芯片行业专题报告DPU，第三颗主力芯片，崛起的新物种

　　（报告出品方/作者：兴业证券，吴鸣远、蒋佳霖、桂杨）1、大数据时代，DPU 成为第三颗主力芯片
　　大数据催生多元算力新计算架构，DPU 逢时而生。随着数字经济不断发展，全球新一轮科技革命正加速演进。政策层面，我国正自上而下推进数字化转型，＂新基建＂、＂东数西算＂、＂双碳减排＂等规划陆续推出；技术层面，云计算、智能驾驶、元宇宙等产业不断发展，下游应用场景多样化带来数据激增，不断催生多元算力需求，DPU 逢时而生。
　　1.1、突破大算力瓶颈，DPU 逢时而生
　　DPU（数据处理器，Data Processing Unit），是数据中心第三颗主力芯片。2016 年，DPU 首次由美国公司 Fungible 提出，其主要目标是优化和提升数据中心效能。根据 IDC 统计，全球算力需求平均每 3.5 个月翻一倍，而作为支撑算力的基础，传统以 CPU 为中心的 ＂CPU+xPU＂多元化异构计算架构在性能提升上越发乏力。从 CPU 性能与网络带宽的过往发展趋势来看：网络带宽CAGR 从2010年前的 30%，提升至当前的 45%；与之相对应的 CPU 性能CAGR 从2010 年前的23%，下降至当前的 3.5%；RBP 指标从 1 附近，上升到 10 以上，CPU 应对网络带宽增长带来的计算需求压力不断增大。因此，具备网络能力，并同时融入通用计算能力，可进行安全与存储卸载功能的下一代智能网卡DPU 逢时而生，成为继CPU、GPU 之后的第三颗主力芯片，助力数据中心更高效的应对多元化的算力需求。
　　从 DPU 的产业发展历程来看，NVIDIA 是全球先行者。2020 年上半年，NVIDIA以69 亿美元的对价收购以色列网络芯片公司 Mellanox Technologies，并于同年推出 BlueField-2 DPU，将其定义为继 CPU 和 GPU 之后＂第三颗主力芯片＂，正式拉开 DPU 大发展的序幕。
　　1.2、从网卡到 DPU，新物种不断进化
　　非单一芯片，DPU 是智能网卡进化的下一形态。DPU 是由基础网卡进化而来，是智能网卡发展的下一形态。其进化史可分为三个主要阶段：
　　阶段一：普通网卡，提供网络吞吐能力
　　普通网卡（基础功能网卡）提供 2x10G 或 2x25G 带宽吞吐能力，具有较少硬件卸载能力，主要是 Checksum、LRO/LSO 等，支持 SR-IOV，以及有限多队列能力。在云平台虚拟化网络中，普通网卡向虚拟机（VM）提供的网络接入方式主要有三种：1）由操作系统内核驱动接管网卡并向虚拟机（VM）分发网络流量；2）由OVS-DPDK 接管网卡并向虚拟机（VM）分发网络流量；3）高性能场景下通过SRIOV 的方式向虚拟机（VM）提供网络接入能力。
　　阶段二：硬件卸载，协助 CPU 进行网络负载
　　随着云计算不断发展，普通网卡已经不能满足数据中心对虚拟化的要求，因此，第一代具备硬件加速能力的智能网卡 SmartNIC 演进而来。SmartNIC 核心是通过FPGA（现场可编程门阵列）协助 CPU 处理网络负载，并编程网络接口功能。此阶段的智能网卡延续了 TOE 卸载 CPU 负载逻辑，使用＂网卡+FPGA＂方法扩展网卡算力，实现用户自定义计算，以及硬件卸载能力。SmartNIC 硬件卸载能力中，典型有 OVS Fastpath 硬件卸载、基于RoCEv1和RoCEv2 的 RDMA 网络硬件卸载、融合网络中无损网络能力（PFC、ECN、ETS等）硬件卸载、存储领域 NVMe-oF 硬件卸载，以及安全传输数据面卸载等。在云计算虚拟化平台中，SmartNIC 能够提升应用程序和虚拟化性能，实现软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）多种优势，将网络虚拟化、负载均衡和其他低级功能从数据中心 CPU 中卸载，为应用提供最大处理能力。此SmartNIC还能够提供分布式计算资源，使用户开发软件或提供接入服务，进而加速特定应用程序。
