過去十年中，計算已經(jīng)不僅僅局限在個人電腦和服務(wù)器內(nèi)，CPU和GPU已經(jīng)被廣泛地用于各個新型超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。這些數(shù)據(jù)中心通過功能強大的新型處理器連接在一起，DPU（ Data Processing Unit ，數(shù)據(jù)處理器）已經(jīng)成為了以數(shù)據(jù)為中心的加速計算模型的第三個計算單元。

CPU用于通用計算，GPU用于加速計算，而數(shù)據(jù)中心中傳輸數(shù)據(jù)的DPU則進行數(shù)據(jù)處理。

歡迎來到啟用DPU的數(shù)據(jù)革命時代

根據(jù)現(xiàn)今最著名的歷史學(xué)家之一Yuval Noah Harari的說法 ，人類面臨著四次重大革命：

· 公元前70，000年發(fā)生的認(rèn)知革命定義了語言的誕生和交流的能力。它也克服了尼安德特人，將智人帶到了舞臺的前列。

· 農(nóng)業(yè)革命發(fā)生在公元前10000年，它定義了人類馴養(yǎng)家畜和種植農(nóng)作物的能力，加速了人類人口的增長，推動了城市的崛起。

· 科學(xué)革命是一系列事件，標(biāo)志著現(xiàn)代科學(xué)在早期現(xiàn)代時期的出現(xiàn)，當(dāng)時數(shù)學(xué)、物理、天文學(xué)和科學(xué)的發(fā)展為我們現(xiàn)代生活方式奠定了基礎(chǔ)。

· 我們今天目睹的第四次革命是數(shù)據(jù)革命。

與之前的重大技術(shù)變革（例如個人計算機、客戶端服務(wù)器甚至虛擬化）不同，數(shù)據(jù)革命比以前的革命更隱蔽。這種轉(zhuǎn)變的核心是需要發(fā)動下一次重大技術(shù)飛躍，其中機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)真正人工智能的起點。為了達到這個目標(biāo)，我們需要處理大量的數(shù)據(jù)。

隨著我們進入數(shù)據(jù)革命時代，對更高計算性能的不斷增長的需求正在推動新的數(shù)據(jù)中心加速器和處理單元的誕生。以前CPU和GPU是計算能力的主要來源。數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性的指數(shù)級增長推動了以數(shù)據(jù)為中心的體系結(jié)構(gòu)和新型加速器單元的創(chuàng)建。

在以數(shù)據(jù)為中心的設(shè)計中，完整的基礎(chǔ)架構(gòu)堆棧（包括計算，存儲和網(wǎng)絡(luò)）的架構(gòu)旨在快速有效地捕獲、分析、分類、管理和存檔大量數(shù)據(jù)，新一代加速器應(yīng)運而生 —— DPU。

CPU，GPU和DPU的組合是協(xié)同處理的下一個飛躍，它將利用這些革命性的硬件加速技術(shù)和軟件定義的可編程性來應(yīng)對以數(shù)據(jù)為中心和邊緣計算架構(gòu)的挑戰(zhàn)，最大程度地提高投資回報率，并使不可能成為可能。

DPU有什么與眾不同之處？

為什么人們?nèi)绱丝释褂肈PU？首先，它更安全，因為控制平面可以在系統(tǒng)內(nèi)和系統(tǒng)集群之間與數(shù)據(jù)平面分離。目前服務(wù)器要處理的資料日益增多，除了原有的加解密、封包壓縮外，加速器也讓服務(wù)器要處理的資料量變得更龐大，就會造成原有CPU在處理安全能力表現(xiàn)上出現(xiàn)瓶頸。

DPU可以執(zhí)行原本需要CPU處理的網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全等任務(wù)。這就意味著如果在數(shù)據(jù)中心中采用了DPU，那么CPU的不少運算能力可以被釋放出來，去執(zhí)行廣泛的企業(yè)應(yīng)用。

