去年秋天，英偉達宣布推出一款新型處理器DPU，黃仁勛的帶貨原話是：“數據中心已成為新型計算單元。在現代化、安全的加速數據中心中，DPU 已成為其重要的組成部分。CPU、GPU 和 DPU 的結合，可構成完全可編程的單一AI計算單元，提供前所未有的安全性和算力?！?br/>

　　DPU作為面向數據中心的專用處理器，是否真的有望成為繼CPU和GPU之后的第三顆算力芯片？

　　為什么需要DPU？

　　圖源 | PC Magazine

　　CPU負責通用計算、GPU負責加速計算已經成為絕大部分數據中心的常態。用于加速計算的GPU，將計算密集型任務從CPU中分離出來，CPU繼續發揮通用計算和邏輯運算的能力，將并行計算、機器學習和AI計算等任務交給GPU處理。

　　隨著數據中心向軟件定義的趨勢發展，它在變得更加靈活的同時也將承受更大的負擔，基礎架構的運行將消耗20%-30%的CPU核心。這也意味著，新的分工體系需要更加細分的“工種”，為CPU“減負”。

　　正如GPU受圖形圖像需求的驅動發展，DPU（Data Processing Unit，數據處理器）的產生背景是端邊云一體化趨勢下，對計算延遲、數據安全、資源虛擬化的需求，而這些功能對于實現對于下一代云上大規模計算至關重要。

　　國內外玩家都有誰？

　　事實上，想在基礎網絡架構變革中分一杯羹的不止DPU，還有智能網卡（SmartNIC）。我們都知道數據中心服務器之間的網絡互聯有一套底層軟件系統，這套軟件需要能完成網絡互聯協議，除此之外，還需要能跑一套數據中心必備的網絡安全系統。傳統上，這些處理也跑在CPU上，而隨著SmartNIC的逐漸普及，它正在網絡安全和網絡協議處理方面緩慢地取代CPU。

　　Xilinx去年推出的Alveo U25 就是一款一體化內置可編程FPGA的 SmartNIC ，在單顆器件上實現了網絡、存儲和計算加速功能的融合。

　　DPU可以看做是SmartNIC的增強版本，一方面加強了SmartNIC對于網絡協議和網絡安全的處理能力，另一方面整合并加強了分布式存儲的處理能力，從而讓DPU能在這兩個領域更多地替代CPU。

　　這將是一個即將掀起大風浪的領域，擠滿了摩拳擦掌的選手們。據不完全統計，國內外布局這一市場的玩家，既有Intel、英偉達、Broadcom、Marvell這樣的大廠，也包括Fungible、Pensando等初創企業，其中幾家大廠近些年的幾宗收購，也在圍繞這一領域展開。

　　從技術路線來看，各家方案有所不同。Intel、Broadcom都是面向交換機、路由器芯片，Intel基于FPGA，Broadcom基于Arm架構；英偉達側重于數據安全、網絡、存儲卸載，主要基于所收購的Mellanox網絡方案及Arm架構實現；Marvell主要面向5G帶寬，通過收購Cavium獲得的可編程芯片技術和Arm架構形成方案；Pensando和Fungible兩家創企，前者面向支持P4的SDN，方案主要通過軟件定義網絡處理器實現，后者面向網絡、存儲、虛擬化，方案基于MIPS架構。

　　國內廠商在這一領域目前有披露的并不多，華為的智能網卡屬于DPU的細分，不過智能網卡芯片還未正式宣布；阿里方面，據了解有DPU較為原始形態的產品；還有中科馭數，最近剛剛宣布了下一代DPU芯片計劃。

　　沖擊千億量級DPU市場

　　國產芯片加速成長

　　根據Fungible和Nvidia的預測，用于數據中心的DPU量級將達到和數據中心服務器等量的級別。服務器每年新增大約千萬量級，一臺服務器可能沒有GPU，但一定會有一顆或者多顆DPU，好比每臺服務器都必須配網卡一樣。服務器每年新增大約1500萬臺，每顆DPU如果以1萬元計算，將是千億量級的市場規模。

　　追溯起來的話，中科馭數的創始團隊算是在國內較早進行DPU芯片研發的。該公司創始人兼CEO鄢貴海博士、聯合創始人兼CTO盧文巖博士、首席科學家李曉維博士，均來自中科院計算所計算機體系結構國家重點實驗室。他們提出了軟件定義加速器技術（Software Defined Accelerator），自主研發了KPU（Kernel Processing Unit）芯片架構，并于2019年設計出業界首顆數據庫與時序數據處理融合加速芯片，已經成功流片。中科馭數的DPU芯片，正是基于自研的KPU芯片架構，具有網絡協議處理、數據庫和大數據處理加速、存儲運算、安全加密運算等核心功能。

　　從KPU架構到DPU芯片，中科馭數的關鍵優勢是什么？

　　鄢貴海博士介紹，相較于傳統的ASIC或SoC DPU芯片架構，KPU有較高的靈活性，可以通過即時的軟件配置來定義芯片內部數據運算邏輯，在保障充沛算力的同時，以最低功耗支撐更多運算負載類型。其KPU定位為“敏捷異構”的專用計算架構，與CPU、GPU、FPGA、ASIC相比，KPU-Drive方案在算力、能效比（TCO）、算法靈活性、邊際成本、開發周期等方面優勢明顯。

　　目前，中科馭數已經積累了8個大類的KPU內核資源， 涵蓋了時間序列分析、數據查詢、加密解密、數據壓縮、協議解析等，并在過去兩年完成了兩代KPU的迭代。KPU也從最初的單個應用算法加速，進化到了集網絡、數據庫與應用算法的全方位立體化加速體系。

　　再與同類方案做橫向對比，中科馭數是否有獨特優勢？

　　據了解，同類DPU方案類型大致可以概括為三種：一是以通用眾核為基礎的同構眾核DPU，例如Broadcom的Stingray架構，以多核Arm為核心，以眾取勝，可編程靈活性較好，但是應用針對性不夠，對于特殊算法和應用的支持，與通用CPU相比并無太顯著優勢；二是以專用核為基礎的異構核陣列，這種架構的特點是針對性較強、性能較好，但是犧牲了部分靈活性；第三種路線是以上二者的折中，且專用核的比重越來越大，正在成為最新的產品趨勢，以英偉達的BlueField2系列DPU來看，就包括4個Arm核及多個專用加速核區域，Fungible的DPU則包含6大類的專用核，和52個MIPS小型通用核。

　　“不同于Broadcom、Fungible等國外芯片廠商，中科馭數的DPU沒有采用原來眾核為主的架構，而是將重點放在異構核上，以針對性算法加速為核心，通過KPU架構來組織異構核。在KPU架構下，中科馭數研發了芯片級完善的L2/L3/L4層全網絡協議處理核，推出了直接面向OLAP、OLTP及類SQL處理的數據查詢處理核”，鄢貴海介紹。

　　這樣帶來的好處是，更高效的數據處理效率、獲得更直接的使用接口，以及更佳的虛擬化支持，這些特性對于金融科技、數據中心、混合云及邊緣計算等高帶寬、低延遲、數據密集型的計算場景都尤為重要。

　　以KPU架構為核心，在2019年流片第一顆芯片K1的基礎上，中科馭數下一顆芯片K2預計今年年底流片。從目前曝光的芯片架構來看，功能層面包括L2/L3/L4層的網絡協議處理，可處理200G網絡帶寬數據；融合了數據庫、大數據處理能力，直接面向OLAP、OLTP及大數據處理平臺，如Spark等；此外，還囊括機器學習計算核以及安全加密運算核。

中科馭數K2芯片架構