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网络|数据中心“第三颗主力芯片” DPU打响卡位战

面对后摩尔时代和异构计算时代的需求 ， DPU（数据处理器）应运而生 ， 并迅速点燃了芯片产业的热情 。 近日 ， 英伟达宣布其DPU将服务器和存储之间的IOPS（每秒进行读写操作的次数）性能提升至4100万以上 ， 超过之前世界纪录的4倍 ， 再次提升了数据中心存储访问速度的上限 。 在投融资领域 ， 国内DPU芯片设计企业中科驭数在2021年12月宣布完成数亿元规模A+轮融资 。 芯启源、星云智能等国内DPU企业 ， 也在2021年获得数亿元融资 。 在国际市场 ， 英伟达、英特尔等企业正在积极卡位DPU产业 。 在国内市场 ， 广阔的应用空间为DPU提供了良好的发展条件 。
先进计算产业的新机遇
随着摩尔定律放缓 ， 通用CPU性能增长的边际成本迅速上升 。 数据显示 ， CPU的性能年化增长为3%左右 。 而IDC数据显示 ， 全球数据量在过去10年的年复合增长率接近50% ， 每四个月对于算力的需求就会翻一倍 。
作为信息时代的算力基础设施 ， 数据中心正在面临极大的算力和带宽挑战 。 在这种背景下 ， DPU应运而生 。
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 。
由于DPU是从智能网卡发展而来 ， 因而更强调网络处理能力 。 相比CPU间接支持网络IO ， DPU能够直接与网络连接 ， 其IO带宽可以与网络带宽等同 。 这就意味着CPU用于网络协议处理的算力也可以卸载到DPU上 。
芯启源电子科技有限公司战略发展副总裁王鹏向《中国电子报》采访人员指出 ， DPU的本质作用在于承载网络侧专用性的网络堆栈算法和传输协议运算转移 ， 核心效用在于释放CPU算力资源 ， 助力其他计算模块高效处理业务数据 。 未来 ， DPU将致力于解决网络协议处理、数据安全、算法加速等问题 ， 而这些问题有着“CPU做不好 ， GPU做不了”的特点 。
“DPU能够更好地执行网络传输的协议栈 ， 同时降低CPU负荷 ， 让CPU更有效地处理业务数据 。 CPU、GPU和DPU的组合是协同处理的下一个飞跃 ， 它将利用革命性的硬件加速技术和软件定义的可编程技术 ， 来应对以数据为中心和边缘计算架构的挑战 ， 开启先进计算产业新的发展机遇 。 ”王鹏告诉采访人员 。
作为面向数据的专用处理器 ， DPU也是异构计算的一块新拼图 ， 推动数据中心加速芯片进一步向专业化发展 。
“DPU的出现是算力从通用走向专用异构计算的一个阶段性标志 ， 它采用软件定义技术路线支撑基础设施层的资源池化 ， 可以更加高效地处理基础设施层的网络、存储、安全、服务质量管理等服务 ， 被业界定位为数据中心中继CPU和GPU之后的‘第三颗主力芯片’ 。 ”中科驭数高级副总裁张宇向《中国电子报》采访人员表示 。
“双英”领衔DPU割据战
目前英伟达、英特尔、赛灵思、博通、Marvell等国际厂商已经在着手布局DPU市场 ， 加速建立技术标准 ， 构建各自的产品生态 。
【网络|数据中心“第三颗主力芯片” DPU打响卡位战】如同将GPU推入加速器市场时的摧枯拉朽之势 ， 英伟达在DPU市场的软硬件研发上都占得先机 。
2020年 ， 英伟达发布了DPU及软件框架DOCA 。 2020年发布的BlueField-2 DPU的数据传输速率达到200Gb/s ， 能够加速关键数据的安全、网络和存储任务 ， 包括信任根、密匙管理 ， 以及面向高性能计算和大型数据中心的RDMA（远程直接地址访问）等 。 其2021年发布的Blue Field-3 DPU处理软件定义网络、存储和网络安全的速率已提升至400Gb/s 。
DOCA与CUDA类似 ， 将BlueField DPU提供的硬件能力进行软件抽象和封装 ， 提供可编程接口 ， 为开发者开发软件定义、硬件加速的网络、存储、安全和管理应用提供综合开放的平台 。
英特尔于2021年6月发布的IPU是英伟达DPU的有力竞争者 ， 也被业界视为英特尔版本的DPU 。 与DPU卸载GPU负载的目的类似 ， IPU将承担原本由CPU处理的存储、网络虚拟化等基础设施层功能 ， 从而释放CPU算力 。 其代号Oak Springs Canyon的IPU具备两个100GbE网络接口 ， 支持虚拟交换机、NVMe（易失性内存主机控制器接口规范）、RDMA等功能 ， 并提供硬件加密模块 。 Mount Evans IPU具有200G带宽 ， 支持规模化的云端处理能力 。