DPU的主要作用就在于替代了數(shù)據(jù)中心原本用來處理分布式存儲和網(wǎng)絡(luò)通信的CPU處理器資源。在DPU之前，智能網(wǎng)卡（SmartNIC）正在網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)互連協(xié)議方面逐漸取代CPU。而現(xiàn)在DPU的出現(xiàn)，相當(dāng)于是智能網(wǎng)卡的升級替代版本，一方面增強了智能網(wǎng)卡對網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的處理能力，一方面又整合和加強了分布式存儲的處理能力，從而在這兩個領(lǐng)域更好地替代CPU，從而釋放CPU的算力給到其他更多應(yīng)用。

有了DPU的出現(xiàn)，就可以先在DPU將大量的信息先做消化，接著再傳遞給CPU做其他的分配，如此一來能減少CPU約30%的消耗。

DPU是一種新型可編程處理器，是一種SOC（System On Chip），它結(jié)合了：

· 行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的、高性能及軟件可編程的多核CPU，通常基于已應(yīng)用廣泛的Arm架構(gòu)，與其的SOC組件密切配合。

· 高性能網(wǎng)絡(luò)接口，能以線速或網(wǎng)絡(luò)中的可用速度解析、處理數(shù)據(jù)，并高效地將數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU和CPU。

· 各種靈活和可編程的加速引擎，可以卸載AI、機器學(xué)習(xí)、安全、電信和存儲等應(yīng)用，并提升性能。

DPU引入機器學(xué)習(xí)算法可對數(shù)據(jù)進行智能管理、控制和分析，從而減少閃存擦寫次數(shù)，延長SSD使用壽命；還可減少盤內(nèi)計算和總線數(shù)據(jù)量，減輕主機CPU的負擔(dān)。所有這些DPU功能對于實現(xiàn)安全的、裸性能的、原生云計算的下一代云上大規(guī)模計算至關(guān)重要。

CPU、GPU、DPU將代表未來計算的三大支柱。這三者之間，CPU用于通用計算，GPU用于加速計算，而DPU在數(shù)據(jù)中心周圍移動數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理。DPU可以和CPU、GPU相結(jié)合，構(gòu)成完全可編程的單一AI計算單元，實現(xiàn)前所未有的安全性和算力支持。

國際巨頭開始紛紛提前布局

自1950年代以來，中央處理器“ CPU”一直是每臺計算機或智能設(shè)備的核心；到1990年代以來，GPU或圖形處理單元扮演了重要角色。在過去的十年中，計算已經(jīng)擺脫了PC和服務(wù)器的繁瑣局限，CPU和GPU為龐大的新超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供了動力。然而最近幾年，隨著系統(tǒng)中的CPU承受越來越多的網(wǎng)絡(luò)和存儲工作負載，DPU已成為以數(shù)據(jù)為中心的加速計算模型的第三個成員。

根據(jù)THENEXTPLATFORM的分析指出，在2020年，在這個領(lǐng)域的玩家或者潛在玩家主要包括Broadcom、Intel、英偉達、Netronome、Pensando、Fungible和Xilinx，還包括云供應(yīng)商三大巨頭。

DPU是英偉達最新的一個布局。英偉達對DPU尤為重視，最主要的布局就在于2019年3月，花費69億美元收購了以色列芯片公司Mellanox —— Mellanox在2015年9月以8.11億美元的天價收購了EZchip公司，該公司擁有多核芯片創(chuàng)業(yè)公司Tilera的資產(chǎn)，Tilera是最早使用知識產(chǎn)權(quán)的高度并行SmartNIC實施之一，該實施源自更早的MIT研究項目。

Mellanox所擅長的正是為服務(wù)器、存儲和超融合基礎(chǔ)設(shè)施提供包括以太網(wǎng)交換機、芯片和InfiniBand智能互連解決方案在內(nèi)的大量的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品。英偉達的GPU與Mellanox的互連技術(shù)結(jié)合，可以使得數(shù)據(jù)中心工作負載將在整個計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲堆棧中得以優(yōu)化，并能實現(xiàn)更高的性能、更高的利用率和更低的運營成本。

