DPU是 Data Processing Unit（数据处理单元）的简称，是最新发展起来的专用处理器的一个大类，为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。DPU把ARM处理器核、VLIW矢量计算引擎和智能网卡的功能集成在了一起，主要应用在分布式存储、网络计算和网络安全领域。DPU的出现是异构计算的一个阶段性标志。DPU要解决的核心问题是基础设施的“降本增效”，提升整个计算系统的效率、降低整体系统的总体拥有成本（TCO）。

DPU有以下四大功能。

根据半导体行业观察

1、DPU作为CPU的卸载引擎，释放CPU的算力到上层应用；

2、DPU成为新的数据网关，将安全隐私提升到一个新的高度；

3、DPU成为存储的入口，将分布式的存储和远程访问本地化；

4、DPU成为算法加速的沙盒，成为最灵活的加速器载体。

DPU有望成为数据中心场景中的第三大算力支柱。

根据半导体行业观察，具体来看，CPU负责构建应用生态，GPU负责图像处理核深度学习训练，DPU负责卸载基础层应用，比如网络、安全、数据压缩等。CPU、GPU、DPU三者共同构成了计算基础设施。但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。如果把一台计算机或服务器比作一个团队，CPU相当于这个团队的“管家”，负责思考并处理各种业务；GPU是“美工”，专攻图像处理；DPU则相当于“前台”，负责打包、拆包“数据包”，提升整个团队的工作效率。

DPU市场规模增长迅速。

根据半导体行业观察援引头豹研究院的数据，中国DPU市场规模增长周期与数据中心升级周期契合，通常数据中心带宽升级周期在3年左右，中国将在2023-2025年进入下一轮服务器设备以及DPU更换周期，DPU市场规模将有明显的增幅。预计到2025年，中国DPU市场规模预计接近40亿美元。

巨头英伟达成为先行者。

英伟达在DPU上的技术突破，来自于2019年收购以色列芯片制造公司Mellanox，目前英伟达DPU产品包括NVIDIA BlueField-2 DPU、NVIDIA BlueField-3 DPU和NVIDIA 融合加速器三个系列。

1.     数据中心领域新兴产品：DPU

DPU：未来算力三大支柱之一

根据半导体行业观察，DPU是 Data Processing Unit（数据处理单元）的简称，是最新发展起来的专用处理器的一个大类，为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。DPU把ARM处理器核、VLIW矢量计算引擎和智能网卡的功能集成在了一起，主要应用在分布式存储、网络计算和网络安全领域。DPU的出现是异构计算的一个阶段性标志。DPU要解决的核心问题是基础设施的“降本增效”，提升整个计算系统的效率、降低整体系统的总体拥有成本（TCO）。

DPU最核心的任务是IO数据的预处理和后处理，包括网络类任务（虚拟网络、IPSec等）、存储类任务（分布式存储、数据加解密、数据压缩、数据冗余算法等）、虚拟化加速（虚拟化整体Offload，业务管理分离）、安全和认证类的任务（Root of Trust 等）。或者，从云计算业务的角度看，我们可以看做是，DPU是把整个IaaS的服务完整的Offload到硬件来做加速。

根据半导体行业观察，具体来说，DPU有以下四大功能：

DPU作为CPU的卸载引擎，释放CPU的算力到上层应用。以网络协议处理为例，要线速处理10G的网络需要的大约4个Xeon CPU的核，也就是说，单是做网络数据包处理，就可以占去一个8核高端CPU的一半的算力。Amazon把这些开销都称之为“Datacenter Tax”——还未运行业务程序，先接入网络数据就要占去的计算资源。而DPU可以将数据中心开销（为虚机提供远程资源，加密解密，故障跟踪，安全策略等服务程序）全部从CPU卸载到加速卡上，将给上层应用释放30%原本用于支付“Tax”的算力。

DPU成为新的数据网关，将安全隐私提升到一个新的高度。在网络环境下，网络接口是理想的隐私的边界，但是加密、解密的算法开销都很大，例如国密标准的非对称加密算法SM2、哈希算法SM3和对称分组密码算法SM4。如果用CPU来处理，就只能做少部分数据量的加密。在未来，随着区块链承载的业务的逐渐成熟，运行共识算法POW，验签等也会消耗掉大量的CPU算力。而这些都可以通过将其固化在DPU中来实现，甚至DPU将成为一个可信根。

DPU成为存储的入口，将分布式的存储和远程访问本地化。随着SSD（固态硬盘）性价比逐渐变得可接受，部分存储迁移到SSD器件上已经成为可能，传统的面向机械硬盘的SATA协议并不适用于SSD存储，所以，将SSD通过本地PCIE或高速网络接入系统就成为必选的技术路线。NVMe（Non Volatile Memory Express）就是用于接入SSD存储的高速接口标准协议，可以通过PCIe作为底层传输协议，将SSD的带宽优势充分发挥出来。同时，在分布式系统中，还可通过NVMe over Fabric协议扩展到InfiniBand、或TCP互连的节点中，实现存储的共享和远程访问。这些新的协议处理都可以集成在DPU中来实现对CPU的透明处理。进而，DPU将可能承接各种互连协议控制器的角色，在灵活性和性能方面达到一个更优的平衡点。 

