2020年，半導體行業圈有了新的熱點——DPU（Data Processing Unit，數據處理器）。自被英偉達CEO黃仁勛稱為“數據中心第三顆主力芯片”后，DPU就以驚人的速度崛起，成為整個行業甚至整個社會的關注重點。

到2023年，經過三年的發展，DPU呈現出新的格局：自研、初創DPU芯片發展突飛猛進，DPU應用開始逐漸落地，ChatGPT等AIGC應用對高算力的需求，進一步推動了DPU發展。

世界排名前五的芯片公司都在DPU賽道占位，DPU成了“兵家必爭之地”。據賽迪顧問發布的數據，預計到2025年全球DPU產業市場規模將超過245.3億美元（約1771億人民幣），DPU市場有望實現跳躍式增長，迎來黃金發展期。

2023年的DPU格局如何?未來如何發展？8月4日，北京將舉行“第三屆DPU峰會”，將有來自中國工程院、電信運營商、傳統芯片廠商、初創公司等在內的30多位資深行業代表，分享國內外DPU最新進展與實踐。

DPU：為CPU“減負”

人類發展經歷了三次大分工，群居生活中，為了使群體更能生存下去需要加快工作效率，因而產生了分工。馬克思主義認為，社會分工是生產力發展的結果，促進著生產力的發展。

而縮小到計算機這一相對微觀的視角，在馮諾依曼架構這一以計算和存儲為核心、CPU居于中心地位的傳統架構下，CPU作為“大管家”，統一調度所有基礎資源：網絡數據包收發過程中需要CPU參與協議棧的處理，GPU所處理的數據也需要CPU來協調。虛擬化、存儲、網絡、加解密、壓縮解壓…都要經過CPU處理。

（馮諾依曼架構）

但這并不總是效率最高的方式。CPU的定位是通用計算，在一些特定領域，CPU的效率遠不及一些專用芯片，比如在I/O密集的應用場景中，智能網卡的數據傳輸效率更高。

隨著生成式人工智能、數據科學、自動駕駛、元宇宙等新興應用的加速落地，全球各行各業對大規模算力的需求急速攀升，算力正逐步成為新時代的核心生產力，CPU越來越難以負擔一些復雜的計算，需要進行任務分工。

舉個栗子。

從前有個馮諾依曼餐館，剛開業時顧客少，只需要CPU一個員工即可，作為一個通用的CPU，他身兼數職，顧客點菜溝通——收銀——做菜——傳菜——收拾——備菜都是CPU完成，CPU一條龍處理賊順暢！

隨著店鋪口碑建立顧客增多，CPU越來越忙。CPU的薪資是1.5萬一個月，作為本店的大廚，其實他更擅長做菜，讓他分時分力做小二的活計太浪費。并且有些顧客有特殊需求，需要有更多服務技巧的小二去接待，擅長做菜的CPU并沒有用武之地。于是，馮諾依曼餐館招了1名收銀員DPU（3000元/月），專門負責點菜溝通和收銀；招了1名店小二GPU（3500元/月），負責傳菜、收拾和備菜。CPU發揮自己的特長，專注于菜品研制和做菜。這樣一重新分工，餐館的工作效率和服務質量蹭蹭提高，生意越來越好了！

（CPU-DPU-GPU分工協作）

正如開餐館一樣，重新分工后，CPU負責整個IT生態的定義及處理通用計算任務，GPU負責數據并行的任務如圖形圖像、深度學習、矩陣運算等加速計算任務，DPU則承擔起安全、網絡、存儲和AI等其它專用業務的加速處理。DPU與CPU、GPU地位平等，相互交互、相互協調來完成計算任務。DPU專門負責IO的處理和數據傳輸（點菜收銀），這些以前由CPU處理的工作被卸載，讓CPU可以專注于業務的計算（做菜），從而提升系統的整體效率。

（DPU主要任務）

2023年DPU格局

2023年DPU賽道繼續大熱，芯片巨頭、初創公司、云廠商、傳統設備廠商紛紛開始發力DPU，推出新的產品或解決方案。

在DPU技術路線上，各家選擇略有不同。DPU有ASIC、FPGA和SoC三種實現路徑，在成本、編程簡易性和靈活性方面各有利弊。業內人士透露，目前DPU主流的市場方案包括以Arm核為主的架構、FPGA+CPU架構，以及SoC架構，前兩者已經在云計算廠商得到批量部署，整體看SoC方案則是今后的趨勢。

DPU的主要場景是數據中心，潛在客戶主要是云廠商。目前，包括阿里、騰訊等在內的大型公有云廠商，都通過自研或投資加入DPU賽道；私有云廠商需求復雜，DPU產品需要與業務場景緊密相關，誰能吃透客戶業務場景、跟用戶走得更近、誰的定制能力更強，機會就越大。

除數據中心以外，智能駕駛、數據通信、網絡安全等也是DPU的下游應用領域。未來，智能駕駛每個車機節點都可視為小型數據中心，并將產生大量的數據處理、轉發、交換和存儲需求，每輛智能駕駛汽車都有望配備DPU。

總體而言，DPU目前尚處于起步階段，但可以確定的是，未來數年內DPU市場在全球將是一片藍海。當前國內外DPU廠商基本處于相同的發力節點，?任重而道遠，國內DPU廠商需要加強與云廠商、產業鏈上下游廠商等各方的深度合作，攜手打造更好、更開放的DPU生態。






審核編輯：劉清