曾經(jīng),，作為電腦的大腦，計算機需要CPU,。計算機內存儲的數(shù)據(jù),、外圍的設備和其他組建要么將數(shù)據(jù)輸入CPU，要么接受CPU的指令,。

后來,，為了減輕CPU的壓力,，GPU應運而生。雖然GPU的出現(xiàn)是為了減輕CPU在圖像處理方面的壓力,，但是由于其優(yōu)秀的并行處理能力,，如今GPU不局限于圖像渲染，還應用于人工智能,、深度學習,、大數(shù)據(jù)分析等領域。

到了現(xiàn)在,，隨著核心網(wǎng),、匯聚網(wǎng)朝著100G、200G發(fā)展,，接入網(wǎng)也達到50G,、100G，CPU無法提供足夠的算力來處理數(shù)據(jù)包,。因此,，出現(xiàn)了“性能帶寬增速比失調”的問題。AWS形象地稱之為“數(shù)據(jù)中心稅”——還未運行業(yè)務程序,，接入網(wǎng)絡數(shù)據(jù)就要占去許多計算資源,。

舉一個例子，在云計算場景下,，虛擬機之間的數(shù)據(jù)轉發(fā),，通常而言20個VM需要消耗的算力，如果用Xeon的多核CPU來處理大概需要5個核的算力,，這是將一筆比很大的開銷,。

阿里云彈性計算產(chǎn)品線負責人張獻濤曾經(jīng)算了一筆賬，阿里云營收規(guī)模已經(jīng)達到上百億元,，如果存儲,、網(wǎng)絡占用約10％的CPU資源，則意味著年損失10多億元,。

因此,，為了繼續(xù)減輕CPU的負擔，DPU登上舞臺,。對于CPU處理效率低下同時GPU也處理不了的負載,，就可以卸載到專用的DPU進行處理。

DPU的概念是由英偉達帶火的,。在2020年上半年,，英偉達以69億美元的對價收購以色列網(wǎng)絡芯片公司 Mellanox Technologies，并與同年推出BlueField－2 DPU,，從此拉開了DPU發(fā)展的序幕,。

英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“DPU將是未來計算的三大支柱之一,。CPU用于通用計算、GPU用于加速計算,，而DPU在數(shù)據(jù)中心移動數(shù)據(jù),，進行數(shù)據(jù)處理?！?/p>

DPU競爭開始

DPU最早落地的領域是云計算,，很多云服務商早就意識到了問題，AWS從2015年就已經(jīng)探索DPU的發(fā)展,，收購芯片廠商Annapurna Labs,，推出Nitro芯片。雖然當時還沒有“DPU”這一名字,，但Nitro被公認為是DPU的早期形態(tài),。之后，2017年AWS正式推出了Nitro,，將網(wǎng)絡,、存儲和安全任務卸載到基于Arm架構的專用設備上。

同樣是2017年,，為了解決隨著云計算業(yè)務規(guī)模的擴大,，資源爭搶、算力損失的問題,，阿里云推出了神龍（X－Dragon）,，通過虛擬化來達到轉接CPU存儲、網(wǎng)絡等基礎功能的目的,。很快,，阿里云就把天貓雙十一當做試驗場并成功運營，后來上汽成了第一家神龍架構的試驗客戶,。

回看過去,，我們可以將2017這一年稱之為DPU元年。

三年后英偉達將其命名為DPU之后,，才有了一個統(tǒng)一的叫法,。目前來看，真正實現(xiàn)大規(guī)模商用DPU架構的,，全球只有兩家：亞馬遜的AWS,，以及阿里云,。

而云服務商中,，不止亞馬遜與阿里云布局DPU，同樣看中云服務的騰訊云也加入了DPU的研發(fā),。以統(tǒng)一算力底座,，降低總體成本為目的,，騰訊自研了水杉和銀杉兩代DPU。目前,，騰訊自研DPU已經(jīng)支撐公有云外部客戶,，以及微信、QQ,、騰訊會議等自研業(yè)務上云,。

去年加入云計算的新成員字節(jié)跳動也宣布將自研DPU，計劃通過火山引擎云產(chǎn)品的方式對外服務,。

在云廠商的來勢洶洶下,，芯片廠商也并非無動于衷。

當初帶火DPU的英偉達,，自然對DPU有所部署,。英偉達計劃在2022年推出性能更強的BlueField3；到2022年,，英偉達計劃推出第三代DPU,；2024年推出集成其GPU模塊的BlueField4。

