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什么是DPU？

相對標準網(wǎng)卡，最初具備加速和卸載功能的網(wǎng)卡被稱為智能網(wǎng)卡，當DPU（數(shù)據(jù)處理器）的概念出現(xiàn)后，智能網(wǎng)卡和DPU的概念則缺乏一個清晰的定義。以英偉達的DPU BlueField 系列和智能網(wǎng)卡CX系列為例，兩者的區(qū)別主要是BlueField 系列增加了多核的ARM通用CPU 處理單元，用于滿足控制平面的卸載，以此實現(xiàn)基礎設施服務的全卸載和宿主機業(yè)務物理上的安全隔離。

無論是智能網(wǎng)卡還是DPU，都具有一樣的核心功能，主要包含RDMA融合以太網(wǎng)(RoCE)、存儲加速卸載如NVMe-oF、VPC網(wǎng)絡卸載加速、存儲網(wǎng)絡IO虛擬化等。

因此，廣義上的DPU即包含DPU，又包含智能網(wǎng)卡。

“九死一生”，國產DPU跑出來了嗎？

2022年，DPU產業(yè)經歷了一場高開低走的市場變化，伴隨著AMD收購Pensando、微軟收購Fungible等動作，DPU又“熱”了一把，各路創(chuàng)業(yè)英雄不少。

與此同時，資本和行業(yè)界也卷起了一股對DPU創(chuàng)業(yè)的懷疑潮，有媒體甚至發(fā)出了“逃離DPU，因為DPU創(chuàng)業(yè)至少死掉九成”的言論。

站在兩年后的今天，不能說看到DPU產業(yè)跑出來了，但至少逃出了“2022年就出現(xiàn)資金問題”的悲觀預測，也并沒有出現(xiàn)“九死一生”的DPU創(chuàng)業(yè)慘狀。相反地，我們看到國內幾家頭部的DPU廠商已經流片成功，并開始商業(yè)落地。

云脈芯聯(lián)：“智能網(wǎng)卡+AI網(wǎng)卡+DPU”三箭齊發(fā)，YSA-100芯片迎量產

就在近日，云脈芯聯(lián)YSA-100網(wǎng)絡互聯(lián)芯片正式對外發(fā)布，同期發(fā)布的還有基于YSA-100這顆芯片底座研發(fā)的三款主力產品——metaScale系列智能網(wǎng)卡、metaConnect系列AI智能網(wǎng)卡和metaVisor系列AI DPU。

根據(jù)云脈芯聯(lián)創(chuàng)始人/總裁吳吉朋的介紹，YSA-100是國內第一顆擁有400Gbps接入能力的支持RDMA網(wǎng)絡互聯(lián)的芯片，而在此基礎上推出的三款產品分別面向不同的用戶市場。

圖片來源：云脈芯聯(lián)

metaScale系列智能網(wǎng)卡

metaScale是一款面向現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心云場景、AI智算中心高性能網(wǎng)絡和高性能存儲領域打造的智能網(wǎng)卡，可提供優(yōu)異的網(wǎng)絡收發(fā)性能和成熟的平臺兼容性，已適配如英特爾、AMD、海光、飛騰5000C、鯤鵬920和申威等CPU，天數(shù)智芯、沐曦MetaX、寒武紀、摩爾線程等GPU，并已成功適配新華三、浪潮、戴爾等主流服務器。

metaConnect系列AI智能網(wǎng)卡

metaConnect是一款面向AI大模型業(yè)務，針對新型智算中心高性能網(wǎng)絡需求打造的AI智能網(wǎng)卡產品，擁有單口400Gbps RDMA網(wǎng)絡能力，可以有效加速GPU和AI芯片的計算效率，同時具備Lossy網(wǎng)絡傳輸能力，為AI大模型算力集群網(wǎng)絡提供高吞吐完全負載均衡的解決方案。

云脈芯聯(lián)方面透露，基于云脈芯聯(lián)自主創(chuàng)新的HyperDirect技術和多路徑擁塞控制算法，metaConnect-400系列對比市場同類產品網(wǎng)絡帶寬利用率可整體提升20%。

metaVisor系列AI DPU

metaVisor是一款面向大模型業(yè)務，針對智算中心基礎設施網(wǎng)絡管理運維監(jiān)控能力提升需求打造的AI DPU產品，除了支持傳統(tǒng)DPU的云計算租戶VPC網(wǎng)絡卸載和存儲卸載，提供高性能RDMA網(wǎng)絡能力外，還支持自主創(chuàng)新的HyperDirect技術，可有效加速GPU和AI芯片的計算效率。

