DPU行业发展展望分析

以下是关于DPU 行业发展展望的介绍，如果有兴趣了解更多相关的内容，请下载原报告阅读。

1.国内外 DPU 发展格局

1.1 技术路径

通用 DPU 为云计算、5G、AI、自动驾驶等新兴产业带来的创新与机遇，吸引了国际云 计算服务商和芯片厂商纷纷入局，全球 DPU 市场掀起了前所未有的热浪。 目前，市场上 DPU 主流的技术路径为基于 FPGA 的方案与 DPU SoC 方案。

基于 FPGA 的 DPU 产品在研发投入上拥有一定的时间优势，但吞吐量、功耗会受 到限制。另外，FPGA 高昂的价格也直接导致了产品成本居高不下，影响市场竞争 力 ；

DPU SoC 的产品是前者迭代的终极形态，具备先进的芯片工艺和超高的研发设计 技术，通用可编程等特性能够满足更复杂、更广泛的应用需求。

相比于 FPGA 架构，DPU SoC 凸显出更多的优势：（1）强大的性能表现，突破 FPGA 性能瓶颈；（2）高吞吐低功耗，优异的能效比；（3）生产成本低，更具销售竞争力；（4）覆 盖更加宽广的应用场景，贴合通用 DPU 的定义。

尽管 DPU SoC 的优点人尽皆知，但是作为 DPU 产品化路径的最佳形态，研发 DPU SoC 也绝非易事。具有丰富经验的云计算、芯片设计、软件人才和稳定的上游供应链等都是 必不可少的条件。

目前，国外芯片巨头和头部云服务商无一例外地选择了通用 DPU SoC 的产品路线。我 国云厂商也正在寻求从 FPGA 架构到通用可编程 DPU SoC 演变的技术方案。

1.2 商业化布局

亚马逊云不仅占据全球云计算市场最高份额，而且最先实现了 DPU 商业化的成功部署。 以 DPU 在亚马逊云中的应用收益为例：一台服务器，每年可以多获得几千美元的收益。DPU在亚马逊云中的成功应用，受到业内广泛关注，并吸引了越来越多的国际设备厂商涌入 DPU 赛道。Nvidia 于 2020 年以 69 亿美元成功收购了业内知名网络芯片和设备公司 Mellanox， 通过融合 Mellanox 的网络技术，快速面向全球数据中心市场推出 BlueField 系列的 DPU SoC。AMD 于 2022 年以 19 亿美元收购了 DPU SoC 厂商 Pensando。国外芯片巨头通过 商业收购，将现有产品线与新纳入的 DPU 产品线结合，形成产业链与市场销售面的双向互 补。

国内的云厂商和几家初创公司也纷纷规划出各自商业化 DPU 产品路线，将商业版图锁 定在国内市场。面对国内复杂多变的应用场景，专用加速卡在细分市场的局限性日益凸显， 而通用可编程 DPU 的易用性显著提升了产品在市场中的拓展能力。通用 DPU 厂商已经在 数据中心、运营商、异构计算、传统金融/教育/医疗等众多市场展开合作。如今通用可编程 DPU SoC 已成为国内市场翘首以盼的产品。

1.3 长期战略规划

生成式人工智能、数据科学、元宇宙、自动驾驶等应用的快速发展正在推动着数据中心 的技术发展和革新。DPU 需要为大规模的云计算、人工智能和高性能计算的应用提供基础 设施层的服务，以满足数据中心的规模、性能、弹性、租户数据和计算安全的快速发展要求 和低功耗要求。

DPU 将全面卸载基础设施层（IaaS），提供各种应用领域的硬件加速，协同实现多租户 的数据和计算安全。帮助云计算突破 IO 的限制，将不同的分离的芯片聚合起来，为计算抽 象出一个超级的计算平台，突破 Server 或 Rack 级别的限制。为应用，比如 ChatGPT 这样 的超大模型的训练和推理应用提供更易用、更高效能、更安全的计算平台。 DPU 仍将沿着软件定义芯片的架构发展，并将呈现以下趋势：

1. 基础设施层 IaaS 全面卸载。基础设施层在云计算中云服务提供商域，实现全面卸 载到 DPU 上，从而实现租户域与云服务提供商域的物理隔离，为二者的解耦和安 全提供了更好的平台。目前 IaaS 层在网络和存储有着全面的卸载，但在计算管理 上还做不到，随着 CXL 技术发展将会推动 IaaS 在计算管理上的卸载。

2. 多领域的硬件加速。包括网络相关的可编程网络处理器，AI 和高性能计算相关的 低时延 RDMA 技术、DDP 数据直通技术以及在向量数据库、大数据 Spark 等应 用领域的硬件加速。这些领域的硬件加速技术要考虑可编程性和硬件加速的平衡和 融合，也要考虑软件易用性以及相应的生态，在云计算中还要考虑数据和计算安全 性。

3. 数据和计算安全。在计算安全上，无论是 Intel、AMD 还是 Arm 的 CPU 都在不 断发展和完善，但是未来以异构计算为核心的数据中心，保护租户的数据和计算始 终还是个难题。DPU 作为异构计算的数据通信的核心，既要保证通信的性能，还 要做相应的硬件加速，如何在保证其性能的前提下，提供数据和计算安全的保障， 是个挑战。我们看到 Nvidia 在 CPU+GPU 的异构计算上做了初步的机密计算的工 作，云豹智能也在其 DPU 上做了机密计算的解决方案。

4. 互联技术的发展。互联技术涉及芯片内多个 Die 之间的互联（比如 UCIe），芯片之 间的互联（比如 CXL），Server 之间的互联以及 Rack 之间的互联（比如 RDMA）。 这些相应的技术在近年迅速发展，未来几年将不断突破和完善，必将影响以 CPU、 GPU、DPU 为主体，以异构计算为核心的数据中心的体系架构。

在“十四五”规划明确指出加快推进新型基础设施建设后，东数西算工程和运营商算力网 络建设如约而至。我国的 DPU 行业背靠中国充足的市场资源，需要把握住行业发展的红利 期，加速推进产品研发。在长期的战略规划上，需要不断提升 DPU 研发实力，提升产品的 国际竞争力，将 DPU 带来的机遇和变革辐射到更多产业。

2.DPU 在算网融合发展战略中的价值

国务院印发的《关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》明确指出，加快建设信息 网络基础设施，推进云网协同和算网融合发展。以建立高效算力为目标，通过“算力”和“网络” 的融合建设，满足泛在计算和多样性算力需求，推动算力向全行业覆盖延伸。

算网融合将会成为未来 ICT 行业网络和算力协同发展的重要抓手，而基于通用 DPU 的信息化基础设施建设将成为算网融合长期发展的基石。DPU 专注于算力资源的卸载与释放， 为分布式算力构建出弹性资源调度平台。 网络则是算力服务的底层基础，DPU 所展现出的 低延时、高带宽、精准网络流控制、高性能网络转发等显著特性，助力“网络”+“算力”为云计 算、边缘计算、高性能计算、自动驾驶、人工智能等产业带来更多创新升级。

在当前的数据中心发展中，DPU 的功能和定位越来越明晰，已经从最初简单的网络卸 载转变为数据中心架构中的核心部件。DPU 的作用已经成为衔接算力（包括 CPU+GPU） 和网络两大领域的关键节点，通用可编程 DPU 架构是未来数据中心向算网融合演进的重要 技术支撑。