隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)，到2025年，全球生成和消耗的數(shù)據(jù)總量預(yù)計(jì)將超過(guò)180ZB。而計(jì)算機(jī)的核心部件——中央處理器（CPU）分析數(shù)據(jù)的能力卻有點(diǎn)力不從心，導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理緩慢且低效。傳統(tǒng)的CPU為了滿足多任務(wù)處理、高效能和節(jié)能要求，變得越來(lái)越復(fù)雜。在這個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代，我們不能再依賴單一的CPU來(lái)完成所有的工作。為此，各種特定的處理單元（PU）如雨后春筍般涌現(xiàn)，其目標(biāo)就是“瓜分”CPU的任務(wù)，人多力量大，各司其職，優(yōu)化計(jì)算效率。

?GPU在AI時(shí)代崛起

CPU是計(jì)算機(jī)的“大腦”，執(zhí)行一般計(jì)算任務(wù)，而GPU則幫助CPU執(zhí)行圖形和人工智能等更復(fù)雜的任務(wù)。?

GPU（圖形處理單元）最初是為了滿足圖形渲染的需求而發(fā)展起來(lái)的，在GPU芯片市場(chǎng)中，英偉達(dá)控制著全球大約80%的市場(chǎng)。其GPU芯片主要是用于游戲市場(chǎng)，但現(xiàn)在它的作用已經(jīng)遠(yuǎn)不止于此。由于其并行處理的能力，一路高歌猛進(jìn)的GPU，就像一個(gè)無(wú)畏的少年，展現(xiàn)出了無(wú)限的可能。GPU已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域。這種計(jì)算能力不僅可以加速圖形處理，還能在其他任務(wù)上分擔(dān)CPU的負(fù)擔(dān)，如數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

圖形處理單元，GPU，最初是為了滿足對(duì)圖形渲染的迫切需求而發(fā)展起來(lái)的，而現(xiàn)在它的功能已經(jīng)遠(yuǎn)超這個(gè)范圍，成為推動(dòng)現(xiàn)代計(jì)算的核心力量之一。得益于其并行處理的卓越能力，GPU，就像一個(gè)無(wú)畏的少年，一路在游戲、挖礦、AI等領(lǐng)域高歌猛進(jìn)，展現(xiàn)出了無(wú)限的可能。今天，GPU已經(jīng)廣泛滲透到深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算等關(guān)鍵領(lǐng)域，成為這些領(lǐng)域不可或缺的一部分。

尤其是在當(dāng)今的人工智能的時(shí)代，生成式AI的廣泛和深入應(yīng)用標(biāo)志著一場(chǎng)技術(shù)革命的到來(lái)。在這個(gè)背景下，圖形處理單元（GPU）的重要性逐漸超越了中央處理單元（CPU），站上了歷史的舞臺(tái)中心。

首先是，作為世界上最大的GPU供應(yīng)商，其英偉達(dá)大約占據(jù)全球80%的GPU市場(chǎng)份額。2023年6月13日，英偉達(dá)的市值首次突破了萬(wàn)億美元大關(guān)，使其成為美國(guó)第五大市值公司，僅次于蘋(píng)果、微軟、Alphabet和亞馬遜。這一里程碑式的事件突顯了GPU行業(yè)的健康和增長(zhǎng)動(dòng)力，同時(shí)也預(yù)示著它在未來(lái)將繼續(xù)發(fā)揮重要作用。

英偉達(dá)目前的市值仍然在1萬(wàn)億美元以上

接下來(lái)是數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)大反轉(zhuǎn)。在過(guò)去幾年中英偉達(dá)的重心開(kāi)始轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)。2023年第二季度的營(yíng)收數(shù)據(jù)顯示了一個(gè)非常引人注目的現(xiàn)象。在2023年之前，數(shù)據(jù)中心的CPU市場(chǎng)份額一直顯著高于GPU。事實(shí)上，即便是在2023年第一季度，Nvidia在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的收入（42億美元）仍然未能超過(guò)Intel和AMD的總和。但到了第二季度，局面發(fā)生了翻天覆地的變化，在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)上，兩大CPU巨頭英特爾和AMD的營(yíng)收分別為40億美元和30億美元。而與之形成鮮明對(duì)比的是，英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營(yíng)收超過(guò)了100億美元，這一數(shù)字甚至超過(guò)了英特爾和AMD的營(yíng)收之和。這一數(shù)據(jù)充分顯示了GPU的地位在迅速上升，并在某些領(lǐng)域已經(jīng)超越了CPU。

GPU現(xiàn)在在現(xiàn)代超級(jí)計(jì)算中占據(jù)了中心地位，它被廣泛用于各種任務(wù)的加速，從網(wǎng)絡(luò)到游戲，從加密到人工智能等各個(gè)領(lǐng)域。隨著越來(lái)越多的計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到GPU上，我們可以預(yù)見(jiàn)到，GPU將在未來(lái)幾十年內(nèi)繼續(xù)是計(jì)算和人工智能領(lǐng)域的主要工具。