　　在产业案例上：2013 年，Amazon 的云计算平台 AWS 即研发了Nitro 产品，将数据中心部分开销，即为虚机提供远程资源、加密解密、安全策略等服务程序，全部放到专用加速器上执行。Nitro 架构采用轻量化Hypervisor 配合定制化硬件，将虚拟机计算（CPU 和内存）和 I/O（网络和存储）子系统分离开来，通过PCI总线连接，节省 30% CPU 资源。
　　阶段三：智能进化，融入通用算力芯片
　　在数字经济加速渗透的背景下，数据中心越来越成为＂业务和流量复杂性的聚集地＂，为数据中心减负成为催化智能网卡再度进化的主要因素。新一代产品继承并发展了 SmartNIC，通过在其基础上加入 CPU，提供更丰富和灵活的算力卸载、主机侧与网络侧通信传输功能、虚拟网络控制面隔离、测量和检测等功能，来实现网络、存储与安全卸载等能力。当前，DPU 的特点首先是支持PCIeRootComplex 模式和 Endpoint 模式，在配置为 PCIe Root Complex 模式时，实现NVMe 存储控制器与 NVMe SSD 磁盘一起构建存储服务器。
　　在产业案例上：2020 年，NVIDIA 推出 Bluefield-2 DPU 产品；2021 年，Intel根据数据吞吐类应用快速增长趋势，推出类 DPU 产品IPU（InfrastructureProcessing Units）；2022 年，阿里云在峰会上，提出云计算全新架构＂飞天操作系统+CIPU＂，实现百万台服务器整体纳管、整体编排、整体调度，进而演进为一台超级计算机。
　　1.3、独立计算单元，多技术路线并进
　　DPU 具有独立计算单元，可通过 ASIC/FPGA/SoC 等技术实现。具备独立计算单元是 DPU 相较于普通网卡的主要特征。DPU 能够完成特定基础设施功能操作，如重组加速、安全加速等，带来显著性能提升。DPU 上的可编程ASIC 或FPGA单元有可以运行自定义软件的计算层，可为网络流量提供服务，并执行特定网络及数据中心基础设施功能，为外部网络和服务器操作系统之间提供了额外安全层，即将安全保障由 ToR 交换机转移向了 DPU 设备。目前，智能网卡（DPU）有ASIC、FPGA 和 SoC 三种实现路径。
　　不同技术路径在成本、编程简易性和灵活性方面存在各自利弊。其中，ASIC具备高性能、低功耗、低成本等特性，但其在预定义范围内可编程性较低，灵活性一般，限制了其向新应用场景开拓的能力；基于 FPGA 的技术路线具有非常高的灵活性和可编程性，在足够时间和成本预算支持下可以相对有效地支持几乎所有功能，但其价格昂贵、功耗较高、芯片面积较大；对于更复杂、更广泛的现实用例，基于 SoC（如 NVIDIA BlueField DPU）的技术路线提供了更优实施选项，SoC 技术路线具备可编程、高灵活性等特征，是未来DPU 发展的一个主流方向。2、需求放量，国产 DPU 厂商迎来发展良机
　　＂3U＂一体（即 CPU、GPU、DPU）重塑数据中心算力架构。数据中心作为IT基础设施的重要组成部分，正快速发展，面向云计算商业化应用，对接入带宽、可靠性、灾备、弹性扩展等要求较高。从未来算力需求来看，异构计算已成为重要发展趋势，高度集成化的片上数据中心的模式（Data Center InfrastructureOn a Chip）有望成为未来数据中心主流，即 CPU、GPU、DPU 共存形式。以NVIDIA 为例，其布局数据中心从核心到边缘（Edge）采用了＂3U＂一体的统一计算架构。通过 CPU、GPU、DPU 协同互补，可以在数据中心和边缘端达到高性能与高安全性。
　　2.1、＂3U＂一体重塑数据中心算力架构
　　CPU：计算生态的底座，主力芯片的基石。CPU（中央处理器）是整个计算设备的大脑，其诞生使得软件和硬件从此解耦，可以实现更高IPC 和更高频率。自上世纪 90 年代以来，CPU 整体性能提升接近 5 万倍。同时，基于CPU，软件也发展出庞大生态，无论是 x86 架构服务器端还是 ARM 架构移动端，都构建起自身丰富的生态系统。CPU 重要应用领域包括 PC 和服务器，每台PC 通常有一颗CPU，而每台服务器 CPU 数量不定，通常分为一路、双路、四路及以上服务器；其中，以双路服务器为主。 全球市场方面，2021 年全球服务器出货量达 1353.9 万台，同比增长9.07%；PC出货量为 3.47 亿台，同比增长 16.27%。
