DPU是面向基礎設施層的數據處理單元。在DPU概念誕生之初，人們爭論它“應如何定義”。但后來發現，只有定義，還遠不能說明DPU能做什么、有什么作用、如何與現有系統更好地協同。

要講清楚DPU的技術發展和應用價值，需要觸及關于DPU的4個關鍵問題：DPU是什么、DPU能否標準化、DPU產業化面臨哪些挑戰、是否有中國化方案。

DPU是什么？

所謂基礎設施層，是有別于應用層而言的，為了給“應用”提供物理或虛擬化資源，甚至提供基礎服務的邏輯層。現有的計算系統，被人為地分為基礎設施層（IaaS）、平臺層（PaaS）、軟件層（SaaS），以及位于最上層的應用層。

從優化技術的側重點來看，越基礎層的組件越傾向于以性能優先為導向，存在更多的“機器依賴”；越上層的優化越以生產效率為導向，通過層層封裝，屏蔽底層差異，對用戶透明。

為什么會有面向基礎設施層的DPU？難道是現有的數據中心的CPU、GPU、路由器、交換機不能繼續作為“面向基礎設施層的數據處理單元”了嗎？計算系統的研究很大程度上是“優化”的研究；現有的基礎設施不是不能，而是不夠“優化”。

DPU的出現首先要解決的就是網絡數據包處理的問題。隨著核心網、匯聚網朝著100G、200G發展，接入網也達到50G、100G時，CPU無法提供足夠的算力來處理數據包了。而且，網絡帶寬的增速來自于應用的豐富、數據中心規模的擴大、數字化進展的驅動，而 CPU 性能增速卻隨著摩爾定律的放緩而下降，這進一步加劇了服務器節點上CPU的計算負擔。

另外一個例子是云計算場景下的“虛擬機之間的數據轉發”問題，即OVS。通常，20個虛擬機需要消耗至強多核處理器5個核的算力，這是一筆比較大的開銷，同時也是使用DPU的一個原因。

此外，目前的系統結構并不是為處理網絡數據而生的，在高帶寬網絡、隨機訪問、高并發度收發的場景下效率并不高。現有技術開辟了用“輪詢”替代中斷來處理IO操作的方法，但這些在現有體系基礎上的“修修補補”只能當做權宜之計，本質上是經典技術在新場景下的不適應。

有人把DPU單純理解為給CPU“減負”，把DPU作為一個網卡的“變種”，將其視為一個單純的算法硬件化的載體，以“頭腦簡單，四肢發達”的形象示人。但如果重新審視系統功能的載體分布情況，就會看到DPU并非單純的加速器，而是與CPU全方位配合的一個關鍵組件。

從主機負責所有的管理、控制、數據面的功能，到逐步“卸載”這些功能分別迭代出異構計算、智能網卡、DPU。DPU的價值愈發彰顯，人們甚至可以以DPU為中心來構建計算系統。前不久，阿里云公布的CIPU宣稱替代CPU成為新一代云計算核心硬件，可以說是把DPU推向了舞臺中心，雖然尚有爭議，但這也許正是DPU發展的方向。

DPU可以標準化嗎？

在回答DPU是否可以標準化之前，需要明確標準化的確切含義是什么，以及為什么要標準化。我認為，DPU的標準化涉及兩個方面： DPU的架構是否可以標準化？這影響到DPU的研發成本問題。DPU的應用是否可以標準化？這影響DPU應用生態的問題。

現在廣泛存在一種認識誤區：籠統地認為DPU是一種專用處理器，既然是“專用”，就不可避免地采用“定制化”才能實現，而一旦“定制化”，“標準化”也就無從談起了，從而得到了一個武斷的結論——DPU沒有產業化價值。

其實專用化、定制化、標準化這三個概念，并沒有直接因果關系。

比如，GPU無疑是一種“專用”處理器，因為圖形圖像這種信息交互方式是絕對的剛需；GPU中通過定制化來實現光柵操作處理器、紋理處理器等高度定制化的功能單元，及其超大規模的數據集同步并行處理技術，都是面向像素級海量數據處理的定制化技術；GPU通過OpenGL、DirectX等圖形操作API和CUDA通用編程框架來實現標準化。所以，“專用”并不比“通用”低人一等，“定制化”甚至是一些應用剛需必須采用的技術選擇。

DPU標準化是一個過程，而不是目的。標準化的進程很大程度與市場化程度相互作用。

DPU產業化面臨的挑戰

DPU主要在基礎層和平臺層發揮作用，這決定了現階段DPU的優化主要是性能導向。這其實是塊“硬骨頭”。現在有些DPU的設計過于依賴通用核的使用，盡管靈活性得到了保證，但是性能往往上不去，根本不可能有客戶買單。

還有一個業界人士更切身體會的挑戰——產品適配。但“適配”說起來容易做起來難，因為會遭遇工作量“指數爆炸”的適配困境。

鑒于此，我們開發了一套自動化多生態環境的編譯、發布、測試系統平臺（ADIP），把適配工作系統地分解為兩條、4個階段的流水線，分別針對主機側的軟件適配和DPU側的軟件適配。這個開發集成平臺已經支持了中科馭數的DPU在多個國產CPU和OS的適配工作，目前還在快速完善過程中。

DPU還面臨一些其他的挑戰，一些是屬于目前國內集成電路設計行業面臨的共性問題，比如芯片制造的供應鏈問題、高水平研發人員短缺問題，等等；也有DPU賽道的特性挑戰，比如需求多樣化與DPU設計功能失配、DPU的軟件生態不夠成熟等問題。

DPU的發展是否有“中國方案”？

DPU的發展是否有適合我們自己的道路或“中國方案”？這也是我們一直在思考的問題。在計算系統發展的歷程中，大體有三個重要的因素決定了一類產品/技術是否能取得商業化的成功。第一是“性能”，取決于創新結構、算法的發明，創新技術、工藝的采用等。第二是“生產率”，與開發效率、系統與現有系統的兼容性及學習成本等因素有關。第三是“成本”，涉及規模效應、工程化水平、供應鏈以及服務成本等。

DPU的性能問題一方面是設計問題，比如結構是否優秀、功能是否完善等，另一方面是DPU芯片生產制造問題。從綜合產品力來看，我們雖然局部技術上占有優勢，整體上還難以與西方芯片巨頭如英偉達、邁威等相匹敵，因此，目前DPU的整體格局還是典型的“西強東弱”。

但是，中國算力需求是全球最強勁的。服務器的需求增速是全球第一，國家層面還有“新基建”中的“算力基礎設施”的宏大布局、今年2月份啟動的“東數西算”戰略布局、運營商開始廣泛投入的“算力網絡”的建設等。這不僅為DPU的發展提供了機遇，給整個信息技術、計算技術的發展都提供了新的機遇。

（原標題：《DPU發展的四個關鍵問題》。作者鄢貴海系中科院計算技術研究所研究員、中科馭數董事長。）