黃仁勛把Mellanox的技術(shù)看作是公司的“X因素”，也就是把數(shù)據(jù)中心改造成一個可以解決高性能計算要求的大型處理器架構(gòu)。而如今我們看到DPU的出現(xiàn)，已經(jīng)是具有這一架構(gòu)雛形的一種嘗試了。

英偉達在DPU上的技術(shù)突破，是在收購Mellanox之后，在這家公司的硬件基礎(chǔ)上開發(fā)出BlueFeild系列的兩款DPU —— 英偉達BlueField-2 DPU與BlueField-2X DPU。

英偉達發(fā)力DPU建設(shè)的深層目的：一個是DPU試圖再一次復(fù)制GPU替代顯示加速卡成為通用顯示芯片的路徑；再一個是DOCA試圖再一次復(fù)制CUDA在GPU通用化過程中所起到的開創(chuàng)生態(tài)之功。

與此同時，隨著數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中傳送的數(shù)據(jù)量以每年25％的速度增長，英特爾也對DPU很感興趣。因為預(yù)算不能以這種速度增長，而且由于對原始CPU計算的偏見投資（與構(gòu)建平衡的系統(tǒng)以更充分地利用可用的計算能力相反），網(wǎng)絡(luò)通常不超過分布式成本的10％系統(tǒng)。面對所有這些壓力，英特爾必須創(chuàng)新并幫助改善網(wǎng)絡(luò)，英特爾認(rèn)為集成顯得很重要。

在DPU上，英特爾主要是將CPU和FPGA結(jié)合在一起，但英特爾并自己做，而是由Inventec和Silicom制造的。前者對于hyperscalers和云構(gòu)建者來說是日益重要的ODM，而后者則是過去二十年來的網(wǎng)絡(luò)接口供應(yīng)商。

另外，英特爾收購了深度學(xué)習(xí)芯片公司Nervana Systems，以及移動和嵌入式機器學(xué)習(xí)公司Movidius，給未來的深度學(xué)習(xí)下了重注。而英特爾所做的這一切，正是在為未來適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)流（DPU）架構(gòu)升級布局。

越來越多供應(yīng)商紛紛涌入DPU架構(gòu)。DPU能否演繹CPU和GPU的佳話？十年前，隨著硬件加速技術(shù)的第一次重大沖擊，我們對GPU產(chǎn)品充滿了興趣?，F(xiàn)在，隨著FPGA擴展到超過300萬個邏輯單元，F(xiàn)PGA得以與其他可組合的處理模塊緊密地結(jié)合在一起，以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存、存儲和計算。有了這些進步，我們開始認(rèn)識到第二次硬件加速浪潮的形成。讓我們靜待其變。

英偉達挑戰(zhàn)英特爾，距離還有多遠

另外一個值得注意的是英偉達提出配合DPU處理器的軟件開發(fā)工具包 —— DOCA（Data-Center-Infrastructure-On-A-Chip Architecture）。英偉達的專家將DOCA類比為數(shù)據(jù)中心服務(wù)器領(lǐng)域的CUDA，其意圖在于幫助開發(fā)人員在DPU加速的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施上構(gòu)建相應(yīng)的應(yīng)用程序，從而豐富DPU的應(yīng)用開發(fā)生態(tài)。

如果和不久前英偉達收購ARM的消息結(jié)合起來，我們看到英偉達的一個重要考量，就是以ARM架構(gòu)的CPU為核心，從服務(wù)器的應(yīng)用加速擴展到服務(wù)器的全部應(yīng)用場景，從而實現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心服務(wù)器領(lǐng)域的更大突破，目標(biāo)自然是英特爾CPU為代表的X86服務(wù)器生態(tài)。

自從英偉達開始收購ARM，外界能夠看到英偉達已經(jīng)多次顯示出其試圖利用ARM處理器進一步占領(lǐng)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器市場的決心，而集成了ARM核心的DPU將成為其打入數(shù)據(jù)中心存量市場取代X86 CPU的第一個切入點。

