2020年，半導體行業(yè)圈有了新的熱點——DPU（Data Processing Unit，數(shù)據(jù)處理器）。自被英偉達CEO黃仁勛稱為“數(shù)據(jù)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(yè)甚至整個社會的關(guān)注重點。

到2023年，經(jīng)過三年的發(fā)展，DPU呈現(xiàn)出新的格局：自研、初創(chuàng)DPU芯片發(fā)展突飛猛進，DPU應(yīng)用開始逐漸落地，ChatGPT等AIGC應(yīng)用對高算力的需求，進一步推動了DPU發(fā)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(jù)賽迪顧問發(fā)布的數(shù)據(jù)，預(yù)計到2025年全球DPU產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模將超過245.3億美元（約1771億人民幣），DPU市場有望實現(xiàn)跳躍式增長，迎來黃金發(fā)展期。

2023年的DPU格局如何?未來如何發(fā)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(tǒng)芯片廠商、初創(chuàng)公司等在內(nèi)的30多位資深行業(yè)代表，分享國內(nèi)外DPU最新進展與實踐。

DPU：為CPU“減負”

人類發(fā)展經(jīng)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(chǎn)生了分工。馬克思主義認為，社會分工是生產(chǎn)力發(fā)展的結(jié)果，促進著生產(chǎn)力的發(fā)展。

而縮小到計算機這一相對微觀的視角，在馮諾依曼架構(gòu)這一以計算和存儲為核心、CPU居于中心地位的傳統(tǒng)架構(gòu)下，CPU作為“大管家”，統(tǒng)一調(diào)度所有基礎(chǔ)資源：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包收發(fā)過程中需要CPU參與協(xié)議棧的處理，GPU所處理的數(shù)據(jù)也需要CPU來協(xié)調(diào)。虛擬化、存儲、網(wǎng)絡(luò)、加解密、壓縮解壓…都要經(jīng)過CPU處理。

（馮諾依曼架構(gòu)）

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(lǐng)域，CPU的效率遠不及一些專用芯片，比如在I/O密集的應(yīng)用場景中，智能網(wǎng)卡的數(shù)據(jù)傳輸效率更高。

隨著生成式人工智能、數(shù)據(jù)科學、自動駕駛、元宇宙等新興應(yīng)用的加速落地，全球各行各業(yè)對大規(guī)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(chǎn)力，CPU越來越難以負擔一些復(fù)雜的計算，需要進行任務(wù)分工。

舉個栗子。

從前有個馮諾依曼餐館，剛開業(yè)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(shù)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?zhí)幚碣\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(wù)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(fā)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(wù)質(zhì)量蹭蹭提高，生意越來越好了！

（CPU-DPU-GPU分工協(xié)作）

正如開餐館一樣，重新分工后，CPU負責整個IT生態(tài)的定義及處理通用計算任務(wù)，GPU負責數(shù)據(jù)并行的任務(wù)如圖形圖像、深度學習、矩陣運算等加速計算任務(wù)，DPU則承擔起安全、網(wǎng)絡(luò)、存儲和AI等其它專用業(yè)務(wù)的加速處理。DPU與CPU、GPU地位平等，相互交互、相互協(xié)調(diào)來完成計算任務(wù)。DPU專門負責IO的處理和數(shù)據(jù)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(yè)務(wù)的計算（做菜），從而提升系統(tǒng)的整體效率。

（DPU主要任務(wù)）

2023年DPU格局

2023年DPU賽道繼續(xù)大熱，芯片巨頭、初創(chuàng)公司、云廠商、傳統(tǒng)設(shè)備廠商紛紛開始發(fā)力DPU，推出新的產(chǎn)品或解決方案。

在DPU技術(shù)路線上，各家選擇略有不同。DPU有ASIC、FPGA和SoC三種實現(xiàn)路徑，在成本、編程簡易性和靈活性方面各有利弊。業(yè)內(nèi)人士透露，目前DPU主流的市場方案包括以Arm核為主的架構(gòu)、FPGA+CPU架構(gòu)，以及SoC架構(gòu)，前兩者已經(jīng)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(shù)據(jù)中心，潛在客戶主要是云廠商。目前，包括阿里、騰訊等在內(nèi)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(fù)雜，DPU產(chǎn)品需要與業(yè)務(wù)場景緊密相關(guān)，誰能吃透客戶業(yè)務(wù)場景、跟用戶走得更近、誰的定制能力更強，機會就越大。

除數(shù)據(jù)中心以外，智能駕駛、數(shù)據(jù)通信、網(wǎng)絡(luò)安全等也是DPU的下游應(yīng)用領(lǐng)域。未來，智能駕駛每個車機節(jié)點都可視為小型數(shù)據(jù)中心，并將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)處理、轉(zhuǎn)發(fā)、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(shù)年內(nèi)DPU市場在全球?qū)⑹且黄{海。當前國內(nèi)外DPU廠商基本處于相同的發(fā)力節(jié)點，?任重而道遠，國內(nèi)DPU廠商需要加強與云廠商、產(chǎn)業(yè)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(tài)。






審核編輯：劉清