以數據為中心的專用處理器“DPU”正在成為“新貴”。圖片來源：unsplash

近年來摩爾定律“失速”，使得中央處理器（CPU）的性能增長邊際成本急劇上升。有研究數據表明，現在CPU的性能年化增長率（面積歸一化之後）僅有3%左右。然而，人們對計算的需求依然爆發性增長。

在此背景下，包括人工智能（AI）芯片在内的專用計算芯片陸續登上曆史舞台，綻放光芒。眼下，以數據為中心的專用處理器“DPU”正成為專用計算芯片的“新貴”。美國芯片巨頭英偉達公司甚至将其定位為數據中心繼CPU和圖形處理器（GPU）之後的“第三顆主力芯片”，掀起了行業熱潮。

和CPU、GPU“三足鼎立”，DPU真有如此大的潛力嗎？它的應用場景有哪些？我國能抓住DPU發展機遇嗎？近日，由中國科學院計算技術研究所（以下簡稱中科院計算所）主編，中科馭數（北京）科技有限公司、中國計算機學會集成電路設計專業組、計算機體系結構國家重點實驗室聯合編寫的行業首部《專用數據處理器（DPU）技術白皮書》（以下簡稱《DPU技術白皮書》）發布。結合上述問題，《中國科學報》聯系采訪了主要編寫人員一探究竟。

給CPU“減負”，為數據中心“降‘稅’”

“DPU最直接的作用是作為CPU的卸載（offload）引擎，其效果是給CPU‘減負’。”《DPU技術白皮書》主編、中科院計算所研究員鄢貴海告訴《中國科學報》，作一形象比喻，DPU提供了數據中心一把“殺雞”的工具，節省的是CPU這把“牛刀”，以釋放CPU算力，留給更需要它的業務負載。

接管CPU的網絡協議處理任務，就是一個很好的例子。鄢貴海說，比如在數據中心僅線速處理10G的網絡，大概就需要一個8核高端CPU一半的的算力，而如果是40G、100G甚至更高速的網絡，性能開銷更大。

雲計算巨頭亞馬遜雲服務（AWS）形象地稱之為“數據中心稅”——還未運行業務程序，接入網絡數據就要占去許多計算資源。

“DPU誕生的使命就是承載網絡虛拟化、硬件資源池化等基礎設施層服務，以釋放CPU的算力到上層應用。”《DPU技術白皮書》編委會成員、中科馭數高級副總裁張宇解釋說，将“CPU處理效率低下、GPU處理不了”的負載卸載到專用的DPU，就能實現對“數據中心稅”的抵消，從而有助于提升整個計算系統的效率、降低整體系統的總體擁有成本。

張宇介紹稱，DPU主要處理網絡數據和輸入輸出（IO）數據，并提供帶寬壓縮、安全加密、網絡功能虛拟化等功能。“這些可以說是離我們普通用戶每天感知到的各種應用最遠的功能了。而這些基礎功能是實現日常應用更高效、更安全、更實時的保障。”

DPU的三個中文名

業界對DPU中的“D”有三種說法，因此DPU就有三個中文名。

一種是“Data”，DPU被稱為“數據處理器”；一種是“Datacenter”，DPU譯作“數據中心處理器”；一種是“Data-centric”，相應的，DPU可叫作“以數據為中心的處理器”。

中科院計算所研究員、中國計算機學會集成電路設計專業組副主任李曉維向記者解釋說，這三種說法，乍一看意義差不多，但各有側重：“數據處理器”既區别于信号處理器、基帶處理器等“信号”處理，也區别于專門處理圖形圖像類數據的GPU，而是把各類時序化、結構化的數據放在核心位置；“數據中心處理器”隻是偏重于描述DPU的應用場景，但顯然它無法指代所有“服務于數據中心的處理器”；第三種說法則體現了DPU的設計理念，體現了計算架構從“以控制為中心”向“以數據為中心”的演進。

“以上三種關于DPU的說法，從不同角度反映DPU的特征，都有一定的可取之處，我們認為可以作為不同的三個維度來理解DPU的内涵。”李曉維說。

“随着‘軟件硬件化’成為常态，異構計算的潛能将因各種DPU的普及而徹底發揮出來。”《DPU技術白皮書》編委會成員、中科馭數聯合創始人兼CTO盧文岩認為，新一代的DPU不僅可以作為運算的加速引擎，還具備“控制平面”（即追求數據處理功能的覆蓋面）的功能，能更高效地完成網絡虛拟化、IO虛拟化、存儲虛拟化等任務，徹底将CPU的算力釋放給應用程序。