　　中国市场方面，2021 年国内服务器出货量达 375.1 万台，同比增长9.07%；PC出货量为 5700 万台，同比增长 16.09%。
　　GPU，从图形处理到数据处理芯片蜕变。图形处理器（GPU）从图形控制功能发展而来，至今已成为架构复杂度最高的芯片之一，在并行计算、浮点以及矩阵运算方面具有强大性能，是高性能计算最重要的辅助计算单元。2006 年，NVIDIA推出并行计算架构 CUDA（Compute Unified Device Architecture），使GPU可以处理复杂计算问题，同时开发者可使用 C 语言来编写程序，极大降低了用户基于GPU 并行编程门槛。在此基础上，NVIDIA 还针对不同场景构建了功能强大的开发库和中间件，逐步建立了＂GPU+CUDA＂的强大算力生态。根据华经产业研究，2020 年 GPU 全球市场规模为 254.1 亿美元，预计2027年将达到 1853.1 亿美元；中国市场 2020 年市场规模为47.4 亿美元，预计2027年达到 345.6 亿美元，GPU 市场维持 30%以上的增速。
　　DPU，因数据中心而生的＂第三颗主力芯片＂。数据中心是DPU 目前最主要的应用场景，预计未来用于数据中心的 DPU 数量将达到和数据中心服务器同等量级。随着 DPU 技术方案更加成熟、数据中心在全球范围内加速落地，以及智能驾驶等诸多应用场景逐渐放量，NVIDIA、Intel 等厂商数据处理类芯片DPU/IPU大规模量产，全球 DPU 市场将在未来几年迎来爆发式增长。
　　2020 年，全球 DPU 市场空间为 30.5 亿美元，至 2025 年，市场空间将有望达到245.3 亿美元，5 年复合增速为 51.73%。国内市场方面，预计2023 年，国内数据中心将升至 800G，届时 DPU 性能将升级至 100G 及更高，DPU 将迎来第一轮配置需求。同时，智能驾驶、边缘计算、IoT 等产业的发展也将带来增量市场。2020 年，国内 DPU 市场规模为 3.9 亿元，预计 2025 年，国内市场规模将达到565.9 亿元，5 年复合增速达 170.60%。（报告来源：未来智库）
　　2.2、DPU 产业链：上游追赶，需求放量
　　DPU 上游涉及如 EDA 设计软件、IP 核、封装测试、代工等环节，下游则主要对应数据中心/云计算、智能驾驶、数据通信、网络安全等领域需求。从产业趋势来看，DPU 下游需求有望持续放量，国内厂商与海外龙头有望在未来同台竞技。
　　DPU 产业链上游：国产供应链正崛起
　　DPU 产业链上游主要涉及如 EDA 设计软件、IP 核、封装测试、芯片代工等。目前在上述环节均呈现出国产化供应链崛起的特点，未来有望和海外不断缩小差距。EDA 软件：目前海外三巨头 Cadence、Synopsys 和Mentor Graphics 合计占据国内市场份额近 77.7% ，国产厂商在细分领域逐步突破，如在器件建模和电路仿真、集成电路等领域。国产 EDA 的主流供应商中，概伦电子已登陆科创板，华大九天的创业板 IPO 申请也已获得证监会同意。 IP 核：目前 ARM、Synopsys 合计占据全球 IP 核约60%的市场份额，同时第三名Cadence 的市场份额为 6%。随着先进工艺升级，IP 核数升级带来的收益边际递减，中国目前已实现在接口 IP 市场的国产化。
　　封装测试：国内封装业已率先实现国产替代，并逐步向技术壁垒更高、产品附加值更大的先进封装发展。在国家科技重大专项＂极大规模集成电路制造装备及成套工艺＂支持下，部分企业在高端封装技术上已达到国际先进水平，如在金属凸点技术、倒装芯片技术等领域已十分成熟。 芯片代工：2016 年，中国台湾的台积电成功研发10nm 工艺，制程节点反超IDM的三星与英特尔，并在之后几年内持续进行技术迭代，是国内第一家推出7nm与5nm 工艺的代工企业，稳居行业龙头；中国大陆的中芯国际则实现了14nm的技术节点突破，为国内芯片生产制造提供有力保证。
