當我們談?wù)揇PU時(shí),我們在談?wù)撌裁?/h1>
2024年6月19日,重新定義DPU——中科馭數2024產(chǎn)品發(fā)布會(huì )順利舉辦,這對中科馭數來(lái)說(shuō)是個(gè)大日子。故事還要從6年前說(shuō)起,據中科馭數CEO鄢貴海分享,“從創(chuàng )立之處中科馭數團隊就帶著(zhù)對科技創(chuàng )新無(wú)比堅定的信念、對發(fā)展自主可控核心技術(shù)的不懈追求,對變幻莫測的市場(chǎng)的深深敬畏,和對未來(lái)智能計算技術(shù)趨勢的研判,從實(shí)驗室勇敢地邁出了科技創(chuàng )業(yè)的穩健步伐。不僅要把DPU做成一個(gè)產(chǎn)品,更要把“馭數”做成一個(gè)品牌,做成一個(gè)在數字時(shí)代助力數字中國的品牌,成為這個(gè)時(shí)代趁勢而上的企業(yè)?!?。
本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/202406/460320.htm
在復雜大型芯片每代產(chǎn)品普遍3~5年的研發(fā)周期中,中科馭數用6年的時(shí)間,完成了三代芯片的迭代,平均每代芯片迭代僅有不到2年的時(shí)間。同時(shí)在成本控制上,也遠小于行業(yè)的平均值。其秘訣——就是全棧技術(shù)自主研發(fā),重硅前驗證,快速迭代。用理論來(lái)指導實(shí)踐,而非盲目地訴諸于通過(guò)工程試錯來(lái)優(yōu)化設計。
何為“重新定義DPU”
DPU是當下算力基礎設施的核心創(chuàng )新之一,被寄予了數據中心三大支柱芯片之一的定位,戴上了“PU”的王冠。好比數據網(wǎng)絡(luò )的——高鐵時(shí)代,已經(jīng)不僅僅是連通城市問(wèn)題,而是徹底重構了地理位置的邏輯距離。

如果把CPU比做大腦、那么GPU就好比是肌肉、而DPU就是神經(jīng)中樞。CPU承載了應用生態(tài),決定了計算系統是否可以通用;GPU提供了高密度各類(lèi)精度的算力,決定了系統是否有足夠的“力量”;DPU負責數據在各種CPU和GPU之間高效流通,決定了系統是否能協(xié)同工作。
關(guān)于DPU的重新定義,鄢貴海表示可以從兩個(gè)維度來(lái)深入理解。首先,DPU已超越單純的芯片范疇,它涵蓋了更廣泛的架構和軟件生態(tài)。同時(shí)我們也強調了軟件護城的概念,這意味著(zhù)基礎軟件和平臺在云端的深度集成與應用是DPU技術(shù)落地的關(guān)鍵。因此,要真正發(fā)揮DPU的潛力,需要在架構、軟件以及應用這三個(gè)層次上共同發(fā)力。
第二個(gè)維度涉及DPU的目標應用。傳統的DPU理解往往局限于卸載CPU上的某些任務(wù),但這種觀(guān)念已經(jīng)過(guò)時(shí)且具有誤導性。如今的DPU應用遠不止于此,它處理的任務(wù)類(lèi)型更為廣泛和復雜。例如,在處理安全業(yè)務(wù)或構建分布式安全機制時(shí),DPU能夠輕松應對CPU難以有效處理的負載。DPU已成為算網(wǎng)融合的關(guān)鍵組件,特別是在網(wǎng)絡(luò )中進(jìn)行計算的任務(wù),這是CPU無(wú)法替代的。
綜上所述,DPU的定義需要分層次理解,不能僅局限于芯片本身。同時(shí),也應該摒棄狹義的DPU功能認知,而是將其置于更廣泛的分布式和集群性系統背景下考慮。這樣才能更準確地把握DPU在計算機系統中所承載的負載類(lèi)型,從而更好地利用這一關(guān)鍵組件提升系統的整體性能。
不同技術(shù)路線(xiàn)的DPU
全球DPU芯片市場(chǎng)正在經(jīng)歷一場(chǎng)由多家科技巨頭引領(lǐng)的變革。NVIDIA之外,Intel在2015年收購Altera后,于2021年6月推出了IPU類(lèi)DPU產(chǎn)品,而Marvell自2018年起通過(guò)收購Cavium、Avera Semiconductor和Innovium等公司增強實(shí)力。Xilinx在2019年收購S(chǎng)olarflare后,于2020年發(fā)布Alveo系列加速卡,隨后于2022年被AMD收購,進(jìn)一步擴大了AMD在DPU領(lǐng)域的布局,完成了從CPU、GPU、FPGA到DPU的全云端覆蓋。
