·據IDC統計，全球算力需求平均每3.5個月翻一倍。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。

·DPU的一個核心議題即關于定制化和標準化。不斷互動的結果即芯片廠家和一些主流客戶形成行業共識，建立一個開源開放的行業生態。

英偉達創始人黃仁勛2020年將DPU與CPU、GPU并列稱為“未來計算三大支柱”，雖然DPU此后才逐漸成為芯片投資的熱門賽道，但實際上，巨頭們的角逐早已開始。

2015年，英特爾收購Altera，并于2021年發布IPU類DPU產品；Marvell從2018年開始陸續收購了Cavium、Avera Semiconductor和芯片初創公司Innovium；賽靈思2019年宣布收購Solarflare，2020年發布Alveo系列加速卡產品，2022年又被AMD收購；Fungible于2019年提出了DPU的概念，后專注于DPU設計；2020年，英偉達69億美元收購以色列網絡芯片商Mellanox，并將BlueField產品線更名為Nvidia DPU，后又以400億美元收購芯片設計公司ARM；AMD收購賽靈思以補齊FPGA短板，今年又以約19億美元收購云服務提供商Pensando，也正式進入DPU領域。

“如果說是世界排名前五的芯片公司都在做的賽道，你就可以認為這是一個兵家必爭之地。”芯啟源CEO盧笙曾在一次專訪中說道。

從2021年開始，DPU項目成為國內VC/PE的焦點。今年早些時候，英偉達的博客中寫道，“DPU已經成為以數據為中心的加速計算模型的第三個成員。”

賽迪顧問預計，從2023年開始全球DPU市場規模將突破百億美元，并進入年增長率超50%的快車道。而中國DPU市場規模在2023年也將超300億元人民幣，呈現跳躍式增長，2025年國內市場規模將達到565.9億元，五年復合增速達170.60%。

那么，DPU究竟是何方神圣？為什么黃仁勛將其稱為“未來計算三大支柱”？

DPU是干什么的？

DPU，即Data Processing Unit的縮寫，直譯為數據處理單元。

“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。”中科院計算技術研究所研究員、中科馭數董事長鄢貴海分析道。

自1950年代以來，CPU（中央處理器）一直是計算設備的核心；1990年代以來，GPU（圖形處理單元）扮演重要角色。據IDC統計，全球算力需求平均每3.5個月翻一倍，而進入后摩爾定律時代以后，傳統以CPU為中心的“CPU+xPU”多元化異構計算架構在性能提升上逐漸乏力。

從CPU性能與網絡帶寬發展趨勢來看：網絡帶寬CAGR（復合年均增長率）從2010年前的30%提升至當前的45%。與之相對應的CPU性能CAGR從2010年前的23%下降至當前的3.5%，RBP指標從1附近上升到10以上，CPU應對網絡帶寬增長帶來的計算需求壓力不斷增大。

CPU既要處理大量的上層應用，又要維持底層軟件的基礎設施，還要處理各種特殊任務（IO類協議），不堪重負。如果把“負擔”從CPU上卸載下來，包括將網絡進程、虛擬化功能卸載到專用硬件上，就能釋放巨量算力。

“我們需要一個為網絡而生的指令集的架構——DPU，來釋放巨量算力，統一高效調度算力，提供‘網絡+算力’新模式。” 盧笙說，“GPU更多為了人工智能算法和算力的提升，或游戲的渲染等。但當數據從邊緣端傳到云的時候，它必須事先加密打包成網絡包，到了云以后，經過防火墻，再把加密的工作反向回來。這就需要有一顆芯片，把這些加密網絡包的數據進行還原，這樣分發后CPU、GPU才能看得懂。”

DPU可以執行原本需要CPU處理的網絡、存儲和安全等任務，順滑地接手CPU所不擅長的網絡協議處理、數據加解密、數據壓縮等數據處理任務，并且對各類資源分別管理、擴容、調度。

對芯片有深度了解的讀者可能在這里就會有一個疑問，難道是現有數據中心的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？鄢貴海解答道，“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’。”