在英特尔IPU背后 ， 是面向异构计算的ONE API软件框架 。 ONE API为开发者提供了统一的、基于标准的编程模型 。 开发者也可以通过ONE API的性能库和移植、调试工具 ， 将在其他软件平台上的代码移植到ONE API 。 该软件框架有助于开发者开发运行在IPU上的应用 ， 也能让IPU更好地融入英特尔的异构生态 。
在部署软硬件的基础上 ， 国际大厂也积极开展生态建设 。 英伟达宣布华硕、戴尔、富士通、技嘉、浪潮、联想等厂商已经计划集成其DPU 。 英特尔也在2021年12月宣布与浪潮、锐捷网络、Silicom携手合作 ， 共同设计并开发全新的IPU解决方案 。
国内拥有巨大应用空间
在国际厂商积极卡位DPU产业的同时 ， 国内围绕DPU的投融资也十分活跃 。 2021年12月 ， 中科驭数完成数亿元规模A+轮融资 ， 所筹资金将用于DPU芯片的研发、量产以及市场开拓 。 芯启源在2021年完成数亿元规模的Pre-A3轮及Pre-A4轮融资 ， 将支持下一代DPU芯片的研发投入 。 星云智联完成数亿元天使轮融资 ， 将加速DPU研发 。
广阔的应用空间 ， 为国内DPU产业的发展提供了“地利” 。
作为DPU的主要应用方向 ， 国内传统IDC（互联网数据中心）正在以双位数增长 。 市调机构IDC预计 ， 中国传统IDC市场规模将在2023年达到1612.6亿元 ， 市场空间进一步扩大 。
同时 ， DPU也在5G相关行业和数据安全市场具有广阔的应用前景 。
在通信产业 ， 网络虚拟化是5G关键技术之一 。 NFV技术推动下 ， 运营商对于边缘计算开放生态、降本增效、缩减部署周期的诉求愈发明晰 。 边缘计算是赋能行业数字化转型的关键技术 ， 对网络带宽、时延、可靠性要求严苛 ， 进而激发电信行业对DPU硬件加速技术的需求 。
“在5G边缘云、自动驾驶和车路协同、金融计算等领域 ， DPU都会有比较好的市场机会 。 随着5G垂直行业应用的快速发展 ， 以及自动驾驶技术的持续进展 ， 未来以上领域对于DPU需求的增长速度甚至会超过公有云对于DPU需求的增长速度 。 ”张宇表示 。
在安全领域 ， DPU能将传统分散运行在操作系统内和用户态的安全策略统一整合到底层的硬件中执行 ， 将网络数据和应用数据收缩到智能网卡进行统一防护和管理 ， 并提供灵活的数据路径监控和可视化的流量服务 ， 配合加密算法 ， 实现从数据传输到用户数据的立体化防护 。
“从国内市场需求侧来看 ， 我国拥有较强的互联网产业、规模最大的网民和线上生态 ， 数据的大爆发推动了对算力的需求 。 同时 ， 我国愈加重视网络安全 。 DPU在确保网络安全方面有着得天独厚的优势 ， 可以实现从数据安全到数据中心安全的全方位覆盖 ， 具备较好的发展潜力 。 ”王鹏说 。
虽然国际DPU芯片厂商在产品成熟度上领先国内 ， 但总体来讲 ， DPU依然处于早期的蓝海阶段 。
“从市场占有率和技术方向来看 ， 国内外厂商都处于起步阶段 。 国内市场需求体量巨大 ， 而DPU芯片的设计又偏重于应用驱动的体系结构 。 因此 ， 国内DPU的发展正面临可观的市场机遇 ， 厂商需要尽早在目标领域进行技术应用落地和产品服务打磨 ， 打造完备的DPU应用生态圈 。 ”张宇说 。 据悉 ， 中科驭数正在积极拓展DPU在多个行业的应用 ， 为电信、金融、能源、互联网等行业的数据中心研发DPU和智能网卡产品 ， 以及基于DPU技术加速云原生生态的解决方案 ， 已经开展在5G MEC和边缘云场景的布局 。
王鹏表示 ， 芯启源将着力推进基于自研DPU芯片的智能网卡等系列产品在云计算、5G和6G、金融、交通等行业场景下的应用拓展 ， 并加快第二代DPU芯片的研发和产业化工作 ， 在通信与计算融合发展的创新节点上 ， 与上下游合作伙伴一起走出具有中国特色的DPU发展之路 。
“我国应该充分利用DPU这一换道机会 ， 树立国产品牌 ， 积极参与制定产业技术标准 ， 加紧研发和生态布局 ， 打造自主产业链 。 新一代DPU核心芯片完全有机会打破国际企业在计算芯片领域的行业垄断 。 ”王鹏表示 。 （采访人员 张心怡）
编辑:万玉航
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