國內市場(chǎng)上,除了阿里巴巴、華為和騰訊等領(lǐng)軍企業(yè)外,新興廠(chǎng)商如中科馭數、云豹智能、云脈芯聯(lián)等也紛紛崛起。
在技術(shù)層面,DPU的不同技術(shù)路徑各有優(yōu)劣。ASIC以其高性能、低功耗和低成本著(zhù)稱(chēng),但可編程性較低;FPGA提供了高靈活性和可編程性,但成本高昂、功耗較大;而基于SoC的技術(shù)路線(xiàn),如NVIDIA的Blue Field DPU,以其可編程性和高靈活性成為DPU發(fā)展的主流方向,為更復雜、更廣泛的應用場(chǎng)景提供了更優(yōu)的實(shí)施選項。
中科馭數CTO盧文巖指出,FPGA在過(guò)去兩年中因其開(kāi)發(fā)效率而受到廣泛青睞,但其局限性也愈發(fā)明顯:功耗偏高、頻率難以大幅提升,且資源受限。因此,FPGA更適合作為DPU產(chǎn)品早期驗證階段的產(chǎn)品路線(xiàn)。
中科馭數所走的技術(shù)路線(xiàn)與AMD相近,強調可編程處理核心與輕量級控制的結合,這種技術(shù)策略近期表現出強勁的生命力。業(yè)界普遍認可的重數據通路加輕量級控制的趨勢,正是中科馭數與AMD所采納的發(fā)展方向,并經(jīng)過(guò)數年探索,這一路線(xiàn)已得到業(yè)界的廣泛認同。
打造獨立自主的DPU生態(tài)
國內首顆量產(chǎn)全功能DPU芯片K2-Pro,由中科馭數研發(fā),是專(zhuān)為突破大規模數據中心性能瓶頸而設計的高效數據處理芯片。它采用自主研發(fā)的KPU架構,集成了網(wǎng)絡(luò )、存儲、安全及計算等多功能,實(shí)現包處理速率翻倍至80Mpps,并支持高達200G的網(wǎng)絡(luò )帶寬。
K2-Pro憑借高度可編程性,為數據中心提供了靈活擴展性,并在處理復雜任務(wù)時(shí)能耗降低30%。作為純國產(chǎn)高性能解決方案,K2-Pro適用于云計算、智能計算及高性能計算等領(lǐng)域。其背后的KPU架構基于“軟件定義硬件”技術(shù),通過(guò)定制化的功能核實(shí)現高效處理,而KISA指令集則是業(yè)界首個(gè)面向DPU的專(zhuān)用指令系統,支持敏捷異構。
在專(zhuān)用計算領(lǐng)域,DPU作為一種復雜的算力芯片,其編程范式的多樣性和不統一性,很難滿(mǎn)足上層應用敏捷迭代的需求。KISA(Kernel-based Instruction Set Architecture)是中科馭數面向DPU強IO、強數據、弱控制、敏捷異構的需求而推出的強擴展指令集,是業(yè)界首個(gè)面向DPU領(lǐng)域的專(zhuān)用指令集。不同于傳統的CPU指令集,KISA面向數據而非控制,高計算密度型而非低計算密度型,以數據流為基本操作單元,而非字節。更重要的是,KISA首次在指令集層次支持敏捷異構,用一套統一的指令實(shí)現了多種異構處理核進(jìn)行管理調度。
目前,KISA指令集涵蓋了KISA基礎架構、以及面向DPU專(zhuān)用處理擴展指令,包含包解析、轉發(fā)指令、以及表查詢(xún)指令等?;贙ISA已經(jīng)覆蓋25大類(lèi)應用場(chǎng)景,累計數百個(gè)用例,得到非常充分驗證。

此外,中科馭數還推出了DPU敏捷異構軟件開(kāi)發(fā)平臺HADOS 3.0,該平臺集成了DPU核心軟件能力,并提供了豐富的API和模塊,已廣泛應用于金融、電信等行業(yè),展現出與業(yè)界巨頭競爭的實(shí)力。K2-Pro芯片的成功研發(fā),使得中科馭數能夠推出思威、福來(lái)、功夫三大產(chǎn)品系列,精準滿(mǎn)足各類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。
潛力無(wú)限的DPU市場(chǎng)