為數(shù)據(jù)處理而生的DPU

有了專(zhuān)門(mén)處理圖形的GPU之后，還不夠。在數(shù)字化時(shí)代，需要有針對(duì)數(shù)據(jù)處理而生的處理器，于是數(shù)據(jù)處理單元（DPU）應(yīng)運(yùn)而生，DPU也被稱(chēng)為是數(shù)據(jù)中心的第三大計(jì)算支柱。DPU 與 CPU 和 GPU 配合使用，可增強(qiáng)計(jì)算能力并處理日益復(fù)雜的現(xiàn)代數(shù)據(jù)工作負(fù)載。

CPU、GPU和DPU的對(duì)比（來(lái)源：datacenterknowledge）

DPU是專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用來(lái)處理大量的數(shù)據(jù)和信息。它可以有效地處理和分析數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算平臺(tái)的性能。根據(jù)英偉達(dá)的說(shuō)法，DPU應(yīng)該能完成以下三大項(xiàng)任務(wù)：

卸載：從服務(wù)器CPU接管基礎(chǔ)設(shè)施任務(wù)，以便更多的CPU能力可用于運(yùn)行應(yīng)用程序。

加速：使用DPU芯片中的硬件加速，比CPU更快地運(yùn)行基礎(chǔ)設(shè)施功能。

隔離：將關(guān)鍵數(shù)據(jù)平面和控制平面功能移至DPU上的單獨(dú)域，既可以減輕服務(wù)器CPU 的工作，又可以在CPU或其軟件受到損害時(shí)保護(hù)功能。

迄今為止，許多 DPU 開(kāi)發(fā)都是針對(duì)超大規(guī)模的。展望未來(lái)，DPU 在數(shù)據(jù)中心和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)其他地方的使用預(yù)計(jì)將會(huì)增長(zhǎng)。一種可能實(shí)現(xiàn)的方式是將 DPU 技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)相融合——AMD Pensando 將這種技術(shù)組合稱(chēng)為“智能交換機(jī)”?！拔覀冋J(rèn)為智能交換機(jī)是企業(yè)吸收 DPU 技術(shù)的最簡(jiǎn)單方法，因?yàn)樗梢宰屗麄兲蕴f設(shè)備，并為他們的網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)重要的技術(shù)和規(guī)模，” AMD Pensando 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和解決方案小組首席商務(wù)官 Soni Jiangdani 表示。

由于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、5G 和復(fù)雜云架構(gòu)需求的增長(zhǎng)，DPU市場(chǎng)穩(wěn)步增長(zhǎng)。隨著對(duì)數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用程序的需求不斷增加，計(jì)算架構(gòu)將不斷發(fā)展，從而需要更快、更高效、更安全的數(shù)據(jù)處理。DPU市場(chǎng)市場(chǎng)上涌現(xiàn)了不少芯片玩家，主要供應(yīng)商包括國(guó)外的英偉達(dá)、Marvell、Fungible（被微軟收購(gòu)）、Broadcom、Intel、Resnics和AMD Pensando，國(guó)內(nèi)還有中科馭數(shù)、芯啟源云豹智能、云脈芯連等等。

根據(jù)Allied Market Research 的一份報(bào)告，預(yù)計(jì)到 2031 年，全球數(shù)據(jù)處理單元市場(chǎng)將達(dá)到 55 億美元，2022 年至 2031 年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為 26.9%。因此，DPU 可能會(huì)從今天的可選組件轉(zhuǎn)變?yōu)橄乱淮?jì)算的必要行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

爆炸性增長(zhǎng)的視頻，需要VPU

隨著視頻內(nèi)容的普及和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻處理單元（VPU，Video Processing Unit）成為了當(dāng)前科技領(lǐng)域的一顆新星。多年來(lái)，英特爾的CPU+軟件的視頻解碼/編碼方案一直主導(dǎo)著流媒體市場(chǎng)，但是隨著視頻流媒體對(duì)高質(zhì)量視頻的需求不斷增長(zhǎng)，CPU將不再具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值，而且會(huì)消耗太多的能耗和空間。于是，VPU這種專(zhuān)門(mén)用來(lái)處理視頻的芯片開(kāi)始興起，他們旨在釋放CPU的龐大勞動(dòng)力。

VPU（視頻處理單元）是專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用來(lái)處理視頻任務(wù)的，它可以高效地處理視頻編碼和解碼、圖像處理和機(jī)器視覺(jué)等任務(wù)。通過(guò)將這些任務(wù)從CPU或GPU上卸載，VPU可以提高系統(tǒng)的總體效率和性能，同時(shí)也減輕了CPU或GPU的負(fù)擔(dān)，使它們可以專(zhuān)注于其他任務(wù)。而且這樣的VPU通常還具有高性能、低功耗和低延時(shí)等多個(gè)優(yōu)勢(shì)，據(jù)SemiAnalysis對(duì)VPU芯片廠商镕銘微電子（NETINT）的分析，相比于CPU和GPU，VPU的密度和功耗是CPU和GPU無(wú)法比擬的，VPU的出現(xiàn)可以說(shuō)是為視頻行業(yè)應(yīng)用帶來(lái)了前所未有的加速計(jì)算能力。