Marvell最新推出的OCTEON 10系列DPU,，采用了Armv9架構的Neoverse N2 CPU內核和臺積電5nm制程工藝,，支持最新的PCIe 5．0 I／O與DDR5內存。作為DPU的重要補充,，Marvell還為OCTEON 10引入了內部機器學習（ML）引擎,。這樣，從本質上講,，Marvell正在成為英偉達的直接競爭對手,。

英特爾也參與戰(zhàn)局，在2021年6月發(fā)布首款IPU產(chǎn)品,，將其視為云戰(zhàn)略的重要支柱之一,，助力數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡加速走向可編程的分布式架構。2022年4月,，英特爾公布收購云解決方案公司Granulate的協(xié)議,，以提升自身在云計算系統(tǒng)的綜合協(xié)調性；2022年5月,，英特爾發(fā)布第二代IPU,，并公布將在2023—2024年間上線第三代IPU的消息?；诙说蕉丝删幊棠芰?，英特爾不斷在“云端”實現(xiàn)高效運算，解鎖數(shù)據(jù)中心基礎設施的新潛力。

國內DPU初創(chuàng)企業(yè)

DPU的賽道上也逐漸出現(xiàn)了中國企業(yè)的身影,，并且隨著DPU風口的漸起成功融到資金,。目前來說，國內比較受到關注的DPU初創(chuàng)企業(yè)包括：云豹智能,、中科馭數(shù),、芯啟源、云脈芯聯(lián),、星云智聯(lián),、大禹智芯。

今年6月,，大禹智芯宣布完成A輪融資,，融資金額未公布，該輪融資由前海方舟旗下的智慧互聯(lián)產(chǎn)業(yè)基金,、中原前?；鸷妄R魯前海基金共同投資,，融資資金將用于產(chǎn)品研發(fā)和推廣,。

云豹智能同樣在6月完成了B輪融資，據(jù)悉本輪云豹投后估值約90 億元,，而本輪投資方包括騰訊,、淡馬錫、深創(chuàng)投,、華西村股份旗下投資平臺一村資本,、民生銀行上市金融控股平臺民銀資本、耀途資本,，這是騰訊第3 次投資這家成立不到 2 年的 DPU 公司,。

9月，中科馭數(shù)宣布完成超以往輪次融資規(guī)模的數(shù)億元B輪融資,，由金融街資本領投,，建設銀行旗下建信股權跟投，老股東靈均投資,、光環(huán)資本,、泉宗資本連續(xù)三輪追投。

芯啟源在去年11月完成數(shù)億元的Pre－A4 輪融資后,，今年3月宣布再獲超億元戰(zhàn)略投資,，本輪融資由國家集成電路產(chǎn)業(yè)基金旗下子基金上海超越摩爾領投，老股東允泰資本繼續(xù)堅定跟投,。

可以看到,，在DPU的熱潮下,，不少初創(chuàng)企業(yè)紛紛拿到巨額融資。但作為數(shù)據(jù)處理的一大將,，DPU需要與CPU,、GPU同量級的投入,，可是市場規(guī)模遠不如CPU,、GPU。據(jù)統(tǒng)計,，2021年全球DPU市場規(guī)模達到50．7億美元,，CPU市場規(guī)模則可達532億美元，這其中是10倍的差距,。

有業(yè)內人士做過一個估算,，在終端場景，大芯片的銷量至少需要達到數(shù)千萬級別才能有效攤薄一次性的研發(fā)成本,；在數(shù)據(jù)中心場景,，則需要50萬甚至100萬以上的銷量，才能有效攤薄研發(fā)成本,。

根據(jù)海外做 DPU 的初創(chuàng)公司如 Fungible 和 Pensando 等需要的資深開發(fā)人員規(guī)模,、研發(fā)時間、需要購買的 IP 和測試工具以及這些公司融到的資金去估算,，開發(fā)這樣復雜的高端通用的 DPU 芯片大概需要 3 億美元以上的成本,，才能實現(xiàn)客戶量產(chǎn)。

這注定了DPU不可能是一個簡單的創(chuàng)業(yè)“游戲”,。

DeepTech曾經(jīng)總結了打造一個成功的 DPU 芯片企業(yè),，至少需要兼具的六大條件：一是具備高端芯片開發(fā)經(jīng)驗；二是要有大量商業(yè)落地的經(jīng)驗,；三是有成功創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗的團隊,；四是對云計算客戶業(yè)務非常熟悉；五是與云計算大廠客戶緊密合作,，有豐富的場景實戰(zhàn)經(jīng)驗,；六是必須要巨額融資。