“可以說，DPU的出現将讓各行各業的業務層數字化應用更全面、更流暢、更綠色。”盧文岩說。

孕育已久

從市場規模角度來看，根據Fungible公司和英偉達公司的預測，用于數據中心的DPU量級将達到和數據中心服務器等量的級别。

“服務器每年新增大約千萬量級，一台服務器可能沒有GPU，但一定會有一顆或者多顆DPU，好比每台服務器都必須配網卡一樣。”鄢貴海說，服務器每年新增大約1500萬台，每顆DPU以1萬元計算，這将是千億量級的市場規模。

在這個千億量級市場中，國際傳統芯片巨頭如英偉達、英特爾、Marwell、博通等廠商，都在積極布局DPU産品研發。

這些芯片巨頭的布局并不意外，他們或有智能網卡研發基礎（如博通）繼續延伸技術觸角，或通過并購專用加速芯片公司（如英偉達、英特爾）補充其在DPU領域的技術能力。相比它們，更值得一提的是，亞馬遜旗下的AWS和阿裡雲兩大雲計算巨頭，早已注意到數據中心開銷問題，并已有了良好實踐。

據《DPU技術白皮書》顯示，2013年，AWS研發了Nitro産品，将為虛拟機提供遠程資源、加密解密、故障跟蹤、安全策略等服務程序的資源開銷，全部放到專用加速器上執行，“輕量化管理程序 定制化硬件”的上場一舉節省30%CPU資源。幾乎在同期，阿裡雲也着手研發“神龍架構”（X-Dragon系統），以硬件化的MOC卡統一支持網絡、IO、存儲和外設的虛拟化，如今“神龍架構”已經更叠到了第4代。

“可見，DPU其實在行業内已經孕育已久，從早期的網絡協議處理卸載，到後續的網絡、存儲、虛拟化卸載，其帶來的作用非常顯著，隻不過在此之前DPU‘有實無名’，現在是時候邁上一個新的台階了。”鄢貴海表示。

可喜的是，國内一些圍繞DPU技術的創業公司也逐漸嶄露頭角。除了參與編寫《DPU技術白皮書》的中科馭數之外，還有雲豹智能、星雲智聯、芯啟源、雲脈芯聯等新近成立的科技創業公司，展現出良好勢頭。

以中科馭數為例，這家創始團隊來自中科院計算所的初創企業，在DPU理論基礎、數據中心架構方面有着深刻理解，工程實現經驗也因一些來自亞馬遜、賽靈思、華為等核心骨幹的加入，得到了很好的積累。2019年，中科馭數完成第一代DPU芯片的流片，預計将于2022年推出第二代DPU芯片“K2”。

與國外廠商“逐鹿中原”

“我們認為DPU的潛力确實是巨大的。”在鄢貴海看來，從技術發展的角度來看，DPU的出現有一定的必然性——上層應用對于算力的需求在過去5年急劇增長，使得DPU的應用場景很多，它将廣泛分布在5G、雲計算、大數據、數據中心和邊緣計算等領域。

而從工業和信息化部今年發布的《新型數據中心發展三年行動計劃(2021—2023年)》中，鄢貴海更是看到了新型算力芯片難得的曆史發展機遇。

該計劃明确提出要加快提升算力算效水平，“推動CPU、GPU等異構算力提升，逐步提高自主研發算力的部署比例”“加強專用服務器等核心技術研發”“樹立基于5G和工業互聯網等重點應用場景的邊緣數據中心應用标杆”等要求和措施。

“雖然國内廠商在芯片産品化的環節相比國外一線廠商還有差距，但是在DPU架構的理解上是有獨到的見解的，而且我國目前在數據中心這個領域，無論是市場規模、增速還是用戶數量，相較于國外都有巨大的優勢。”鄢貴海認為，國内廠商有望充分利用這一“應用勢能”，加快發展步伐，在DPU這個賽道與國外廠商“逐鹿中原”。

不過，挑戰與機遇并存。

“目前要解決DPU标準化應用，還存在一定挑戰。”鄢貴海解釋道，由于數據中心本身的複雜性，各大廠商一方面采用商用現貨組件（即COTS）來構建系統，追求低成本，一方面又設法分層服務化，打造面向不用類型客戶的标準化産品，但除此之外的所有技術實現幾乎都是“八仙過海，各顯神通”——如AWS有Nitro，阿裡雲有MOC。

“有的廠商強化IO能力、有的關注路由轉發、有的重視存儲卸載、有的關注安全加密，不一而足。”鄢貴海說，而上層負載不同，也必然對底層架構有各異的需求，這也許是目前DPU标準化面臨的最大挑戰。

記者 趙廣立

來源： 《中國科學報》

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