英偉達推出DPU來切入這個市場，而非直接用ARM核心CPU來與X86 CPU直接競爭，其實是一種比較討巧的做法，相當(dāng)于用集成了網(wǎng)絡(luò)、存儲、安全等任務(wù)的下一代CPU產(chǎn)品來達到逐漸替換CPU的目的，即使其中所內(nèi)涵的ARM CPU性能無法對標(biāo)同一代的X86 CPU，但是整體機由于在DPU SoC上集成了專用的處理加速模塊，因此總體性能一定是超過X86 CPU的。

但是英偉達想要在中高端處理器市場來挑戰(zhàn)英特爾，還要面臨一系列的困難。首先，正是英偉達的GPU與X86 CPU已經(jīng)形成一種非常穩(wěn)定的強互補關(guān)系。英偉達想要采用基于ARM架構(gòu)的處理器做高端服務(wù)器，還需要ARM處理器性能出現(xiàn)大幅的提升，而現(xiàn)在這一進程并不明朗。

英偉達在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的成功與否，都與能否實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的規(guī)模化運算有關(guān)，從發(fā)展自研的DGX系列服務(wù)器到整合Mellanox的技術(shù)，再到借助ARM生態(tài)發(fā)展全新的數(shù)據(jù)中心計算架構(gòu)，都是為轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)所作的準(zhǔn)備。當(dāng)然，想要實現(xiàn)這一目標(biāo)，還要看下英特爾如何應(yīng)對。

英特爾早已為應(yīng)對英偉達的種種挑戰(zhàn)進行了相應(yīng)的回應(yīng)和布局。早在2017年，英特爾就宣布要開發(fā)全棧的GPU產(chǎn)品組合，而預(yù)計明年英特爾的首批GPU將在使用GPU的各個市場上發(fā)布。

目前來說，數(shù)據(jù)中心當(dāng)中，95％左右的GPU仍然還是連接到x86的CPU之上，英偉達如果單純只是做GPU的增量，仍然無法撼動英特爾在數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的霸主地位。

數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)對于英特爾來說，也正在成為其最核心的業(yè)務(wù)組成。2019年Q4英特爾的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)超越PC業(yè)務(wù)，成為其收入的主要來源；而在今年，英特爾對其技術(shù)組織和執(zhí)行團隊的重組，也被外界視為全面轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的開始。

可以想見在未來的數(shù)據(jù)中心處理器業(yè)務(wù)上，英偉達將迎來英特爾最為強勁的保衛(wèi)戰(zhàn)和反擊戰(zhàn)，而廣大的服務(wù)器集成商或?qū)⒊蔀檫@場角力賽的受益方。

英偉達還要面對ADM這一新對手的追趕，不久前ADM曝出要花費300億美金收購賽靈思，就被看作是叫板英特爾，阻擊英偉達的雙戰(zhàn)略。

除此之外，英偉達還要在數(shù)據(jù)中心處理器業(yè)務(wù)中面臨來自客戶自研芯片的挑戰(zhàn)。云服務(wù)商本身也不愿意完全將自身的計算核心完全交給英偉達，無論是AWS、還是谷歌、阿里巴巴、華為，都已經(jīng)在布局自己的云端處理器。

數(shù)據(jù)中心已經(jīng)成為英特爾、英偉達、AMD這些老牌芯片巨頭未來爭奪的主戰(zhàn)場，DPU是數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)場中重要一役。

作為一個“芯”生事物，走穩(wěn)是當(dāng)下的要務(wù)。DPU還在早期階段，這走的或是類似GPU的革命路線。GPU剛出來時業(yè)界均不看好，但英偉達卻矢志不渝，不斷迭代和優(yōu)化，最終GPU一路狂奔，到最后全面接管了圖形圖像的顯示控制，并在AI時代成為主力核心。但DPU真的會成另一個GPU嗎？

責(zé)任編輯：xj