曾經(jīng)，作為電腦的大腦，計算機需要CPU。計算機內存儲的數(shù)據(jù)、外圍的設備和其他組建要么將數(shù)據(jù)輸入CPU，要么接受CPU的指令。
后來，為了減輕CPU的壓力，GPU應運而生。雖然GPU的出現(xiàn)是為了減輕CPU在圖像處理方面的壓力，但是由于其優(yōu)秀的并行處理能力，如今GPU不局限于圖像渲染，還應用于人工智能、深度學習、大數(shù)據(jù)分析等領域。
到了現(xiàn)在，隨著核心網(wǎng)、匯聚網(wǎng)朝著100G、200G發(fā)展，接入網(wǎng)也達到50G、100G，CPU無法提供足夠的算力來處理數(shù)據(jù)包。因此，出現(xiàn)了“性能帶寬增速比失調”的問題。AWS形象地稱之為“數(shù)據(jù)中心稅”——還未運行業(yè)務程序，接入網(wǎng)絡數(shù)據(jù)就要占去許多計算資源。
舉一個例子，在云計算場景下，虛擬機之間的數(shù)據(jù)轉發(fā)，通常而言20個VM需要消耗的算力，如果用Xeon的多核CPU來處理大概需要5個核的算力，這是將一筆比很大的開銷。
阿里云彈性計算產品線負責人張獻濤曾經(jīng)算了一筆賬，阿里云營收規(guī)模已經(jīng)達到上百億元，如果存儲、網(wǎng)絡占用約10％的CPU資源，則意味著年損失10多億元。
因此，為了繼續(xù)減輕CPU的負擔，DPU登上舞臺。對于CPU處理效率低下同時GPU也處理不了的負載，就可以卸載到專用的DPU進行處理。
DPU的概念是由英偉達帶火的。在2020年上半年，英偉達以69億美元的對價收購以色列網(wǎng)絡芯片公司 Mellanox Technologies，并與同年推出BlueField－2 DPU，從此拉開了DPU發(fā)展的序幕。
英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“DPU將是未來計算的三大支柱之一。CPU用于通用計算、GPU用于加速計算，而DPU在數(shù)據(jù)中心移動數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)處理。”
DPU競爭開始
DPU最早落地的領域是云計算，很多云服務商早就意識到了問題，AWS從2015年就已經(jīng)探索DPU的發(fā)展，收購芯片廠商Annapurna Labs，推出Nitro芯片。雖然當時還沒有“DPU”這一名字，但Nitro被公認為是DPU的早期形態(tài)。之后，2017年AWS正式推出了Nitro，將網(wǎng)絡、存儲和安全任務卸載到基于Arm架構的專用設備上。
同樣是2017年，為了解決隨著云計算業(yè)務規(guī)模的擴大，資源爭搶、算力損失的問題，阿里云推出了神龍（X－Dragon），通過虛擬化來達到轉接CPU存儲、網(wǎng)絡等基礎功能的目的。很快，阿里云就把天貓雙十一當做試驗場并成功運營，后來上汽成了第一家神龍架構的試驗客戶。
回看過去，我們可以將2017這一年稱之為DPU元年。
三年后英偉達將其命名為DPU之后，才有了一個統(tǒng)一的叫法。目前來看，真正實現(xiàn)大規(guī)模商用DPU架構的，全球只有兩家：亞馬遜的AWS，以及阿里云。
而云服務商中，不止亞馬遜與阿里云布局DPU，同樣看中云服務的騰訊云也加入了DPU的研發(fā)。以統(tǒng)一算力底座，降低總體成本為目的，騰訊自研了水杉和銀杉兩代DPU。目前，騰訊自研DPU已經(jīng)支撐公有云外部客戶，以及微信、QQ、騰訊會議等自研業(yè)務上云。
去年加入云計算的新成員字節(jié)跳動也宣布將自研DPU，計劃通過火山引擎云產品的方式對外服務。
在云廠商的來勢洶洶下，芯片廠商也并非無動于衷。
當初帶火DPU的英偉達，自然對DPU有所部署。英偉達計劃在2022年推出性能更強的BlueField3；到2022年，英偉達計劃推出第三代DPU；2024年推出集成其GPU模塊的BlueField4。
