(xiàn)用戶自定義的計算 邏輯,，達到計算加速的目的,。然而，這種“網(wǎng)卡+FPGA”的模式并沒有將智能 網(wǎng)卡變成一個絕對主流的計算設(shè)備,，很多智能網(wǎng)卡產(chǎn)品被當作單純的FPGA加速 卡來使用,，在利用FPGA優(yōu)勢的同時，也繼承了所有FPGA的局限性,。DPU是對 現(xiàn)有的SmartNIC的一個整合,，能看到很多以往SmartNIC的影子,，但明顯高于之 前任何一個SmartNIC的定位,。

　　Amazon的AWS在2013研發(fā)了Nitro產(chǎn)品，將數(shù)據(jù)中心開銷（為虛機提供遠程 資源,，加密解密,，故障跟蹤，安全策略等服務程序）全部放到專用加速器上執(zhí) 行,。Nitro架構(gòu)采用輕量化Hypervisor配合定制化的硬件,，將虛擬機的計算（主要 是CPU和內(nèi)存）和I/O（主要是網(wǎng)絡(luò)和存儲）子系統(tǒng)分離開來，通過PCIe總線連 接,，節(jié)省了30%的CPU資源,。阿里云提出的X-Dragon系統(tǒng)架構(gòu)，核心是MOC 卡,，有比較豐富的對外接口,，也包括了計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源,。MOC 卡的核心X-Dragon SOC,，統(tǒng)一支持網(wǎng)絡(luò),，IO、存儲和外設(shè)的虛擬化,，為虛擬 機,、裸金屬、容器云提供統(tǒng)一的資源池,。

　　可見,，DPU其實在行業(yè)內(nèi)已經(jīng)孕育已久，從早期的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理卸載,，到 后續(xù)的網(wǎng)絡(luò),、存儲、虛擬化卸載,，其帶來的作用還是非常顯著的,，只不過在此 之前DPU“有實無名”，現(xiàn)在是時候邁上一個新的臺階了,。

　　3.DPU發(fā)展歷程

　　隨著云平臺虛擬化技術(shù)的發(fā)展,，智能網(wǎng)卡的發(fā)展基本可以分為三個階段 （如圖1-2所示）：

　　圖1-2 智能？卡發(fā)展的三個階段

　　第,？階段：基礎(chǔ)功能,？卡

　　基礎(chǔ)功能網(wǎng)卡（即普通網(wǎng)卡）提供2x10G或2x25G帶寬吞吐，具有較少的硬 件卸載能力,，主要是Checksum,，LRO/LSO等，支持SR-IOV,，以及有限的多隊列 能力,。在云平臺虛擬化網(wǎng)絡(luò)中，基礎(chǔ)功能網(wǎng)卡向虛擬機（VM）提供網(wǎng)絡(luò)接入的 方式主要是有三種：由操作系統(tǒng)內(nèi)核驅(qū)動接管網(wǎng)卡并向虛擬機（VM）分發(fā)網(wǎng)絡(luò) 流量,；由OVS-DPDK接管網(wǎng)卡并向虛擬機（VM）分發(fā)網(wǎng)絡(luò)流量,；以及高性能場 景下通過SR-IOV的方式向虛擬機（VM）提供網(wǎng)絡(luò)接入能力。

　　第,？階段：硬件卸載,？卡

　　可以認為是第一代智能網(wǎng)卡，具有豐富的硬件卸載能力,，比較典型的有 OVS Fastpath硬件卸載,，基于RoCEv1和RoCEv2的RDMA網(wǎng)絡(luò)硬件卸載，融合網(wǎng) 絡(luò)中無損網(wǎng)絡(luò)能力（PFC,，ECN,，ETS等）的硬件卸載，存儲領(lǐng)域NVMe-oF的硬 件卸載,，以及安全傳輸?shù)臄?shù)據(jù)面卸載等,。這個時期的智能網(wǎng)卡以數(shù)據(jù)平面的卸 載為主,。