　　DPU 产业链下游：需求多元化，并有望放量
　　DPU 在可预见未来，将主要应用于数据中心/云计算、智能驾驶、数据通信等领域，同时网络安全、信创、国防军工等细分市场渗透率亦有望提升。
　　数据中心/云计算：DPU 可以为物理机、虚拟化、容器化、私有云、公共云、混合云等技术提供支持。DPU 可以容纳 OVS 等 Hypervisor 和各种容器框架，并且为 SDN 和虚拟化应用提供硬件加速，将控制平面与业务分离的同时，将通信与虚拟化操作卸载下来，实现应用加速即服务，满足云计算厂商对计算速率、可靠性和灵活性等方面的需要。
　　在带宽迭代上，数据中心平均 2-3 年迭代一次，DPU 能够很好支持用户数据中心带宽升级，并且将新功能灵活部署在旧有的硬件架构上。2017-2019 年，我国云计算行业规模增速均在 30%以上，呈高速增长态势，2022 年，我国云计算市场规模预计为 2951.5 亿元。目前，包括亚马逊、阿里云、华为等云计算龙头都在发展符合自身要求的 DPU 产品线。
　　智能驾驶：智能驾驶将带来高带宽、低时延以及广泛联接的网络需求。其中，辅助驾驶要求时延为 20 100ms，而自动驾驶要求时延低至3ms。DPU 在车载终端的部署可提升终端处理能力和传输速率，从而降低时延，保证车辆在高速移动场景下维持数据交换。未来，智能驾驶每个车机节点都可视为小型数据中心，并将产生大量的数据处理、转发、交换和存储需求。为降低车载终端在无线侧的传输时延，每辆智能驾驶汽车都有望配备 DPU。以 NVIDIA 为例，其智能驾驶平台Atlan 即集成了 DPU 芯片，预计在 2025 年用于车机之上。DPU可以部署在L3及以上级别自动驾驶汽车上，未来搭载 TJP、HWP 等L3 级别功能的智能汽车将会逐步落地，到 2027 年 L2.5/3 级别智能汽车有望成为主流。
　　数据通信：电信是 DPU 最大的应用市场，需求扩容速度快，已具备较成熟的硬件加速解决方案。电信市场存在潜在底层需求，随着5G 核心网以及边缘计算云化部署，DPU 在电信市场的渗透率有望持续提高。 除此外，在网络安全领域，DPU 可以卸载、加速和隔离所有关键数据中心安全服务，其中包括支持新一代防火墙、微分段、使用透明IPSec 和TLS 进行动态数据在线加密以及入侵保护。在信创和国防军工领域，DPU 拥有一组专用安全引擎，包含了构建安全解决方案的所有模块，可以助力政企、金融等行业信创以及国防军工等领域安全防护。
　　2.3、同台竞技，国产厂商迎来发展良机
　　全球科技巨头加速布局 DPU 赛道。除 NVIDIA 外，Intel 公司在2015 年收购了Altera，并于 2021 年 6 月发布 IPU 类 DPU 产品。Marvell 从2018 年起陆续收购了 Cavium、Avera Semiconductor 和芯片初创公司Innovium。Xilinx 于2019年4 月宣布收购 Solarflare，并于 2020 年发布 Alveo 系列加速卡产品，后又被AMD 于 2022 年 2 月收购。Fungible 则专注于 DPU 设计，于2019 年推出了F1DPU 产品。2022 年 4 月，AMD 宣布对 DPU 厂商 Pensando 收购，通过这次并购，AMD 将正式进军 DPU 领域，完成涵盖 CPU、GPU、FPGA 和DPU 整个云端布局。
　　国内方面，云计算龙头呈现追赶和超越之势。2021 年11 月，腾讯在其数字生态大会上披露其自研的智能网卡芯片＂玄灵＂，定位于云主机性能加速，结合CVM/BM/容器等场景，将原来运行在主 CPU 上的虚拟化、网络/存储IO 等功能下移到芯片，实现主 CPU 零占用。2022 年 6 月，阿里云基于神龙架构推出了全新云计算基础设施体系 CIPU，取代 CPU 成为新一代云计算体系架构核心，CIPU向下云化管理数据中心硬件，加速计算、存储和网络资源；向上接入飞天云操作系统，将全球上百万台服务器变成一台超级计算机，目前CIPU 已在阿里云内部有较大规模应用，为双 11、阿里集团业务等内部客户和最新实例提供支撑。