“DPU的出现从技术上来讲是必然的。”

随着数据的爆发性增长，CPU的摩尔定律不再适用，CPU很难满足数据中心的爆炸式需求，DPU作为一个全新的概念，是继CPU、GPU后数据中心的“第三颗芯片”。DPU能够很好地卸载CPU上的网络、虚拟化、存储、安全功能，其作用本质上可以归纳为卸载、加速和隔离：把 CPU 的部分工作卸载到自己身上；利用自己的算力特长，对这些工作进行加速运算；并最终实现了计算的隔离。
DPU雏形最初源自公有云厂商，AWS从2015年开始就已经是DPU发展的早期探索者，但那时还没有“DPU”的概念。直到2019年，由Juniper发起人创建的硅谷创业公司Fungible提出了DPU（数据处理单元，Data Processing Unit）这个概念；2020年，英伟达收购Mellanox并将BlueField产品线更名为Nvidia DPU，并将DPU这个概念更广泛地传向市场，自此，DPU一炮而红。
芯启源DPU产品线产品市场总监胡侃指出，DPU的源起跟业务发展有很大关系，人工智能、大数据等‍‍业务的发展催生了云计算数据中心流量的激增。‍‍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。

DPU的“好与坏”？

“一颗有竞争力的DPU需要具备灵活可拓展、高度可编程、高性能低功耗、信息安全、自主可控四大核心特征。”胡侃表示。

DPU的功能和性能需要能够满足不同的场景需求。一颗所谓的“好”DPU至少要具备高性能、可用性、稳定性，同时还要兼具易用性。“DPU的使用门槛不能太高，此外，现在互联网讲究快速迭代，这就意味着研发周期也不能太长，”天翼云基础架构资深专家邹明补充，DPU厂商对于业务场景的需要有深刻的理解。

由于目前DPU的概念和技术标准并未统一，各家从自身优势出发输出相应的解决方案，形成百家争鸣的竞争格局。

目前DPU主流的市场方案包括以Arm核为主的架构、FPGA+CPU架构，以及SoC架构，前两者已经在云计算厂商得到批量部署，未来可能会更多地朝着SoC方向发展。目前FPGA+CPU架构用的比较多，与第一代Arm核为主相比，接口的丰富度和处理性能要好很多，但缺点也很明显，FPGA的功耗较大、价格较高、研发成本也相对较高。

“但总体来说，DPU基本架构不存在明显的优劣，‍‍DPU创业厂商要做好的技术架构取舍，最关键还是要根据各自的业务需求来综合判断，”胡侃表示。

DPU是“万能的”？

目前看来，云计算是DPU的主要应用场景，DPU为云计算遇到的瓶颈问题补齐技术能力和应用功能。DPU还可以用在一些超低时延和超大吞吐的应用上，比如企业级金融、高性能计算、边缘计算、自动驾驶等场景。

随着国家启动“新基建”和“东数西算”工程，算力网络发展进入了新时期。CPU处理网络虚拟化消耗大量计算资源，影响服务器的性能。DPU的直接效果就是给CPU“减负”。DPU能针对安全、网络、存储、AI、HPC等业务进行加速。不仅如此，DPU的价值还在于为以数据为中心的计算架构提供了创新的思路，能够实现以前难以或无法实现的功能。

无人驾驶、数字货币、VR/AR游戏，这些时髦的词汇无疑对算力是一次全新的考验。未来DPU将在算力网络乃至元宇宙的发展道路上占据一席之地。

“在一定程度上，DPU可以说是‘万能的’。”邹明表示。

DPU“方兴未艾”？

DPU的概念最早可以追溯到2015年。2015年云计算巨头AWS收购了芯片厂商Annapurna Labs并于2017年正式推出 Nitro 系统，将网络、存储和安全任务卸载到基于Arm架构的专用设备上。同年，阿里云也官宣了有类似功能的神龙（ X-Dragon ）架构。这可以说是DPU最早的探索。

