探討一下英偉達的DPU(Data Processing Unit，數據處理器)很有必要，可以說，它代表著數據中心一個新方向。這個賽道也吸引了一些初創企業，他們只要解決了數據中心基礎設施的系統性能、吞吐量、效率、總擁有成本等各種問題，也有望在細分應用領域和巨頭掰一掰手腕。

 

 

 

在第一波云端算力暴漲的發展中，GPU是當仁不讓的王者，各種針對深度學習等工作負載打造的專用AI芯片也迎來大發展。我們以為英偉達在數據中心到達頂峰的時候，他正在尋求第二引擎，以此迎來第二波的高成長。

 

這背后的邏輯是，通信和計算就好比數據中心基礎設施的硬幣兩面，如果一直提升算力，但是通信基礎設施跟不上，整體系統性能還是受限，永遠無法發揮出真正的潛能。從數據中心長期的迭代方向來看，光網絡的鋪設、通信的密度、底層算力的生態設施建設等，都在逐漸升級的過程中。帶寬不斷提升，將有更大的數據量涌入，數據的處理將會越來越復雜，包括網絡協議處理、存儲壓縮、數據加密等，這些本不是CPU和GPU擅長的領域，該由誰來處理?

 

DPU的提出背景就是應對這些數據量和復雜性的指數級增長，未來，需要將計算移動到接近數據的位置，這是業界所公認的以數據為中心的體系結構下的創新，而非傳統的將數據移動到計算所在位置再做處理的方式。

 

這種產品思路在國內外云服務廠商的路線中已見端倪。AWS將“還未運行業務程序，先接入網絡數據就要占去的計算資源”稱作“Datacenter Tax”。僅以10G網絡的數據包處理一項工作來看，它大約要占一個8核高端CPU的一半算力，如果是升級到40G、100G的高速網絡，這方面的開銷將會更大。因此，AWS 的Nitro產品大膽地將原本在通用CPU上運行的虛擬化管理程序，運行在專有硬件上。同樣思路的還有阿里云的神龍架構，官方說明中提到“通過I/O offload芯片加速，高效調度和自動化彈性伸縮的容器化產品，可幫助用戶降低50%的計算成本”。沿著這一思路，讓專有硬件來做offload，把許多原本需要系統調用、內核操作的工作繞開CPU，通過專有硬件實現。這樣一來，用戶所購買的計算資源(CPU和內存等)就變得更足量，性價比也得到大幅提升。

 

從業界當前發展DPU的思路來看，它作為一個可編程處理器，運行的都是非應用型負載，從而可以讓服務器CPU資源更好地服務應用負載。一言以蔽之，DPU對數據中心來說，是通過更明細的分工，實現效率的提升，實現總體系統的Cost-down。一個能夠Cost-Down的產品，會有什么理由沒有市場呢?

 

英偉達也正是看中了這一點。GPU算力增加再兇猛，但是以現有x86體系中的CPU內存和PCIe帶寬來看，整體系統性能還是難以起飛。為此，英偉達推出了首款專為TB級加速計算而設計的CPU Grace，以及專為現代超大規模云技術基礎架構而生的DPU BlueField-3。至此，英偉達的數據中心路線圖煥然新生，CPU、GPU、DPU形成三大算力支柱。由此也可以看出英偉達在數據中心的總體策略：并非只強調云端的高端算力，還在向數據中心通信傳輸和處理領域加速滲透，形成“計算+傳輸”雙管齊下的業務閉環，將數據中心整體作為一個系統來打造，實現計算分布的可能性。

 

最新發布的新一代BlueField-3 DPU，官方介紹稱：一顆可抵300個CPU核才能實現的服務，這是繼去年發布BlueField-2和 BlueField-2X兩款DPU后的又一次升級。

 

BlueField-2剛剛開始使用，BlueField-3的發布節奏屬實夠快。對此，黃仁勛凡爾賽了一把：“BlueField的投資回報率非常好，借助BlueField，我們可以同時改進服務質量，增加并發用戶數量。”言即透露，不是我想快，是市場催著我快。

 

 

英偉達的DPU產品可以追溯到Mellanox公司，正是對于這家公司的收購，使英偉達在提高服務器間連接的協同速度方面迅速補足短板。

 