除此之外，国内 DPU 新兴产业亦蓄势待发。如北中网芯、芯启源、云豹智能、星云智联、大禹智芯、中科驭数等纷纷入局。芯启源推出智能网卡SmartNIC，2021 年 11 月完成数亿元 Pre-A4 轮融资；云豹智能专注云原生DPU SoC芯片，投资方包括红杉、腾讯等；星云智联专注数据中心基础互联通信架构，2021年4月成立以来获得三轮数亿融资；大禹智芯智能网卡Paratus 1.0 进入生产阶段，2021 年 7 月完成数千万元 Pre-A 轮融资；中科驭数自主研发KPU 架构，2021年7 月完成数亿元 A 轮融资。北中网芯（左江科技控股66.86%）成立于2020年，并于 2022 年完成第二轮战略融资，引入润兴锐华、三汇智芯等市场资本，主要研制目标为可编程网络安全芯片，以应对当前快速扩大的数据中心DPU 市场需求，预计 2022 年下半年流片返回，发力国内 DPU 市场。3、全球标杆，NVIDIA 引燃全球DPU 大市场
　　3.1、NVIDIA BlueField-X DPU 持续迭代
　　NVIDIA 收购 Mellanox，深度布局 DPU。NVIDIA 通过收购Mellanox 积极布局智能网卡业务，并在 2020 年 GTC 秋季大会上宣布推出一款新型数据处理器，即BlueField-2 DPU，目前已上市。该处理器由新型DOCA 架构，即一种全新数据中心 IOC 架构（Infrastructure On a Chip，基础架构级芯片）提供支持，可从CPU 上卸载关键网络、存储和安全任务，突破性的提升相关性能。在该大会主题演讲中，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：＂数据中心已成为新型计算单元。在现代化、安全加速数据中心中，DPU 已成为其重要组成部分。CPU、GPU和 DPU 结合，可构成完全可编程单一 AI 计算单元，提供前所未有的安全性和算力＂。此后，NVIDIA 在 GTC 2021 上宣布将升级为集CPU、GPU 和DPU 三芯产品为一体厂商，＂三类芯片、逐年飞跃、一个架构＂。
　　BlueField-3 DPU 预计将实现 10 倍加速计算能力提升。NVIDIA BlueField-3预计将于 2022 年出样片，是首款以线速处理软件定义网络、存储和网络安全的400Gb/s DPU，具备 x86 300 个核网络处理能力，将强大计算能力、高速网络和广泛可编程性相结合，为要求苛刻的工作负载提供软件定义的硬件加速解决方案。BlueField-3 网络部分采用了 ConnectX-7 网络芯片，支持400G 以太网和NDRInfiniBand，因此具有出色网络性能。相比上一代产品，它具有10 倍加速计算能力、16 个 ARM A78 CPU 核，和 4 倍加密速度，BlueField-3 也将是首款支持第五代 PCIe 总线，并提供数据中心时间同步加速的DPU。凭借 BlueField-3 DPU 提供的强大数据处理能力，NVIDIA 将网络安全业务应用从数据中心 CPU 基础设施服务中卸载和隔离出来，构建基于＂零信任＂环境，可对数据中心每个用户进行身份认证，实现实时网络可视化、网络威胁的检测与响应、以及监控、遥测和代理服务，保障了企业从云到核心数据中心，再到边缘安全性，同时在效率和性能上有了更大提升。
　　NVIDIA DOCA，为开发者提供一个完整、开放软件平台。DOCA 是与BlueField-3DPU 配套的软件开发包，利用 DOCA，开发者可以在软件定义和硬件加速网络、存储、安全和管理等进行应用开发。DOCA 提供 BlueField-3 创建、编译和优化应用运行时环境，用于配置、升级和监控整个数据中心数千个DPU 编排工具，以及各种库、API 和日益增加的各种应用，如深度数据包检测和负载均衡等。此外，DOCA 给程序员提供简单开发接口同时，可向下平滑兼容，支持每一代DPU产品。
　　3.2、深度定义 DPU，推动数据中心转型