創(chuàng)始人經(jīng)歷來看,，不少初創(chuàng)公司或缺乏高端芯片開發(fā)經(jīng)驗,，或缺乏頭部云服務商合作的經(jīng)驗等，是否能走到最后還是一個問號,。

云豹智能創(chuàng)始人蕭啟陽,，博士畢業(yè)于美國斯坦福大學，后續(xù)在硅谷創(chuàng)辦 RMI 公司,；中科馭數(shù)創(chuàng)始人鄢貴海是中科院背景,；芯啟源,，創(chuàng)始人盧笙有銷售 USB 和 TCAM 芯片的背景；大禹智芯創(chuàng)始人李爽是前美團公有云的負責人,，對云業(yè)務有一定的認識,，這四家家公司創(chuàng)始人都有相關背景。

云脈芯聯(lián),、星云智聯(lián)等企業(yè)的創(chuàng)始人在公開資料中,，并沒有開發(fā)高端芯片和創(chuàng)業(yè)的經(jīng)驗。云脈芯聯(lián)創(chuàng)始人劉永鋒是技術出身,，曾在阿里和華為工作過,，在公開信息沒有查到其創(chuàng)始人有開發(fā)高端芯片和創(chuàng)業(yè)的經(jīng)驗；星云智聯(lián),，兩位創(chuàng)始人是夏廬生和于勇,。夏廬生曾擔任安信證券研究中心通信行業(yè)首席分析師，公開信息查不到于勇在芯片行業(yè)的背景,。

即使強如英偉達,，其DPU發(fā)布兩年左右，使用的人數(shù)也尚且不多,，更何況是本就在芯片方面發(fā)展相對欠缺的中國芯片初創(chuàng)企業(yè),。目前能夠拿出成績的僅有中科馭數(shù)、云豹智能兩家企業(yè),。

成立僅一年后,，中科馭數(shù)第一顆芯片就已成功完成流片，并取得了業(yè)界數(shù)據(jù)庫與時序數(shù)據(jù)處理融合加速芯片零的突破,。中科馭數(shù)的第三代DPU芯片的研發(fā)迭代也已經(jīng)接近尾聲,。中科馭數(shù)第二代DPU芯片K2已于今年年初投片，預計在10月回片,。

云豹的第一款 DPU SoC（系統(tǒng)級芯片）正在開發(fā)階段,，計劃于明年量產(chǎn)。去年底云豹已發(fā)布基于 FPGA 版本的 DPU 云霄,。

與 CPU,、GPU 等一樣，DPU 結構復雜,、開發(fā)周期長,、投入大。起步于2020 年和 2021 年的中國DPU初創(chuàng)企業(yè),，算上前期團隊組建時間,，開發(fā)周期也僅在 1 年左右，何時能出現(xiàn)量產(chǎn)的產(chǎn)品是市場都在期待的,。

總結

實際上,，梳理中國DPU行業(yè)商業(yè)模式后,，能將其分為兩種。

一種是以芯啟源為代表的,，通過自研中高級軟件,、外購處理器和網(wǎng)絡芯片的方式，這類方式門檻適中,，DPU產(chǎn)線核心研發(fā)團隊需至少10人,，預判在5至8年收回前期成本。

另一種是以中科馭數(shù)和云豹為代表的,，自研處理器微架構和中高級軟件,，外購網(wǎng)絡芯片的方式,，這類方式門檻較高,，DPU產(chǎn)線核心研發(fā)團隊需具備至少40人。

DPU沒有統(tǒng)一的標準,、需要與云計算基礎設施緊密綁定,、產(chǎn)品的通用性問題、沒有明確的大客戶,，這些都是DPU創(chuàng)業(yè)會遇到的問題,。

目前要解決DPU標準化應用，還存在一定挑戰(zhàn),。由于數(shù)據(jù)中心本身的復雜性,，各大廠商一方面采用商用現(xiàn)貨組件（即COTS）來構建系統(tǒng)，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(chǎn)品，但除此之外的所有技術實現(xiàn)幾乎都是“八仙過海,，各顯神通,。”

中科馭數(shù)創(chuàng)始人鄢貴海也表示：“有的廠商強化IO能力,、有的關注路由轉發(fā),、有的重視存儲卸載、有的關注安全加密,，不一而足,。”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(zhàn)。

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