曾經(jīng)，作為電腦的大腦，計(jì)算機(jī)需要CPU。計(jì)算機(jī)內(nèi)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)、外圍的設(shè)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(lái)，為了減輕CPU的壓力，GPU應(yīng)運(yùn)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(yīng)用于人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)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(dá)到50G、100G，CPU無(wú)法提供足夠的算力來(lái)處理數(shù)據(jù)包。因此，出現(xiàn)了“性能帶寬增速比失調(diào)”的問題。AWS形象地稱之為“數(shù)據(jù)中心稅”——還未運(yùn)行業(yè)務(wù)程序，接入網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)就要占去許多計(jì)算資源。

舉一個(gè)例子，在云計(jì)算場(chǎng)景下，虛擬機(jī)之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，通常而言20個(gè)VM需要消耗的算力，如果用Xeon的多核CPU來(lái)處理大概需要5個(gè)核的算力，這是將一筆比很大的開銷。

阿里云彈性計(jì)算產(chǎn)品線負(fù)責(zé)人張獻(xiàn)濤曾經(jīng)算了一筆賬，阿里云營(yíng)收規(guī)模已經(jīng)達(dá)到上百億元，如果存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)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(fù)擔(dān)，DPU登上舞臺(tái)。對(duì)于CPU處理效率低下同時(shí)GPU也處理不了的負(fù)載，就可以卸載到專用的DPU進(jìn)行處理。

DPU的概念是由英偉達(dá)帶火的。在2020年上半年，英偉達(dá)以69億美元的對(duì)價(jià)收購(gòu)以色列網(wǎng)絡(luò)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(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“DPU將是未來(lái)計(jì)算的三大支柱之一。CPU用于通用計(jì)算、GPU用于加速計(jì)算，而DPU在數(shù)據(jù)中心移動(dòng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。”

DPU競(jìng)爭(zhēng)開始

DPU最早落地的領(lǐng)域是云計(jì)算，很多云服務(wù)商早就意識(shí)到了問題，AWS從2015年就已經(jīng)探索DPU的發(fā)展，收購(gòu)芯片廠商Annapurna Labs，推出Nitro芯片。雖然當(dāng)時(shí)還沒有“DPU”這一名字，但Nitro被公認(rèn)為是DPU的早期形態(tài)。之后，2017年AWS正式推出了Nitro，將網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和安全任務(wù)卸載到基于Arm架構(gòu)的專用設(shè)備上。

同樣是2017年，為了解決隨著云計(jì)算業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大，資源爭(zhēng)搶、算力損失的問題，阿里云推出了神龍（X－Dragon），通過虛擬化來(lái)達(dá)到轉(zhuǎn)接CPU存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)功能的目的。很快，阿里云就把天貓雙十一當(dāng)做試驗(yàn)場(chǎng)并成功運(yùn)營(yíng)，后來(lái)上汽成了第一家神龍架構(gòu)的試驗(yàn)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(dá)將其命名為DPU之后，才有了一個(gè)統(tǒng)一的叫法。目前來(lái)看，真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用DPU架構(gòu)的，全球只有兩家：亞馬遜的AWS，以及阿里云。

而云服務(wù)商中，不止亞馬遜與阿里云布局DPU，同樣看中云服務(wù)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(huì)議等自研業(yè)務(wù)上云。

去年加入云計(jì)算的新成員字節(jié)跳動(dòng)也宣布將自研DPU，計(jì)劃通過火山引擎云產(chǎn)品的方式對(duì)外服務(wù)。

在云廠商的來(lái)勢(shì)洶洶下，芯片廠商也并非無(wú)動(dòng)于衷。

當(dāng)初帶火DPU的英偉達(dá)，自然對(duì)DPU有所部署。英偉達(dá)計(jì)劃在2022年推出性能更強(qiáng)的BlueField3；到2022年，英偉達(dá)計(jì)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(gòu)的Neoverse N2 CPU內(nèi)核和臺(tái)積電5nm制程工藝，支持最新的PCIe 5．0 I／O與DDR5內(nèi)存。作為DPU的重要補(bǔ)充，Marvell還為OCTEON 10引入了內(nèi)部機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）引擎。這樣，從本質(zhì)上講，Marvell正在成為英偉達(dá)的直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

英特爾也參與戰(zhàn)局，在2021年6月發(fā)布首款I(lǐng)PU產(chǎn)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(luò)加速走向可編程的分布式架構(gòu)。2022年4月，英特爾公布收購(gòu)云解決方案公司Granulate的協(xié)議，以提升自身在云計(jì)算系統(tǒng)的綜合協(xié)調(diào)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(shí)現(xiàn)高效運(yùn)算，解鎖數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的新潛力。

國(guó)內(nèi)DPU初創(chuàng)企業(yè)