　　第三階段：DPU智能？卡

　　可以認為是第二代智能網(wǎng)卡,，在第一代智能網(wǎng)卡基礎(chǔ)上加入CPU,，可以用 來卸載控制平面的任務和一些靈活復雜的數(shù)據(jù)平面任務。目前DPU智能網(wǎng)卡的 特點首先是支持PCIe Root Complex模式和Endpoint模式,，在配置為PCIe Root Complex模式時,，可以實現(xiàn)NVMe存儲控制器，與NVMe SSD磁盤一起構(gòu)建存儲 服務器,；另外,，由于大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的需要，對無損網(wǎng)絡(luò)的要求更加嚴 格,，需要解決數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中Incast流量,、“大象”流等帶來的網(wǎng)絡(luò)擁塞和時延 問題，各大公有云廠商紛紛提出自己的應對方法,，比如阿里云的高精度擁塞控 制（HPCC,，High Precision Congestion Control），AWS的可擴展可靠數(shù)據(jù)報 （SRD,，Scalable Reliable Datagram）等,。DPU智能網(wǎng)卡在解決這類問題時將會引 入更為先進的方法，如Fungible的TrueFabric,，就是在DPU智能網(wǎng)卡上的新式解 決方案,。還有，業(yè)界提出了Hypervisor中的網(wǎng)絡(luò),，存儲和安全全棧卸載的發(fā)展方向,，以Intel為代表提出了IPU，將基礎(chǔ)設(shè)施的功能全部卸載到智能網(wǎng)卡中,，可以 全面釋放之前用于Hypervisor管理的CPU算力,。

　　未來的DPU智能？卡硬件形態(tài)

　　隨著越來越多的功能加入到智能網(wǎng)卡中,，其功率將很難限制在75W之內(nèi)， 這樣就需要獨立的供電系統(tǒng),。所以,，未來的智能網(wǎng)卡形態(tài)可能有三種形態(tài)：

　　（1）獨立供電的智能網(wǎng)卡,，需要考慮網(wǎng)卡狀態(tài)與計算服務之間低層信號識 別,，在計算系統(tǒng)啟動的過程中或者啟動之后，智能網(wǎng)卡是否已經(jīng)是進入服務狀 態(tài),，這些都需要探索和解決,。

　?。?）沒有PCIe接口的DPU智能網(wǎng)卡，可以組成DPU資源池,，專門負責網(wǎng)絡(luò) 功能,，例如負載均衡，訪問控制,，防火墻設(shè)備等,。管理軟件可以直接通過智能 網(wǎng)卡管理接口定義對應的網(wǎng)絡(luò)功能，并作為虛擬化網(wǎng)絡(luò)功能集群提供對應網(wǎng)絡(luò) 能力,，無需PCIe接口,。

　　（3）多PCIe接口,，多網(wǎng)口的DPU芯片,。例如Fungible F1芯片，支持16個雙 模PCIe控制器,，可以配置為Root Complex模式或Endpoint模式,，以及8x100G網(wǎng)絡(luò) 接口。通過PCIe Gen3 x8接口可以支撐8個Dual-Socket計算服務器,，網(wǎng)絡(luò)側(cè)提供 8x100G帶寬的網(wǎng)口,。

　　圖1-3 未來智能？卡的硬件形態(tài)

　　DPU作為一種新型的專用處理器,，隨著需求側(cè)的變化,，必將在未來計算系 統(tǒng)中成為一個重要組成部分，對于支撐下一代數(shù)據(jù)中心起到至關(guān)重要的作用,。

　　4.DPU與CPU,、GPU的關(guān)系

　　CPU是整個IT生態(tài)的定義者，無論是服務器端的x86還是移動端的ARM,，都 各自是構(gòu)建了穩(wěn)固的生態(tài)系統(tǒng),，不僅形成技術(shù)生態(tài)圈，還形成了閉合價值鏈,。

