DPU成IC设计新战场

　　数据处理单元（Data Processor Unit；DPU）的主力厂商英伟达（NVIDIA）、英特尔(Intel)、AMD、博通（Broadcom）与Marvell等，大多都是通过并购的方式快速进入市场，现下支持P4语言的网络通信芯片被视为重要的技术选项，此外，亚马逊(Amazon)、微软（Microsoft）与阿里巴巴等云端服务厂商亦自行研发DPU。 DPU风起
　　DPU 最直接的作用是作为CPU 的卸载引擎，接管网络虚拟化、硬件资源池化等基础设施层服务，释放CPU 的算力到上层应用。理论上是继CPU、GPU之后，设置在数据中心内部的第三颗主力芯片。DPU的概念最早是由美国初创公司Fungible提出的。在Fungible的定义中，DPU是一种运行Linux操作系统的SoC，其主要目标是通过承担原本由CPU承担的网络、存储和安全的加速处理任务，满足网络侧的专用计算需求，以此优化和提升数据中心效能。事实上，由于制程接近边际效益、摩尔定律逐渐失效的缘故，如今CPU芯片的性能增长正在逐年放缓，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。
　　由于云端应用的丰富、数据中心规模的扩大、数字化进展的驱动，近些年来网络带宽正在飞速上涨，这也导致了目标算力、网络带宽与计算性能的失调，进一步加剧了服务器节点上CPU的计算负担，CPU的算力几乎已经无法应对大量云计算带来的负担。在这种背景下，DPU自然应运而生。 DPU的竞争
　　现已进行DPU研发的厂商多透过并购快速进入市场，比如德国的Barefoot与美国的Pensando皆拥有相关的软硬件技术，先后分别被英特尔与AMD并购。DPU领导者英伟达于2020年并购Mellanox后，即推出BlueField系列DPU，并加速完善其软硬件生态系统，未来以强化运算效能为重要方向。大型云端资料中心为DPU使用场景最广泛的领域，以大型云端资料中心厂商而言，美国与中国正在积极自行研发DPU。
　　目前几种主流的DPU 架构各不相同，大致可以分为ASIC Based、FPGA Based 以及SOC Based 三种类型。FPGA 架构的优点在于灵活性，其具备丰富的逻辑单元实现对数据快速的并行处理，但编程难度较大且价格高昂，难以提升渗透率。基于ASIC 架构自研芯片，产品具有独特性，将有效满足用户差异化需求。ASIC 尽管在灵活性上相对受限，但量产成本低廉且性能更为优越，可以提供最高的性价比。目前使用ASIC Based的有英特尔，使用FPGA Based的包含AMD和英特尔，基于SOC的有AMD、英伟达和Marvell几家。 DPU的发展趋势
　　多功能集成、更便利的数据中心架构整合是DPU的独特优势。在未来的一定时期内，DPU还将继续发挥其优势，具有三方面发展趋势。
　　第一，结构通用化，功能多样化。DPU芯片的体系结构将向通用、专用两方面并举发展。一方面，结构更加通用，DPU通过定义软件生态和系统的可用性，可使其承载更复杂的业务生态。另一方面，DPU有望成为智能网卡的下一代核心引擎，将拥有执行协议处理、数据安全、算法加速等多样化的专用任务。
　　第二，应用广泛化，场景丰富化。未来，DPU将承载更加丰富的应用场景，例如作为主机CPU的卸载引擎，释放其算力至应用；成为新的数据网关，将安全隐私提升到一个新的高度；成为存储的入口，将分布式的存储和远程访问本地化；成为算法加速的沙盒，成为灵活的加速器载体。因此相比传统的智能网卡有着更加丰富的应用方向，云计算、网络安全、高性能计算及AI、通信及边缘计算、数据存储及流媒体等。
　　第三，编程易用化，生态成熟化。DPU将在未来的开发中拥有通用且易用可编程平台，更方便地通过中间件和接口实现快速开发，更加强调通用、无缝衔接、可迁移、可直接调用，其生态也将愈加成熟。
　　*声明：本文系原作者创作。文章内容系其个人观点，我方转载仅为分享与讨论，不代表我方赞成或认同，如有异议，请联系后台。