进击多元算法时代，DPU之争如何获得更大赢面？

在这场围绕数字化时代的异构计算大乱斗中，混合CPU+GPU大有成为未来大算力计算芯片设计的趋势，分食数据中心计算市场的DPU拥有多大潜力？
作者｜王云朗    校对｜李梅集微网·爱集微APP，各大主流应用商店均可下载
DPU这个名号变得响亮是从2020年开始的。彼时，英伟达宣布完成对以色列网络芯片商Mellanox高达69亿美元的收购交易，随即就推出了这笔收购的成果——新一代DPU。英伟达创始人兼CEO黄仁勋强大的带货能力为DPU点亮光环，同年初创公司Fungible对DPU大肆推广。AMD收购赛灵思以补齐FPGA短板，前不久又宣布以约19亿美元收购云服务提供商Pensando，至此AMD也正式进入DPU领域。
DPU市场蛋糕持续做大和爆发。与此同时，国内短时间内也涌现数十家DPU初创企业，中科驭数、大禹智芯、芯启源、益思芯、星云智联、云豹智能等本土DPU企业正组成推动DPU国产替代的主力军。
在这场围绕数字化时代的异构计算大乱斗中，混合CPU+GPU大有成为未来大算力计算芯片设计的趋势，分食数据中心计算市场的DPU拥有多大潜力？  

DPU——算力释放的关键芯片
DPU，全名Data Processing Units（数据处理单元），宛若一块微型计算板、拥有更强的处理性能，是可以为CPU“减负”的一种新型专用处理器。在全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变的当下，数据中心已成为新型计算单元，随着通用CPU的扩展性表现逐渐滑坡，复杂工作负载转向智能网卡（SmartNIC）或是DPU。DPU通过处理器和SmartNIC的组合，兼顾传输和计算的需求，于此DPU也被看作是SmartNIC技术的演化增强版本。主要的云服务提供商和网卡供应商基于不同的解决方案，开发不同的SmartNIC，并向DPU方向升级。DPU成为继CPU和GPU之后第三颗重要的算力芯片，相关技术的适用范围在这时也开始明朗。
DPU主要承担网络、存储和安全的加速处理任务，旨在满足网络侧专用计算需求，尤其适用于服务器量多、对数据传输速率要求严苛的场景。具体看来，DPU对CPU所不擅长的网络协议处理、数据加解密、数据压缩等数据处理任务，可以顺滑地接手，并且对各类资源分别管理、扩容、调度。以X86为例，DPU加上与自身密切集成的硬件加速器，释放了X86处理器内核，从而使计算机不过度依赖CPU供应商。与此同时，DPU也可以像GPU一样进行高性能任务卸载。如今的DPU（如英特尔定义的IPU）正在接管所有的工作负载，其应用远远超出网络堆栈加速，它囊括了服务加速、虚拟化堆栈存储、应用程序加速以及如今数据中心需要的基础设施任务。

图：通过将部分运算挪至DPU减少CPU运算；图源：英伟达
DPU作为一个独立的处理器，具有完全可编程性，兼具安全或测量启动功能，可以看作是通往主机的网络流量的消防带。DPU可实现基础设施可信的解决方案，仅启动处于供应商高度保护、特定版本的操作系统，运行特定的软件堆栈，而与主机软件完全隔离。以英伟达的DPU为例，当计算机系统物理上不联网时，DPU实现防止入侵，从而承载了物理隔离安全特性的功能。

图：DPU可作为CPU和存储的中枢；图源：英伟达
拥有如“缝合怪”般功能属性、潜力巨大的DPU同时吸引了学术界的目光，如色列理工学院电子与计算机工程学院正在探索DPU的GPU管理领域。

算力大斗法、DPU之技术漩涡
由于DPU需要大量的软件来配合系统工作，系列芯片与客户和场景强绑定，很难保证通用属性，所以目前DPU在市面上占有率并不高。以色列理工学院副教授、以色列理工学院电子与计算机工程学院副教授MarkSilberstein在接受集微咨询（JW Insights）采访时表示，当DPU被用来处理流量时，网络栈层级间的频繁切换会耗损大量成本。DPU通常被用来处理传入流量，终止安全传输层协议意味着要DPU上要运行整个TCP栈，由于网络栈的层次之间相辅相成，因而不能随意取走网络处理管线中的一节，让它们一部分在DPU上运行，一部分在CPU上运行，故而频繁切换会耗损大量成本。另一方面，如果将所有运算都堆至DPU上并未正确地卸载硬件任务时，DPU的处理速度将会变慢。最后，性能不强的DPU不适合以线路速率处理整个流量。在DPU/智能网卡被更广泛地使用前，必须解决以上问题。
Mark表示，在算法和硬件方面上看，DPU的性能和算力比不过X86处理器，但算力的性价比很高。一个单独装载Arm核的NIC的性能仅为X86的1/3或1/5，但DPU的耗能远低于X86处理器，由此降低了成本。因此，在计算机对算力没有很高的要求时，可以利用DPU网络延迟极低的特性，在不经过PCIe到CPU的情况下进行运算处理。但DPU运行时需要ASIC或NIC内部进行智能处理，只引导部分流量进入DPU，放行其余流量直接进入主机。
海外巨头已经祭出算力组合拳，例如AMD打出CPU+GPU+FPGA+DPU超级套餐，磨刀霍霍向Intel。反观国内这两个赛道的企业，却还在单打独斗，DPU相关的本土企业创新速度也落后于国际巨头智能网卡硬件壁垒，只能寄望于华为阿里，初创中有组合拳意识的仅有壁仞科技——自研GPU，投资了CPU和DPU。

市场潜力即将释放，全球玩家如何引领新局面
赛迪顾问的数据显示，从2023年开始全球DPU市场规模将突破百亿美元，并进入年增长率超过50%的增长快车道。而在中国DPU市场规模在2023年也将有300亿元人民币以上，呈现跳跃式增长。目前从全球 DPU 产业格局来看，产品应用仍相对分散，还未催生大量新的应用和服务，带动相关硬件和软件系统平台也有待增长。与海外群雄逐鹿的赛况不同，本土DPU行业目前主要以创业公司为主导，少有大体量的科技公司进入。

图源：赛迪顾问

图源：赛迪顾问
参照过往AI芯片市场竞争格局的转变历史，DPU赛道很可能也将不再是一个初创企业混战的市场。随着越来越多资本和大企业的涌入，最终有实力的大公司将成为整个市场的主导力量。集微咨询（JW Insights）分析师冯翔表示，国外巨头都在着力在点、线、面三大维度布局，如通过并购或产品线的拓展布局线，实现核心技术转化为主营收入，围绕上下游进行串联实现面的拓展，对本土企业来说，点突破就很难，线面则更难，未来仍任重而道远。
DPU对云场景强依赖，需要企业充分理解大规模云厂商业务需求、定义架构特性，以及大芯片的工程实现能力，到底是独立通用还是附属专用，能否成为网络基础设施中的主流方案，有待观望。企业需要关注整体的生态，刺激到云基础设施的计算需求。我国的互联网生态日渐强劲以及数据大爆发推动了对算力的需求，给予算力经济有利的发展条件。另外，我国对网络安全的愈加重视，让DPU在确保网络安全方面更有大展拳脚的机会，实现从数据安全到数据中心安全的全方位覆盖。


图源｜网络
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