此外，metaVisor系列AI DPU產品還能夠和云脈芯聯(lián)AI智能網(wǎng)卡產品協(xié)同構建端到端的高性能網(wǎng)絡監(jiān)控運維管理能力，為智算中心打造更有競爭力的產品解決方案。

關于用戶側表現(xiàn)和出貨情況，目前基于云脈芯聯(lián)YSA-100的產品已經正式量產出貨，并受到了包括兩家頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠、頭部服務器廠商、智算基礎設施服務商在內的用戶較為廣泛的性能測試肯定，尤其是在RDMA方面的表現(xiàn)。

其中一位頭部互聯(lián)網(wǎng)廠商網(wǎng)絡負責人表示：“在端網(wǎng)融合的大趨勢下，網(wǎng)卡性能的提升，能夠顯著簡化網(wǎng)絡部署難度，提升整體網(wǎng)絡性能，而國產網(wǎng)卡的發(fā)力，則能夠很好的幫助國產廠商控制數(shù)據(jù)中心的總擁有成本（TCO）。在未來訓推一體的大趨勢下，需要智能網(wǎng)卡/DPU產品為網(wǎng)絡基礎設施提供更好的靈活性，能夠更快速的在訓練和推理應用之間，內部使用和對外售賣之間靈活轉換?！?/p>

另外，本土集成商新華三和浪潮信息也帶來了對metaConnect和metaScale的反饋。

新華三集團副總裁、人工智能研究院院長李飛介紹，在新華三4機32卡集群端網(wǎng)協(xié)同測試中，云脈芯聯(lián)metaConnect-400S AI NIC產品在400G RDMA網(wǎng)絡的集合通信庫方面的表現(xiàn)已比肩國際一線廠商產品水平，雙方聯(lián)創(chuàng)的解決方案目前也已在客戶側部署落地。

浪潮信息網(wǎng)絡研發(fā)部總經理李鵬翀則表示，云脈芯聯(lián)metaScale-50、metaScale-200和metaScale-200S目前已順利通過浪潮的供應商引入測試，未來將與浪潮產品一起服務客戶，同時采購的云脈芯聯(lián)YSA-100芯片，也將作為浪潮信息自研智能網(wǎng)卡的核心組件推向市場。

披荊斬棘的DPU，正在面臨怎樣的變革？

DPU產業(yè)正在如火如荼的高速發(fā)展，那么到底是什么在支撐DPU行業(yè)披荊斬棘呢？筆者認為首先是人工智能行業(yè)的發(fā)展在持續(xù)推高市場側的需求，即解決數(shù)據(jù)中心等基礎設施的“降本增效”難題。具體來講就是將“CPU處理效率低下、GPU處理不了”的數(shù)據(jù)傳輸工作負載卸載到專用DPU，以提升整個計算系統(tǒng)的效率、降低整體系統(tǒng)的總體擁有成本（TCO）。

早些年，大家談論的更多是CPU處理效率低下情況下DPU的用武之處，但近年來，這個趨勢正在“被轉變”。因為近年來，在數(shù)據(jù)中心中，GPU服務器的占比越來越高。根據(jù)Dell’Oro Group的數(shù)據(jù)顯示，預計在3-5年后，即2027-2028年前后，GPU服務器的數(shù)量將超過CPU服務器的數(shù)量。屆時，DPU將更多地被用于解決大型集群中海量GPU協(xié)同工作的問題。

從云脈芯聯(lián)此次推出的產品，我們可以看到，metaConnect系列AI智能網(wǎng)卡和metaVisor系列AI DPU就是應這一趨勢推出的產品。

GPU服務器會帶來怎樣的改變呢？前幾年，當我們提到400G、800G覺得好像很遙遠，因為大家常用的還是10G、25G、50G網(wǎng)絡。但是，GPU并行計算一下子把網(wǎng)絡推到了400G以上。

DPU是一個強IO型的芯片，相較通過間接手段來支持網(wǎng)絡IO的CPU而言，DPU的IO帶寬幾乎可以與網(wǎng)絡帶寬等同，例如，網(wǎng)絡支持25G，那么DPU就要支持25G。

所以，當網(wǎng)絡帶寬從主流 10G朝著25G、40G、100G、200G、400G，甚至800G發(fā)展時，原來基于“CPU/NP”和“FPGA+CPU”這兩類硬件架構的DPU，除了在性能上難以為繼以外，在成本和功耗上也存在較大挑戰(zhàn)，而結合了ASIC和CPU雙邊優(yōu)勢的“ASIC+CPU”硬件架構將引領產品趨勢。