DPU的賽道上也逐漸出現(xiàn)了中國(guó)企業(yè)的身影，并且隨著DPU風(fēng)口的漸起成功融到資金。目前來(lái)說，國(guó)內(nèi)比較受到關(guān)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(chǎn)業(yè)基金、中原前?；鸷妄R魯前?；鸸餐顿Y，融資資金將用于產(chǎn)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(tái)一村資本、民生銀行上市金融控股平臺(tái)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(lǐng)投，建設(shè)銀行旗下建信股權(quán)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(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)基金旗下子基金上海超越摩爾領(lǐng)投，老股東允泰資本繼續(xù)堅(jiān)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(jí)的投入，可是市場(chǎng)規(guī)模遠(yuǎn)不如CPU、GPU。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021年全球DPU市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到50．7億美元，CPU市場(chǎng)規(guī)模則可達(dá)532億美元，這其中是10倍的差距。

有業(yè)內(nèi)人士做過一個(gè)估算，在終端場(chǎng)景，大芯片的銷量至少需要達(dá)到數(shù)千萬(wàn)級(jí)別才能有效攤薄一次性的研發(fā)成本；在數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景，則需要50萬(wàn)甚至100萬(wàn)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(shí)間、需要購(gòu)買的 IP 和測(cè)試工具以及這些公司融到的資金去估算，開發(fā)這樣復(fù)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(shí)現(xiàn)客戶量產(chǎn)。

這注定了DPU不可能是一個(gè)簡(jiǎn)單的創(chuàng)業(yè)“游戲”。

DeepTech曾經(jīng)總結(jié)了打造一個(gè)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(yàn)；二是要有大量商業(yè)落地的經(jīng)驗(yàn)；三是有成功創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)；四是對(duì)云計(jì)算客戶業(yè)務(wù)非常熟悉；五是與云計(jì)算大廠客戶緊密合作，有豐富的場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)；六是必須要巨額融資。

創(chuàng)始人經(jīng)歷來(lái)看，不少初創(chuàng)公司或缺乏高端芯片開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，或缺乏頭部云服務(wù)商合作的經(jīng)驗(yàn)等，是否能走到最后還是一個(gè)問號(hào)。

云豹智能創(chuàng)始人蕭啟陽(yáng)，博士畢業(yè)于美國(guó)斯坦福大學(xué)，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(tuán)公有云的負(fù)責(zé)人，對(duì)云業(yè)務(wù)有一定的認(rèn)識(shí)，這四家家公司創(chuàng)始人都有相關(guān)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(yàn)。云脈芯聯(lián)創(chuàng)始人劉永鋒是技術(shù)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(yàn)；星云智聯(lián)，兩位創(chuàng)始人是夏廬生和于勇。夏廬生曾擔(dān)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(qiáng)如英偉達(dá)，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(duì)欠缺的中國(guó)芯片初創(chuàng)企業(yè)。目前能夠拿出成績(jī)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(kù)與時(shí)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(yù)計(jì)在10月回片。

云豹的第一款 DPU SoC（系統(tǒng)級(jí)芯片）正在開發(fā)階段，計(jì)劃于明年量產(chǎn)。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(jié)構(gòu)復(fù)雜、開發(fā)周期長(zhǎng)、投入大。起步于2020 年和 2021 年的中國(guó)DPU初創(chuàng)企業(yè)，算上前期團(tuán)隊(duì)組建時(shí)間，開發(fā)周期也僅在 1 年左右，何時(shí)能出現(xiàn)量產(chǎn)的產(chǎn)品是市場(chǎng)都在期待的。

總結(jié)

實(shí)際上，梳理中國(guó)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(jí)軟件、外購(gòu)處理器和網(wǎng)絡(luò)芯片的方式，這類方式門檻適中，DPU產(chǎn)線核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)需至少10人，預(yù)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(gòu)和中高級(jí)軟件，外購(gòu)網(wǎng)絡(luò)芯片的方式，這類方式門檻較高，DPU產(chǎn)線核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)需具備至少40人。

DPU沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)、需要與云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施緊密綁定、產(chǎn)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(huì)遇到的問題。

目前要解決DPU標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用，還存在一定挑戰(zhàn)。由于數(shù)據(jù)中心本身的復(fù)雜性，各大廠商一方面采用商用現(xiàn)貨組件（即COTS）來(lái)構(gòu)建系統(tǒng)，追求低成本，一方面又設(shè)法分層服務(wù)化，打造面向不用類型客戶的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，但除此之外的所有技術(shù)實(shí)現(xiàn)幾乎都是“八仙過海，各顯神通?！?/p>

中科馭數(shù)創(chuàng)始人鄢貴海也表示：“有的廠商強(qiáng)化IO能力、有的關(guān)注路由轉(zhuǎn)發(fā)、有的重視存儲(chǔ)卸載、有的關(guān)注安全加密，不一而足?！倍蠈迂?fù)載不同，也必然對(duì)底層架構(gòu)有各異的需求，這也許是目前DPU標(biāo)準(zhǔn)化面臨的最大挑戰(zhàn)。

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