值得一提的是，在被英偉達冠上“DPU”這個名字之前，Mellanox的BlueField產品最初其實命名為IPU(I/O處理單元)，主要處理在 I/O 路徑硬件中的數據，通過更多的硬件安全功能，包括無代理微分段、高級惡意軟件檢測、深度包檢測和應用程序識別等，實現了兼顧了軟件定義解決方案的速度和靈活性，并且提高了安全性、加速了性能并改善了效率。

 

推測黃仁勛更名為DPU，應該是既傳承這一硬件方案的優勢，也體現了未來以數據為中心的變革趨勢。從目前的幾代產品發布來看，DPU已經加入了明顯的英偉達基因，例如BlueField-2X就在板卡上給DPU加上了Ampere架構的GPU，這被英偉達稱作是AI-powered DPU。而BlueField-3作為業內首款400G以太網和NDR InfiniBand DPU，具有更好的網絡性能。相比上一代產品，實現了10倍加速計算能力、16個Arm A78 CPU核，和4倍的加密速度。

 

除了計算、存儲、網絡傳輸功能，DPU還肩負著一個對數據業務至關重要的職責：安全。當我們把所有的設備、軟件和環境都放到云端的時候，首要面臨的就是安全問題，預防安全攻擊正成為一個新的課題。以往數據吞吐量并不大的時候，可以通過路由器、網卡、交換機等進行流量過濾或加密。但是，5G和物聯網的普及，傳統的應對方式不再適用。通過DPU可以在線應對數據安全問題或對抗DDoS攻擊。并且，通過加入AI訓練，甚至能夠在無人干預、值守的情況下，識別異常流量、并在短時間內對服務器進行保護。這也應該是英偉達下一步對基于AI的DPU的一種應用場景。

 

 

DPU這個大蛋糕，也吸引了國內外的初創企業。

 

由思科前高管創辦的Pensando，方案主要通過軟件定義網絡處理器實現，已經獲得了HPE、Oracle和Lightspeed Venture Partners等知名公司的投資;Fungible的方案主要基于MIPS架構，面向網絡、存儲、虛擬化，2019年該公司獲得由軟銀愿景基金領投的2億美元C輪融資。

 

國內市場這個賽道也正變得熱鬧異常。

 

脫胎于中科院計算所計算機體系結構國家重點實驗室的中科馭數，算是在國內較早進行DPU芯片研發的，以其KPU專用處理器架構為基本組件來打造DPU芯片，在過去兩年完成了兩代KPU的迭代，并于2019年推出了數據庫與時序數據處理融合的加速芯片，已經成功流片。其DPU芯片具有網絡協議處理、數據庫和大數據處理加速、存儲運算、安全加密運算等核心功能。

 

近期還有兩家企業傳來融資消息。

 

成立于2015年的芯啟源，針對超大規模電信和企業級智能網絡, 提供基于DPU芯片的智能網卡。該公司于2月宣布完成數億元Pre-A2輪融資，由和利資本與軟銀中國共同領投。

 

還有成立于今年3月的珠海星云智聯，日前宣布完成數億元天使輪融資，由高瓴創投領投，鼎暉VGC(鼎暉創新與成長基金)、華登國際中國基金參與跟投。官方資料顯示，該公司專注于數據中心基礎互聯通信架構和DPU芯片研發，團隊成員有來自硅谷、以色列、加拿大等地ICT領域的專家。

 

 

根據英偉達方面的預測，市場上每年交付的大約3000萬臺數據中心服務器中，有1/3用于運行軟件定義的數據中心堆棧，而這種工作負載的增長速度遠快于摩爾定律，除非卸載并加速這類工作負載，否則數據中心用來運行應用程序的CPU算力會越來越少。

 

在這樣的背景下，構建以數據為中心的系統已經是大勢所趨。DPU作為最新發展起來的專用處理器的一個大類，專門來應對端邊云一體化趨勢下對計算延遲、數據安全、資源虛擬化的需求。

 

多家DPU企業都在憧憬“它將成為未來計算的三大支柱之一”。這一天究竟何時到來?是否能如愿實現?

 

不管怎樣，一個新的時代已經到來。