最近幾年，隨著系統中的CPU承受越來越多的網絡和存儲工作負載，DPU已成為以數據為中心的加速計算模型的第三個成員。

那么，DPU能否真正承擔起與CPU、GPU一樣的計算重要性，實現數據中心的一次巨大革新？其創新點到底在哪里？這些仍然是我們要去回顧和考察的問題。

DPU將成未來計算支柱之一

DPU，是Data Processing Unit的縮寫，也就是所謂的數據處理單元。

DPU的主要作用就在于替代了數據中心原本用來處理分布式存儲和網絡通信的CPU處理器資源。

目前服務器要處理的資料日益增多，除了原有的加解密、封包壓縮外，加速器也讓服務器要處理的資料量變得更龐大，就會造成原有CPU在處理安全能力表現上出現瓶頸。

如果有了DPU的出現，就可以先在DPU將大量的信息先做消化，接著再傳遞給CPU做其他的分配，如此一來能減少CPU約30%的消耗。

在DPU之前，智能網卡（SmartNIC）正在網絡安全和網絡互連協議方面逐漸取代CPU。

而現在DPU的出現，相當于是智能網卡的升級替代版本。

一方面增強了智能網卡對網絡安全和網絡協議的處理能力;

一方面又整合和加強了分布式存儲的處理能力。

從而在這兩個領域更好地替代CPU，從而釋放CPU的算力給到其他更多應用。

所有的這些DPU功能對于實現隔離的裸機云原生計算至關重要，它也將定義下一代云規模計算。

DPU走進巨頭視線的原因

①DPU更安全，因為控制平面可以在系統內和系統集群之間與數據平面分離。DPU可以執行原本需要CPU處理的網絡、存儲和安全等任務。CPU的不少運算能力可以被釋放出來，去執行廣泛的企業應用。

②DPU釋放了服務器的容量，以便它們可以恢復到應用程序計算。在一些具有大量I / O和沉重虛擬化的系統上內核成本縮減一半，因此吞吐量提高了2倍。

③DPU豐富的、靈活和可編程的加速引擎可減輕和改善AI和機器學習應用的性能。

④DPU能充當數據中心的“第三插槽”，補充CPU和GPU，同時在單位功率和空間內帶來前所未有的好處。該公司還表示，這些好處是安全可靠的。

⑤高幀率、高動態范圍顯示，這些其實都需要頂級的DPU來實現。

⑥對于智能汽車來說，未來的超大屏當然也需要強力的DPU和VPU來支撐。

⑦DPU引入機器學習算法，可對數據進行智能管理、控制和分析，從而減少閃存擦寫次數，延長SSD使用壽命;還可減少盤內計算和總線數據量，減輕主機CPU的負擔。

英偉達最為看重DPU并發力

英偉達在DPU上的技術突破，來自于去年收購以色列芯片制造公司Mellanox之后，在這家公司的硬件基礎上開發出BlueFeild系列的兩款DPU——英偉達BlueField-2 DPU與BlueField-2X DPU。

BlueField-2 DPU具有英偉達Mellanox Connext-6 SmartNIC的所有特點，與8個64位的A72ARM處理器內核一起，實現可完全編程，并能提供每秒200千兆比特的數據傳輸速率，從而加速關鍵數據中心的安全、網絡和存儲任務。

最核心的一點是單個BlueField-2 DPU可以提供相當于消耗125個CPU內核所提供的數據中心服務，從而有效釋放CPU內核的算力資源。

英偉達發力DPU建設的深層目的，一個是DPU試圖再一次復制GPU替代顯示加速卡成為通用顯示芯片的路徑，再一個是DOCA試圖再一次復制CUDA在GPU通用化過程中所起到的開創生態之功。

國際巨頭開始紛紛提前布局

根據THENEXTPLATFORM的分析指出，在2020年，SmartNIC正在演變成DPU，每個人都想在這個領域分一杯羹。

在這個領域的玩家或者潛在玩家主要包括Broadcom，英特爾，英偉達，Netronome，Pensando，Fungible和賽靈思，還包括云供應商三大巨頭。

近水樓臺先得月，Broadcom是商品以太網NIC控制器市場上無可爭議的領導者。Broadcom的Stingray架構采用了單芯片方法，與其他競爭對手的許多芯片板相比，單芯片SmartNIC解決方案在板級生產的成本始終較低。

英特爾也對用于超大規模生產者和云構建者的可編程以太網交換和SmartNIC更感興趣，在DPU上，英特爾主要是將CPU和FPGA結合在一起。

賽靈思是SmartNIC領域中另一位杰出的FPGA進入者，其Alveo U25將雙SFP28端口直接連接到Zynq系列芯片，包括6GB DDR4內存，Zynq的FPGA和Arm內核可通過該芯片上運行的程序對其進行訪問。

Fungible公司的DPU起到數據中心結構控制和網絡層的作用，通過減少資源等待的次數和動態構成服務器的基礎結構，來提高數據中心的效率。

其生產的DPU將網絡資源總擁有成本降低到原來的四分之一，計算能力降低到原來的一半，存儲降低到原來的五分之一以下，總成本降低到原來的三分之一。

除了上述供應商，全球的云廠商巨頭也都在部署SmartNIC，而且三家云供應商正在設計自己的系統級芯片架構，他們就是阿里云的X-Dragon，亞馬遜AWS的Nitro和微軟Azure的Catapult。

結尾：

DPU可以和CPU、GPU相結合，構成完全可編程的單一AI計算單元，實現前所未有的安全性和算力支持。

CPU、GPU、DPU將代表未來計算的三大支柱。這三者之間，CPU用于通用計算，GPU用于加速計算，而DPU在數據中心周圍移動數據，進行數據處理。

責任編輯：xj