　　GPU是執(zhí)行規(guī)則計算的主力芯片,，如圖形渲染。經(jīng)過NVIDIA對通用GPU （GPGPU）和CUDA編程框架的推廣,，GPU在數(shù)據(jù)并行的任務如圖形圖像,、深 度學習、矩陣運算等方面成為了主力算力引擎,，并且成為了高性能計算最重要 的輔助計算單元,。2021年6月公布的Top500高性能計算機（超級計算機）的前10 名中，有六臺（第2、3,、5,、6、8,、9名）都部署有NVIDIA的GPU,。

　　圖1-4 未來算？,？態(tài)（相關(guān),？商為不完全列舉，僅做為,？意參考）

　　數(shù)據(jù)中心與超極計算機不同,，后者主要面向科學計算，如大飛機研制,，石 油勘探,、新藥物研發(fā)、氣象預報,、電磁環(huán)境計算等應用,，性能是主要指標，對 接入帶寬要求不高,；但數(shù)據(jù)中心面向云計算商業(yè)化應用,，對接入帶寬，可靠 性,、災備,、彈性擴展等要求更高，與之相適應發(fā)展起來的虛擬機,、容器云,、并行編程框、內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)等等技術(shù),，都是為了更好的支撐上層商業(yè)應用如電商,、 支付、視頻流,、網(wǎng)盤,、辦公OA等。但是這些IaaS和PaaS層的服務開銷極大,， Amazon曾公布AWS的系統(tǒng)開銷在30%以上,。如果需要實現(xiàn)更好的QoS，在網(wǎng) 絡(luò),、存儲、安全等基礎(chǔ)設(shè)施服務上的開銷還會更高,。

　　這些基礎(chǔ)層應用類型與CPU架構(gòu)匹配程度不高導致計算效率低下?，F(xiàn)有的 CPU的架構(gòu)有兩個大類：多核架構(gòu)（數(shù)個或數(shù)十幾個核）和眾核架構(gòu)（數(shù)百個 核以上）,，每種架構(gòu)支持唯一的規(guī)范通用指令集之一，如x86,、ARM等,。以指令 集為界，軟件和硬件被劃分開來分別獨立發(fā)展,，迅速的催生了軟件產(chǎn)業(yè)和微處 理器產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展,。但是，隨著軟 件復雜度的上升,，軟件的生產(chǎn) 率 （Productivity）得到更多的重視,，軟件工程學科也更加關(guān)注如何高效地構(gòu)建大 型軟件系統(tǒng)，而非如何用更少的硬件資源獲得盡可能高的執(zhí)行性能,。業(yè)界有個 被戲稱的“安迪比爾定律”,，其內(nèi)容是“What Andy gives, Bill takes away”，安 迪（Andy）指英特爾前CEO安迪·格魯夫,，比爾（Bill）指微軟前任CEO比爾· 蓋茨,，意為硬件提高的性能，很快被軟件消耗掉了,。

　　正如CPU在處理圖像處理時不夠高效一樣,，現(xiàn)在有大量的基礎(chǔ)層應用CPU 處理起來也比較低效，例如網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理,，交換路由計算,，加密解密，數(shù)據(jù)壓 縮等這類計算密集的任務,，還有支持分布式處理的數(shù)據(jù)一致性協(xié)議如RAFT等,。這些數(shù)據(jù)或者通過從網(wǎng)絡(luò)IO接入系統(tǒng)，或者通過板級高速PCIe總線接入系統(tǒng),， 再通過共享主存經(jīng)由DMA機制將數(shù)據(jù)提供給CPU或GPU來處理,。既要處理大量 的上層應用，又要維持底層軟件的基礎(chǔ)設(shè)施,，還要處理各種特殊的IO類協(xié)議,， 復雜的計算任務讓CPU不堪重負。

