作者：赛迪顾问集成电路产业研究中心 池宪念、孙卓异

伴随着数据中心的高速发展，通信能力和计算能力成为数据中心基础设施中的两个重要的发展方向。随着网络传输带宽的增加，数据中心的计算资源被愈加复杂的基础设施操作所占据，使得业务处理遭遇瓶颈。DPU的提出背景就是应对数据中心的数据量和复杂性的指数级增长带来的性能瓶颈。DPU对数据中心来说，是通过更明细的分工来实现效率的提升、实现总体系统的成本最优化。那么DPU是什么？应用如何？目前发展如何？本文带你读懂DPU。

什么是DPU？

图片来源：英伟达官网

DPU（Data Processing Unit）市场仍处于百家争鸣的早期发展阶段，各家厂商定义略有不同。目前市场上主流的DPU定义是NVIDIA提出的，即DPU是集数据中心基础架构于芯片的通用处理器。它结合了：

1) 行业标准的、高性能及软件可编程的多核CPU，通常基于已应用广泛的Arm架构，与其它的SoC组件密切配合。

2) 高性能网络接口，能以线速或网络中的可用速度解析、处理数据，并高效地将数据传输到GPU和CPU。

3) 各种灵活和可编程的加速引擎，可以卸载AI、机器学习、安全、电信和存储等应用，并提升性能。

4) 具备开放性集成功能，未来支持更多功能集成。例如NVIDIA计划未来在Bluefield4产品中，将GPU集成至DPU中以完成数据中心的架构的终极整合。

5) NVIDIA DPU的软件开发包DOCA，提供了统一的面向各种应用的编程接口，让用户可以不用关注DPU的底层硬件接口而直接对硬件进行编程。

DPU的出现实现了以数据为中心的业务和基础设施操作的分离，大幅降低了业务的长尾延时，对于实现安全的、裸性能的、云原生的下一代大规模计算至关重要。

DPU应用场景在哪？

图片来源：赛迪顾问，2021.10

DPU的典型应用场景包括：数据中心和云计算，网络安全，高性能计算及AI，通信及边缘计算，数据存储，流媒体等。在数据中心和云计算应用中，DPU可广泛应用在物理机、虚拟化、容器化、私有云、公共云、混合云等各个方面。在网络安全中，DPU可应用在分布式安全、下一代防火墙技术（NGFW，Next generation firewall）、微分段技术（Micro-segmentation）等方面。在高性能计算及AI中，DPU可应用在云原生超级计算，深度学习推荐系统加速等方面。在通信及边缘计算中，DPU可应用在电信云、边缘计算等方面。在数据存储中，DPU可应用在超融合架构（HCI，Hyper Converged Infrustructure）、弹性块存储、实例存储等方面。在流媒体中，DPU可应用在视觉高品质，8K视频，内容分发网络（CDN，Content Delivery Network）等方面。

DPU的市场竞争格局如何？

目前DPU市场仍处于蓝海，呈现百家争鸣的竞争格局。英特尔、英伟达等企业纷纷布局DPU产业，同时包括AWS、阿里巴巴、华为在内的各大云服务商，都已经在布局自己的云端处理器，行业竞争格局分析如下：

本表格的各厂家核心处理器及技术路线详见《2021中国DPU行业发展白皮书》

数据来源：赛迪顾问，2021.10

欢迎关注赛迪顾问与英伟达联合发布的《2021中国DPU行业发展白皮书》

白皮书链接：https://www.nvidia.cn/networking/resources/ccid-dpu-whitepaper/