　　从核心功能来看，DPU 主要是从 CPU 上卸载关键网络、存储、安全任务，以降低CPU 的运算压力，推动数据中心向＂3U＂一体转型，从而提升整个数据中心的运行效率，以应对日益旺盛的海量数据处理。 网络卸载：网络通信技术和时间精度进一步加强。BlueField-3 在网络业务中对网络通信技术，如 RDMA、连接跟踪（Connection Tracking）、ASAP2等，进行进一步加强，以及对数据中心和边缘之间时钟同步进一步精确。其中，RDMA可以实现直接在内存之间交换数据，且具备卸载 CPU 算力的功能。目前NVIDIA全部网卡已全面支持 GPU-Direct RDMA（GDR）技术。该技术可以进一步实现多计算机直接互相访问 GPU 内存的功能。
　　存 储 卸 载 ： 消 除 对 本 地 存 储 依 赖 ， 提 升 云 计算远程存储效率和管理。BlueField-3 可以实现对块存储、文件存储、对象存储或NVMe 存储仿真，并且可以在数据落盘时对加解密操作进行硬件卸载，此外各种签名操作也都可以分流到 DPU 上。其弹性块存储可以达到 18M 的 IOP/s 的读写性能，其虚拟化I/O加速可以达到 80Mpps 的性能。BlueField SNAP 即基于软件定义的网络加速处理，可以实现云计算对存储解耦以及可组合性存储日益增长需求满足。安全卸载：支持 IPSec 协议和 TLS 协议，实现高速在线加解密。BlueField-3实现了从 IP 层、传输层到 MAC 层 400Gb/s 在线加解密，在使用RegEx 和DPI时，深度包检测速度可达 50Gb/s。其中 IPSec 协议可以在IP 层对数据进行加解密，IPSec 速度与网络线速相同，BlueField-3 可以实现400Gb/s 的IPSec 加解密。与 CPU 做 IPSec 加解密相比，其速度大大提升。TLS 协议可以在TCP 层对数据进行安全保障，BlueField-3 对其加解密速度可达 400Gb/s，也能释放CPU算力。（报告来源：未来智库）
　　3.3、加强生态建设，与合作伙伴共享蓝海
　　产业生态是 IT 新技术和新产品致胜的关键因素，甚至是决定性的因素。NVIDIA除了在软件层面提供软件开发工具包 DOCA（Data-Center-Infrastructure-OnA-Chip Architecture），帮助开发人员在 DPU 加速数据中心基础设施上构建相对应用程序之外，与其他科技巨头不断深化合作，共享DPU 市场红利。VMware：重新定义混合云架构。在 2020 GTC 大会上，VMware 和NVIDIA宣布进行广泛合作，共同提供 AI-Ready Enterprise Platform，以及适用于数据中心、云和边缘计算的新架构，该架构使用 BlueField DPU 来支持现有和新一代应用程序。AI-Ready Enterprise Platform 的关键组件是NVIDIA AI Enterprise软件套件，它在 VMware vSphere 上运行，并由 NVIDIA 优化、认证和支持，可帮助全球大型行业的数千位 VMware 客户使用 AI 的强大功能。
　　VMware 与 NVIDIA 合作，基于 VMware Cloud Foundation 和BlueField 定义新一代云架构，并提供更高性能、零信任分布式安全模型和简化操作，即VMwareProject Monterey，帮助客户充分利用 CPU 和 DPU。同时，首次将VMware基础设施价值扩展到裸机应用程序上。目前，VMware 与NVIDIA 正携手为30万余家使用 VMware 虚拟化平台的机构组织构建更强性能、更安全、更高效的AI就绪型云平台。 Palo Alto Networks：加速实现 5G 原生安全性。5G 无线网络旨在重塑数字化业务，并开启有关现代安全问题规划。在网络安全前沿，Palo Alto Networks和NVIDIA 联合创建了一种可扩展自适应安全解决方案，该方案将Palo Alto新一代防火墙与 NVIDIA BlueField-2 DPU 相结合，提高了虚拟化软件定义网络高性能安全标准。