Marvell最新推出的OCTEON 10系列DPU，采用了Armv9架構的Neoverse N2 CPU內核和臺積電5nm制程工藝，支持最新的PCIe 5．0 I／O與DDR5內存。作為DPU的重要補充，Marvell還為OCTEON 10引入了內部機器學習（ML）引擎。這樣，從本質上講，Marvell正在成為英偉達的直接競爭對手。
英特爾也參與戰(zhàn)局，在2021年6月發(fā)布首款IPU產品，將其視為云戰(zhàn)略的重要支柱之一，助力數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡加速走向可編程的分布式架構。2022年4月，英特爾公布收購云解決方案公司Granulate的協(xié)議，以提升自身在云計算系統(tǒng)的綜合協(xié)調性；2022年5月，英特爾發(fā)布第二代IPU，并公布將在2023—2024年間上線第三代IPU的消息。基于端到端可編程能力，英特爾不斷在“云端”實現(xiàn)高效運算，解鎖數(shù)據(jù)中心基礎設施的新潛力。
國內DPU初創(chuàng)企業(yè)
DPU的賽道上也逐漸出現(xiàn)了中國企業(yè)的身影，并且隨著DPU風口的漸起成功融到資金。目前來說，國內比較受到關注的DPU初創(chuàng)企業(yè)包括：云豹智能、中科馭數(shù)、芯啟源、云脈芯聯(lián)、星云智聯(lián)、大禹智芯。
今年6月，大禹智芯宣布完成A輪融資，融資金額未公布，該輪融資由前海方舟旗下的智慧互聯(lián)產業(yè)基金、中原前海基金和齊魯前海基金共同投資，融資資金將用于產品研發(fā)和推廣。
云豹智能同樣在6月完成了B輪融資，據(jù)悉本輪云豹投后估值約90 億元，而本輪投資方包括騰訊、淡馬錫、深創(chuàng)投、華西村股份旗下投資平臺一村資本、民生銀行上市金融控股平臺民銀資本、耀途資本，這是騰訊第3 次投資這家成立不到 2 年的 DPU 公司。
9月，中科馭數(shù)宣布完成超以往輪次融資規(guī)模的數(shù)億元B輪融資，由金融街資本領投，建設銀行旗下建信股權跟投，老股東靈均投資、光環(huán)資本、泉宗資本連續(xù)三輪追投。
芯啟源在去年11月完成數(shù)億元的Pre－A4 輪融資后，今年3月宣布再獲超億元戰(zhàn)略投資，本輪融資由國家集成電路產業(yè)基金旗下子基金上海超越摩爾領投，老股東允泰資本繼續(xù)堅定跟投。
可以看到，在DPU的熱潮下，不少初創(chuàng)企業(yè)紛紛拿到巨額融資。但作為數(shù)據(jù)處理的一大將，DPU需要與CPU、GPU同量級的投入，可是市場規(guī)模遠不如CPU、GPU。據(jù)統(tǒng)計，2021年全球DPU市場規(guī)模達到50．7億美元，CPU市場規(guī)模則可達532億美元，這其中是10倍的差距。
有業(yè)內人士做過一個估算，在終端場景，大芯片的銷量至少需要達到數(shù)千萬級別才能有效攤薄一次性的研發(fā)成本；在數(shù)據(jù)中心場景，則需要50萬甚至100萬以上的銷量，才能有效攤薄研發(fā)成本。
根據(jù)海外做 DPU 的初創(chuàng)公司如 Fungible 和 Pensando 等需要的資深開發(fā)人員規(guī)模、研發(fā)時間、需要購買的 IP 和測試工具以及這些公司融到的資金去估算，開發(fā)這樣復雜的高端通用的 DPU 芯片大概需要 3 億美元以上的成本，才能實現(xiàn)客戶量產。
這注定了DPU不可能是一個簡單的創(chuàng)業(yè)“游戲”。
DeepTech曾經(jīng)總結了打造一個成功的 DPU 芯片企業(yè)，至少需要兼具的六大條件：一是具備高端芯片開發(fā)經(jīng)驗；二是要有大量商業(yè)落地的經(jīng)驗；三是有成功創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗的團隊；四是對云計算客戶業(yè)務非常熟悉；五是與云計算大廠客戶緊密合作，有豐富的場景實戰(zhàn)經(jīng)驗；六是必須要巨額融資。