DPU成为算法加速的沙盒，成为最灵活的加速器载体。DPU不完全是一颗固化的ASIC（特殊应用集成电路），在CXL, CCIX等标准组织所倡导CPU、GPU与DPU等数据一致性访问协议的铺垫下，将更进一步扫清DPU编程障碍，结合FPGA等可编程器件，可定制硬件将有更大的发挥空间，“软件硬件化”将成为常态，异构计算的潜能将因各种DPU的普及而彻底发挥出来。在出现“Killer Application”的领域都有可能出现与之相对应的DPU，诸如传统数据库应用如OLAP、OLTP，或新兴应用如智能驾驶等。

2.     CPU、GPU、DPU：算力经济时代下的三驾马车

CPU是整个IT生态的定义者，无论是服务器端的x86还是移动端的ARM，都各自是构建了稳固的生态系统，不仅形成技术生态圈，还形成了闭合价值链。

GPU是执行规则计算的主力芯片，如图形渲染。经过NVIDIA对通用GPU （GPGPU）和CUDA编程框架的推广，GPU在数据并行的任务如图形图像、深度学习、矩阵运算等方面成为了主力算力引擎，并且成为了高性能计算最重要的辅助计算单元。2021年6月公布的Top500高性能计算机（超级计算机）的前10 名中，有六台（第2、3、5、6、8、9名）都部署有NVIDIA的GPU。

传统上主内存和辅助内存之外的所有计算都是在CPU上完成的，面对超大规模数据处理的需求，CPU的算力已经达到瓶颈，所以就需要硬件加速。DPU正是这样一个存在，它被定位为完成性能敏感的并且通用的工作任务加速处理。由DPU完成基础的工作任务，构建强大的基础设施层，上层的CPU和GPU来完成其他更有价值的工作。

具体来看，CPU负责构建应用生态，GPU负责图像处理核深度学习训练，DPU负责卸载基础层应用，比如网络、安全、数据压缩等。CPU、GPU、DPU三者共同构成了计算基础设施。但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。如果把一台计算机或服务器比作一个团队，CPU相当于这个团队的“管家”，负责思考并处理各种业务；GPU是“美工”，专攻图像处理；DPU则相当于“前台”，负责打包、拆包“数据包”，提升整个团队的工作效率。

根据半导体行业观察援引头豹研究院的数据，中国DPU市场规模增长周期与数据中心升级周期契合，通常数据中心带宽升级周期在3年左右，中国将在2023-2025年进入下一轮服务器设备以及DPU更换周期，DPU市场规模将有明显的增幅。预计到2025年，中国DPU市场规模预计接近40亿美元。

3.     DPU赛道兴起，巨头涌入

芯片巨头入局DPU：英伟达收购Mellanox

当前趋势下，各大云和服务器厂商都在迫切寻求基于智能网卡的解决方案，来降低其硬件投入和能耗成本，智能网卡方案逐步成熟。目前行业领先的厂商包括Broadcom、Intel、Mellanox（被NVIDIA收购）、Xilinx（被AMD收购）、Marvell等。

在DPU领域，英伟达可以说是先行者。英伟达在DPU上的技术突破，来自于2019年收购以色列芯片制造公司Mellanox之后。Mellanox成立于1999年，是以Infiniband产品而起家的。在网络从10G到25G转换节点上，Mellanox异军突起，成为了市场的佼佼者。

根据英伟达官网，英伟达的DPU产品包括NVIDIA BlueField-2 DPU、NVIDIA BlueField-3 DPU和NVIDIA 融合加速器三个系列。

NVIDIA BlueField-2 DPU 可为每个主机提供创新的加速能力以及出色的安全性和效率。BlueField-2 数据中心基础设施集 ConnectX-6Dx、可编程 Arm 核心，以及硬件卸载引擎于一体，适用于软件定义存储、网络、安全和管理等工作负载。NVIDIA BlueField-2 还能为云计算平台提供出色的性能、安全性，并可减少 TCO，支持高效地构建和运营大规模的虚拟机、容器及裸金属基础设施。

NVIDIA BlueField-3 是首款以线速处理软件定义网络、存储和网络安全的 400Gb/s DPU。BlueField-3 将强大的计算能力、高速网络和广泛的可编程性相结合，为要求苛刻的工作负载提供软件定义的硬件加速解决方案。从加速 AI 计算，到混合云，再到云原生超级计算和 5G 无线网络，BlueField-3 重新定义了各种可能性。

NVIDIA 融合加速器将 NVIDIA Ampere 架构的强大计算性能与 NVIDIA BlueField-2 DPU 增强的安全和网络功能相结合，在单一模组中实现了两者的完美融合。这种先进的架构为边缘计算、电信和网络安全等领域 AI 驱动的工作负载带来出色的性能和强大的安全性。

风险提示：英伟达DPU产品研发不达预期。

国产厂商积极布局DPU

根据半导体行业观察，由于DPU的系统开发技术难度大，研发周期较长等原因，产品供应长期被国外企业垄断。2020年中国DPU市场产品主要由NVIDIA、Intel、Broadcom与Marvell等企业提供。从国内厂商角度来说，目前我国在DPU领域还处于起步阶段，与国外先进水平存在一定差距。

根据左江科技公司，国内上市公司左江科技自研可编程网络安全处理系列芯片，其旗下子公司北中网芯成立于2020年，是一家从事可编程网络安全芯片及新一代智能网卡（DPU）的研发与销售企业。北中网芯是近年来崛起的新兴DPU初创企业之一，DPU能够作为CPU的卸载引擎，释放CPU的算力到上层应用，是芯片领域的热门赛道，国内初创企业包括中科驭数、星云智联、大禹智芯、芯启源等。

4.     建议关注

左江科技

内容部分来自海通证券研究所