同時，DPU還有一個重要的價值——安全。業內人士分析，DPU作為一個獨立的處理器，具有完全可編程性，兼具安全或測量啟動功能，可以看作是通往主機的網絡流量的消防帶。DPU可實現基礎設施可信的解決方案，僅啟動處于供應商高度保護、特定版本的操作系統，運行特定的軟件堆棧，而與主機軟件完全隔離。以英偉達的DPU為例，當計算機系統物理上不聯網時，DPU可防止入侵，從而承載了物理隔離安全特性的功能。

DPU核心議題：定制化和標準化

一般情況下，我們會認為定制設計才可實現性能和效率的最優，但放到真實的市場環境中，可能就有不一樣的看法。

定制意味著沒有冗余，必然同時帶來覆蓋場景較小的問題，這時候就需要考慮研發成本。而如果芯片設計為了覆蓋盡可能多的場景，不得不實現功能超集，那實際的功能利用率和資源效率反而不是最高。

另一方面則事關應用生態。定制設計功能完全確定，那就難以覆蓋復雜計算場景的差異化要求。這包括橫向的不同用戶的差異化需求，以及縱向的單個用戶的迭代變化。即使同一場景，不同芯片廠家的定制設計引擎架構依然五花八門，毫無生態可言。

芯片廠家肯定期待一顆芯片被眾多廠家采用，甚至希望用戶捆綁到私有的架構平臺上形成依賴。而用戶需要的是所有芯片供應商提供一致性的硬件平臺，一方面是不希望形成特定廠家依賴，另一方面是跨硬件平臺遷移需要硬件一致性。

“現在整個行業發展特別快，尤其是數字經濟，各行各業的需求非常碎片化，不太可能把這些都集成進芯片，所以我們的DPU是基于一個高度可編程的生態。”盧笙對澎湃新聞（www.usamodel.cn）說。

芯啟源近日發布了全面開放的數據基礎虛擬化及加速開發平臺CODIVA。芯啟源產品市場總監曹輝介紹，通過CODIVA，芯啟源的合作伙伴和業內開發人員可以利用平臺開放出的API接口，構建適合自身業務系統的網絡、安全、存儲、管理等數據基礎設施。

這可能也是不斷互動的結果，即芯片廠家和一些主流客戶一起形成行業共識，建立一個開源開放的行業生態。

中國DPU芯片的發展機會

對比中美在DPU芯片方面的表現，鄢貴海認為，“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’。”

同時，鄢貴海補充道，中國算力需求是全球最強勁的，服務器的需求增速全球第一，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會。

盧笙也表示，“好消息是中國廠商和國際廠商都在同一起跑線上。”隨著需求增長，中國市場本身體量很大，同時國家大力推進數字經濟，這都給中國廠商發展提供了很好的土壤。盧笙認為，中國廠商在DPU領域能夠脫穎而出的最大優勢在于中國數字經濟的應用場景走在世界前列，比如隨處可見的移動支付等。

中國計算機學會專家曾在《DPU：以數據為中心的專用處理器》中估計，用于數據中心的DPU的使用量將達到和數據中心服務器等量的級別，每年以千萬級新增，算上存量的替代，5年總體的需求將突破兩億枚。

在可預見的未來，DPU將主要應用于數據中心/云計算、智能駕駛、數據通信等領域，同時可能提升在網絡安全、信創、國防軍工等細分市場的滲透率。目前看來，云計算是DPU的主要應用場景。2017-2019 年，我國云計算行業規模增速均在 30%以上，2022年，我國云計算市場規模預計為2951.5 億元。

這樣的預期也帶來了DPU芯片賽道的投資熱潮。

僅在2021年，芯啟源便完成了3輪融資，投資方包括軟銀中國、SIG海納亞洲、中國互聯網投資基金、華潤資本潤科基金、興旺投資等。同一時間，大禹智芯、中科馭數、星云智聯、益思芯等公司也成為VC/PE圍獵的對象。其中，大禹智芯、中科馭數都在2021年完成了兩輪數億融資。

除此之外，互聯網巨頭如騰訊、美團、字節跳動、百度等也涌入了DPU賽道。比如2021年10月成立的云脈芯聯，天使輪融資的投資方除了IDG資本和壁仞科技外，還有字節跳動的身影，美團和百度則同看中了星云智聯。