　　這些基礎(chǔ)層負載給“異構(gòu)計算”提供了一個廣闊的發(fā)展空間,。將這些基礎(chǔ) 層負載從CPU上卸載下來,，短期內(nèi)可以“提質(zhì)增效”，長遠來看還為新的業(yè)務 增長提供技術(shù)保障,。DPU將有望成為承接這些負載的代表性芯片,，與CPU和 GPU優(yōu)勢互補，建立起一個更加高效的算力平臺?？梢灶A測,，用于數(shù)據(jù)中心的DPU的量將達到和數(shù)據(jù)中心服務器等量的級別，每年千萬級新增,，算上存量的 替代,，估算五年總體的需求量將突破兩億顆，超過獨立GPU卡的需求量,。每臺 服務器可能沒有GPU,，但必須有DPU，好比每臺服務器都必須配網(wǎng)卡一樣,。

　　5.DPU的產(chǎn)業(yè)化機遇

　　數(shù)據(jù)中心作為IT基礎(chǔ)設(shè)施最重要的組成部分在過去10年成為了各大高端芯 片廠商關(guān)注的焦點,。各大廠商都將原有的產(chǎn)品和技術(shù)，用全新的DPU的理念重 新封裝后,，推向了市場,。

　　NVIDIA收購Mellanox后，憑借原有的ConnectX系列高速網(wǎng)卡技術(shù),，推出其 BlueField系列DPU,，成為DPU賽道的標桿。作為算法加速芯片頭部廠商的Xilinx 在2018年還將“數(shù)據(jù)中心優(yōu)先（Datacenter First）”作為其全新發(fā)展戰(zhàn)略,。發(fā)布 了Alveo系列加速卡產(chǎn)品,，旨在大幅提升云端和本地數(shù)據(jù)中心服務器性能。2019 年4月,，Xilinx宣布收購Solarflare通信公司,，將領(lǐng)先的FPGA、MPSoC和ACAP解 決方案與 Solarflare 的超低時延網(wǎng)絡(luò)接口卡（ NIC ）技術(shù)以及應用加速軟件相結(jié) 合,，從而實現(xiàn)全新的融合SmartNIC解決方案,。Intel 2015年底收購了Xilinx的競爭 對手——Altera，在通用處理器的基礎(chǔ)上,，進一步完善硬件加速能力,。Intel 2021 年6月新發(fā)布的IPU產(chǎn)品（可以被視為Intel版本的DPU），將FPGA與Xeon D系列 處理器集成,，成為了DPU賽道有力的競爭者,。IPU是具有強化的加速器和以太網(wǎng) 連接的高級網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，它使用緊密耦合,、專用的可編程內(nèi)核加速和管理基礎(chǔ)架 構(gòu)功能,。IPU提供全面的基礎(chǔ)架構(gòu)分載，并可作為運行基礎(chǔ)架構(gòu)應用的主機的控 制點,，從而提供一層額外防護,。幾乎同一時間,，Marvall發(fā)布了OCTEON 10 DPU產(chǎn)品，不僅具備強大的轉(zhuǎn)發(fā)能力,，還具有突出的AI處理能力,。

　　在同 一時期,， 一些傳統(tǒng)并不涉足芯片設(shè)計的互聯(lián)網(wǎng)廠商,，如海外的 Google、Amazon,，國內(nèi)的阿里巴巴等巨頭紛紛啟動了自研芯片的計劃,，而且研 發(fā)重點都是面向數(shù)據(jù)處理器的高性能專用處理器芯片，希望以此改善云端的服務器的成本結(jié)構(gòu),，提高單位能耗的性能水平,。數(shù)據(jù)研究預測DPU在云計算市場 的應用需求最大，且市場規(guī)模隨著云計算數(shù)據(jù)中心的迭代而增長,，到2025年單 中國的市場容量都將達到40億美元的規(guī)模,。