纵观国外DPU的发展：

2015年，英特尔收购Altera，并于2021年发布IPU类DPU产品；

Marvell从2018年开始陆续收购了Cavium、Avera Semiconductor和芯片初创公司Innovium；

赛灵思2019年宣布收购Solarflare，2020年发布Alveo系列加速卡产品，2022年又被AMD收购；

Fungible于2019年提出了DPU的概念，后专注于DPU设计；

2020年，英伟达69亿美元收购以色列网络芯片商Mellanox，并将BlueField产品线更名为Nvidia DPU，进一步推动了DPU的发展，而后又以400亿美元收购芯片设计公司ARM；

AMD收购赛灵思以补齐FPGA短板，今年又以约19亿美元收购云服务提供商Pensando，也正式进入DPU领域。

……

国内DPU发展则呈现百花齐放状态：

云厂商中，阿里云今年发布了自己的CIPU；

腾讯云也加入了DPU的研发，自研了水杉和银杉两代DPU；

百度自研了太行DPU；

天翼云以FPGA+CPU的架构作为切入点，成功研发出了天翼云DPU1.0产品；

字节跳动也宣布将自研DPU，计划通过火山引擎云产品的方式对外服务。

此外，国内还涌现了芯启源、云豹智能、中科驭数、云脉芯联、星云智联、大禹智芯、益思芯等一大批DPU初创公司。DPU的热度空前高涨，不少初创企业纷纷拿到巨额融资，背后不乏一些大云厂商的身影。

谷歌云亚太区资深产品经理马绍文指出，“国内阿里、腾讯、天翼云等领先的云厂商基本都规划了各自的发展路线，这一定程度上也推动了DPU厂商的创新。国内DPU的发展方兴未艾。”

DPU的机遇和挑战？

就目前而言，国产DPU发展面临着很大机遇。相比于已经成熟的CPU、GPU赛道，国内外DPU的发展差距其实并不大，国外DPU赛道以巨头厂商为主，Pensando等DPU创业公司逃脱不了被收购的命运，而国内DPU厂商则呈现百家争鸣状态，加上DPU芯片的需求与高端交换芯片的需求完全不同，DPU芯片对于制程的要求没有那么高，这也给了一众DPU初创公司一颗“定心丸”。此外新基建、“东数西算”的建设也将有力推动国内DPU行业的发展。

然而这其中也不乏挑战。

DPU很大的一个应用挑战就是跨平台下的适配问题，DPU要与当下的CPU以及各种操作系统进行适配，这非常考验DPU厂商的技术实力。而且加之DPU本身特有的挑战主要有需求比较碎片化、软件生态不够成熟。当然DPU还有一些行业共性的挑战，比如芯片量产供应链的问题和高水平研发人员的短缺问题。

胡侃举例，DPU要和服务器协作，服务器的CPU不仅有x86，还有基于ARM的鲲鹏，飞腾，还有海光X86，以及Linux、windows、VMware以及各类国产操作系统，仅适配不同的服务器就是一项庞杂的工作。还有具体业务场景下，如公有云场景下的云平台，SDN控制器等软件适配……DPU落地商用，这是必须要翻越的大山。

最后还有标准化的问题。从运营商角度来讲，‍‍他们对于DPU的可维护性、稳定性要求很高。如果没有统一的标准，每个厂商的产品五花八门，那么管理成本自然也会飙升，“除此之外，国内也需要建立自己的DPU开源社区，打造DPU生态。”胡侃补充。

DPU：百花齐放、任重道远

DPU目前尚处于刚刚开始起步的发展阶段，但可以确定的是，未来数年内DPU市场在全球将是一片蓝海。当前国内外DPU厂商基本处于相同的发力节点，尤其国内DPU厂商如雨后春笋般不断涌现，呈现‍‍百花齐放之势。纵观整个国产DPU的发展，未来要走路还很长。

‍任重而道远，国内DPU厂商需要加强与云厂商、产业链上下游厂商等各方的深度合作，携手打造更好、更开放的DPU生态，为国产DPU以及中国芯片行业的发展添砖加瓦！