創(chuàng)始人經(jīng)歷來看，不少初創(chuàng)公司或缺乏高端芯片開發(fā)經(jīng)驗，或缺乏頭部云服務商合作的經(jīng)驗等，是否能走到最后還是一個問號。
云豹智能創(chuàng)始人蕭啟陽，博士畢業(yè)于美國斯坦福大學，后續(xù)在硅谷創(chuàng)辦 RMI 公司；中科馭數(shù)創(chuàng)始人鄢貴海是中科院背景；芯啟源，創(chuàng)始人盧笙有銷售 USB 和 TCAM 芯片的背景；大禹智芯創(chuàng)始人李爽是前美團公有云的負責人，對云業(yè)務有一定的認識，這四家家公司創(chuàng)始人都有相關背景。
云脈芯聯(lián)、星云智聯(lián)等企業(yè)的創(chuàng)始人在公開資料中，并沒有開發(fā)高端芯片和創(chuàng)業(yè)的經(jīng)驗。云脈芯聯(lián)創(chuàng)始人劉永鋒是技術出身，曾在阿里和華為工作過，在公開信息沒有查到其創(chuàng)始人有開發(fā)高端芯片和創(chuàng)業(yè)的經(jīng)驗；星云智聯(lián)，兩位創(chuàng)始人是夏廬生和于勇。夏廬生曾擔任安信證券研究中心通信行業(yè)首席分析師，公開信息查不到于勇在芯片行業(yè)的背景。
即使強如英偉達，其DPU發(fā)布兩年左右，使用的人數(shù)也尚且不多，更何況是本就在芯片方面發(fā)展相對欠缺的中國芯片初創(chuàng)企業(yè)。目前能夠拿出成績的僅有中科馭數(shù)、云豹智能兩家企業(yè)。
成立僅一年后，中科馭數(shù)第一顆芯片就已成功完成流片，并取得了業(yè)界數(shù)據(jù)庫與時序數(shù)據(jù)處理融合加速芯片零的突破。中科馭數(shù)的第三代DPU芯片的研發(fā)迭代也已經(jīng)接近尾聲。中科馭數(shù)第二代DPU芯片K2已于今年年初投片，預計在10月回片。
云豹的第一款 DPU SoC（系統(tǒng)級芯片）正在開發(fā)階段，計劃于明年量產。去年底云豹已發(fā)布基于 FPGA 版本的 DPU 云霄。
與 CPU、GPU 等一樣，DPU 結構復雜、開發(fā)周期長、投入大。起步于2020 年和 2021 年的中國DPU初創(chuàng)企業(yè)，算上前期團隊組建時間，開發(fā)周期也僅在 1 年左右，何時能出現(xiàn)量產的產品是市場都在期待的。
總結
實際上，梳理中國DPU行業(yè)商業(yè)模式后，能將其分為兩種。
一種是以芯啟源為代表的，通過自研中高級軟件、外購處理器和網(wǎng)絡芯片的方式，這類方式門檻適中，DPU產線核心研發(fā)團隊需至少10人，預判在5至8年收回前期成本。
另一種是以中科馭數(shù)和云豹為代表的，自研處理器微架構和中高級軟件，外購網(wǎng)絡芯片的方式，這類方式門檻較高，DPU產線核心研發(fā)團隊需具備至少40人。
DPU沒有統(tǒng)一的標準、需要與云計算基礎設施緊密綁定、產品的通用性問題、沒有明確的大客戶，這些都是DPU創(chuàng)業(yè)會遇到的問題。
目前要解決DPU標準化應用，還存在一定挑戰(zhàn)。由于數(shù)據(jù)中心本身的復雜性，各大廠商一方面采用商用現(xiàn)貨組件（即COTS）來構建系統(tǒng)，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標準化產品，但除此之外的所有技術實現(xiàn)幾乎都是“八仙過海，各顯神通。”
中科馭數(shù)創(chuàng)始人鄢貴海也表示：“有的廠商強化IO能力、有的關注路由轉發(fā)、有的重視存儲卸載、有的關注安全加密，不一而足。”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標準化面臨的最大挑戰(zhàn)。
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