　　NVIDIA BlueField-2 DPU 提供一套丰富网络流量卸载引擎，可满足5G 和云等高要求市场中不断发展的安全需求。Palo Alto Networks 发挥其在保护企业和移动网络方面的专长，并将其应用于 5G。两家公司部署了包括虚拟防火墙在内的5G 原生安全倡议。该虚拟防火墙致力于满足 5G 云原生环境严格安全需求，通过规模化、操作简易性和自动化，为客户提供安全保护。
　　除此外， 其他重要合作还包括：Red Hat 在其开放混合云产品组合RHEL和OpenShift 中为 DPU 提供支持；Canonical 在 Ubuntu 云平台中支持BlueField-2DPU 和 DOCA；Check Point：将 BlueField-2 DPU 集成到产品技术中，加速网络安全产品等等。4、重点公司分析
　　4.1、左江科技
　　公司成立于 2007 年，主营业务为信息安全领域相关软硬件平台、板卡和芯片设计、开发、生产与销售，产品覆盖网络安全智能硬件主机，搭配以公司自研安全系列软件和网络安全芯片，下游客户为国家单位。2021 年是＂十四五＂开局之年，国家单位客户新产品规划持续发布，新项目研制需求不断增加，公司积极参与新产品投标工作，随着中标研制项目不断增多及＂十四五＂进入2022年，公司主营业务有望迎来明显改善。
　　公司于 2020 年 4 月 23 日成立控股子公司成都北中网芯，着手研发包括DPU在内的网络安全芯片。2021 年，公司控股子公司北中网芯研制的可编程网络数据处理芯片进入关键研发阶段，目前子公司人员在 60 人左右，近90%人员为研发，其产品自行流片 ASIC。预计 2022 年下半年开始芯片量产，该芯片可应用于多个场景，根据市场需求预测规划了 DPU 领域多系列多款芯片，进一步设计研发工作将于 2022 年陆续开展。
　　4.2、华大九天
　　公司成立于 2009 年，致力于面向泛半导体行业提供一站式EDA 软件及相关服务。在 EDA 方面，可提供模拟数模混合 IC 设计全流程解决方案、数字SoC IC设计与优化解决方案、晶圆制造专用 EDA 工具和平板显示设计全流程解决方案，是我国当前少数能够提供模拟电路设计全流程 EDA 工具系统的本土EDA 企业。围绕EDA 提供的服务包括设计服务及晶圆制造工程服务,其中晶圆制造工程服务包括PDK 开发、模型提取以及良率提升大数据分析等。2021 年，公司实现营业收入5.79 亿元，同比增长 39.66%；实现归母净利润 1.39 亿元，同比增长34.52%。
　　4.3、概伦电子
　　公司成立于 2010 年，拥有 EDA 关键核心技术，提供专业高效EDA 流程和工具支撑。主营业务为向客户提供被全球领先集成电路设计和制造企业长期广泛验证和使用的 EDA 产品及解决方案，产品及服务包括制造类EDA 工具、设计类EDA工具、半导体器件特性测试仪器和半导体工程服务等。主要客户包括台积电、三星电子、SK 海力士、美光科技、联电、中芯国际等全球集成电路企业。2021 年，公司实现营业收入 1.94 亿元，同比增长 41.01%；实现归母净利润0.29 亿元。
　　4.4、中科创达
　　公司成立于 2008 年，目前是全球领先的智能操作系统产品和技术提供商。公司聚焦 AI、5G、云计算等关键技术，助力并加速智能汽车、智能软件、智能物联网等三大核心领域产品化与技术创新，是国内外少有能够提供从芯片层、系统层、应用层到云端全面技术覆盖的操作系统公司。智能汽车方面，公司驾驶舱产品和解决方案客户超过 200 家，并已全线布局智能驾驶平台, 进军智能驾驶和未来整车计算平台市场；智能软件方面，2021 年公司成为HarmonyOS ConnectISV合作伙伴，同时与小米达成战略合作, 建立米家生态链接入认证实验室；智能物联网方面，公司业务形态从终端走向端-边-云一体，在机器人、智能视觉、XR、手持终端等产品领域不断扩大产品出货和客户拓展。2021 年，公司实现营业收入41.27 亿元，同比增长 57.04%；实现归母净利润 6.47 亿元，同比增长45.96%。
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