VPU與GPU和CPU的對(duì)比（圖源：Semianalysis）

當(dāng)下4K、8K等高清視頻技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使得視頻處理的計(jì)算負(fù)擔(dān)持續(xù)上升，這使得高效能的VPU成為行業(yè)發(fā)展的必備工具。目前包括谷歌、Meta、字節(jié)跳動(dòng)和騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭均已經(jīng)瞄上這顆芯片。與此同時(shí)，AMD在今年4月，發(fā)布了一款用于數(shù)據(jù)中心的新型專(zhuān)用媒體加速器和視頻編碼卡——Alveo MA35D，英特爾則是將VPU集成到其14代酷睿Meteor lake處理器中。除了云和數(shù)據(jù)中心之外，終端也已成為視頻及游戲的主要載體，手機(jī)廠商愈發(fā)追求視頻或影像質(zhì)量。對(duì)此，vivo/小米以視頻芯片為自研切入點(diǎn)，如Pixelworks/逐點(diǎn)半導(dǎo)體這樣的第三方視頻芯片供應(yīng)商也開(kāi)始迎來(lái)發(fā)展契機(jī)。

未來(lái)，視頻處理芯片市場(chǎng)預(yù)計(jì)將繼續(xù)增長(zhǎng)，特別是在邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 和5G通信領(lǐng)域。高效和低功耗的視頻處理芯片將成為這些應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵組件。

更多新的“PU”正在路上

一家成立于2018年的以色列的初創(chuàng)芯片企業(yè)NeuroBlade，開(kāi)發(fā)了一種專(zhuān)用處理器架構(gòu)，他們將之稱(chēng)為是SPU（SQL處理單元）。該公司的目標(biāo)是成為“數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的 Nvidia”。SPU主要是用來(lái)加速SQL指令處理，該公司CEO表示，通過(guò)使用專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的處理器加速SQL處理，可以實(shí)現(xiàn)端到端SQL分析加速。在部署方面，該芯片通過(guò)主機(jī)服務(wù)器的PCIe總線插入，能夠透明地接管SQL相關(guān)處理，而無(wú)需修改主機(jī)應(yīng)用程序軟件。

SPU支持常見(jiàn)的列式文件格式。當(dāng)一個(gè)查詢請(qǐng)求從查詢引擎發(fā)送時(shí)（也就是從數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中發(fā)出查詢請(qǐng)求），SPU可以直接訪問(wèn)和處理存儲(chǔ)在本地存儲(chǔ)設(shè)備上的數(shù)據(jù)文件。在處理完數(shù)據(jù)文件后，SPU會(huì)將處理結(jié)果以原生查詢引擎布局的形式發(fā)送回查詢引擎。

SPU的工作原理

NeuroBlade公司正在與多個(gè)大型超大規(guī)模提供商進(jìn)行談判，并已與一家公司贏得了數(shù)千張SPU卡的合同。如NeuroBlade還與戴爾公司合作，在PowerEdge服務(wù)器中分銷(xiāo)SPU卡產(chǎn)品。據(jù)他們稱(chēng)，超大規(guī)模企業(yè)使用這一SQL處理單元 (SPU) 來(lái)卸載運(yùn)行分析工作負(fù)載的x86 CPU，可以獲得100倍或更多的工作加速，每年可以節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元。在NeuroBlade的客戶中，還有存儲(chǔ)類(lèi)客戶，鎧俠已經(jīng)在其CM7系列企業(yè)NVMe SSD中成功配置了其 NeuroBlade硬件增強(qiáng)型查詢系統(tǒng) (HEQS)，據(jù)他們稱(chēng)，可以使客戶能夠充分發(fā)揮高性能 SSD 吞吐量的潛力，從而將查詢性能提高高達(dá)100倍。

結(jié)論

一款“全能”型的CPU似乎已經(jīng)不能滿足所有的計(jì)算需求。隨著計(jì)算需求的多樣化和技術(shù)的發(fā)展，多種PU的出現(xiàn)，如GPU、DPU、SPU和VPU，正是對(duì)這種趨勢(shì)的回應(yīng)。它們從各自擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，優(yōu)化特定的計(jì)算任務(wù)，為CPU“分憂解難”，提高整體的計(jì)算效率和性能。

雖然多種PU的出現(xiàn)已經(jīng)開(kāi)始瓜分CPU的任務(wù)，但CPU仍然是計(jì)算的中心。不過(guò)，多種PU的融合和發(fā)展無(wú)疑會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)計(jì)算技術(shù)的不斷進(jìn)步和優(yōu)化，幫助實(shí)現(xiàn)更高效，更快速的計(jì)算，滿足日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)和計(jì)算需求。

在未來(lái)，我們可以期待更多種類(lèi)的處理器出現(xiàn)，它們將更加專(zhuān)業(yè)和高效地處理各種不同類(lèi)型的計(jì)算任務(wù)，為各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域帶來(lái)更大的便利和推動(dòng)力。

編輯：黃飛

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