隨著(zhù)信息技術(shù)的持續發(fā)展,數據中心網(wǎng)絡(luò )帶寬從100G邁入400G,甚至將提升至800G或1.6T。然而,作為提供算力的物理載體,受限于通用CPU的結構的馮諾依曼瓶頸、摩爾定律逐漸失效等因素的影響,以CPU為網(wǎng)絡(luò )核心的數據處理能力難以支持大規模新型數據中心的網(wǎng)絡(luò )和數據的算力需求。
由此,DPU已經(jīng)成為繼CPU、GPU之后未來(lái)數據中心的第三顆主力芯片。DPU提供的高吞吐、低時(shí)延、基礎設施卸載能力,幫助數據中心完美的規避了“信息孤島”問(wèn)題。未來(lái)的技術(shù)發(fā)展趨勢將會(huì )是高度集成化的片上數據中心的模式(Data Center Infrastructure on a chip),即一個(gè)GPU、CPU、DPU共存的時(shí)代。
全球范圍內,英偉達、英特爾、AMD、微軟等業(yè)界巨頭紛紛在DPU領(lǐng)域展開(kāi)積極布局。特別是英偉達,憑借其GPU與DPU的強強聯(lián)合,推出了針對高性能計算的先進(jìn)算力方案,并在每年的GTC大會(huì )上持續展現其創(chuàng )新實(shí)力。而在國內,中科馭數更是脫穎而出,率先完成了三代DPU芯片的研發(fā)迭代,并成功實(shí)現規?;逃?,展現了國內DPU產(chǎn)業(yè)的強勁實(shí)力。
從國際市場(chǎng)上來(lái)看,2020年,全球DPU市場(chǎng)空間為30.5億美元,截至2021年達到50.7億美元,預計至2025年,市場(chǎng)空間將有望達到245.3億美元,五年復合增速為51.73%。

近年來(lái),受新基建、數字化轉型及數字中國等國家政策推動(dòng),以及企業(yè)降本增效的迫切需求,我國數據中心業(yè)務(wù)收入呈現出持續高速增長(cháng)的態(tài)勢。據權威統計,2021年我國數據中心行業(yè)市場(chǎng)收入已高達1500.2億元,同比增長(cháng)率高達28.5%。隨著(zhù)各地區、各行業(yè)數字化轉型的深入,預計數據中心市場(chǎng)收入將持續保持增長(cháng)。
根據2023年《中國數據中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》,預計至 2025 年“十四五”規劃期末,擬實(shí)現數據中心機架規模增長(cháng)至 1400 萬(wàn)架,規??偭糠瓋杀?,總增量投資約7000 億元。
按服務(wù)器規模預計,未來(lái)幾年云與數據中心領(lǐng)域每年國內服務(wù)器出貨量將維持在500萬(wàn)臺左右,其中DPU滲透率在10%左右,單臺服務(wù)器可以配置一塊到多塊DPU板卡,預計每年DPU需求量將在100萬(wàn)片左右。
云計算行業(yè)也呈現出強勁的增長(cháng)勢頭。隨著(zhù)數據中心帶寬的不斷迭代(平均每2-3年一次),DPU(數據處理單元)在支持用戶(hù)數據中心帶寬升級和靈活部署新功能方面發(fā)揮著(zhù)重要作用。2017-2019年,我國云計算行業(yè)規模增速均保持在30%以上,2021年市場(chǎng)規模更是達到了3102億元。亞馬遜、阿里云、華為等云計算巨頭紛紛發(fā)展符合自身需求的DPU產(chǎn)品線(xiàn),以應對市場(chǎng)的高速增長(cháng)。
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,DPU的部署將顯著(zhù)提升車(chē)載終端的處理能力和傳輸速率,降低時(shí)延,確保車(chē)輛在高速移動(dòng)場(chǎng)景下維持穩定的數據交換。未來(lái),智能駕駛的每個(gè)車(chē)機節點(diǎn)都可以視為一個(gè)小型數據中心,產(chǎn)生大量的數據處理、轉發(fā)、交換和存儲需求。預計每輛智能駕駛汽車(chē)都將配備DPU以降低無(wú)線(xiàn)側傳輸時(shí)延。例如,NVIDIA的智能駕駛平臺Atlan就集成了DPU芯片,并計劃于2025年應用于車(chē)機之上。隨著(zhù)L3及以上級別自動(dòng)駕駛汽車(chē)的逐步落地,DPU在車(chē)載領(lǐng)域的應用前景廣闊。
綜上所述,DPU技術(shù)作為數據中心繼CPU、GPU之后的第三顆主力芯片,其未來(lái)的發(fā)展勢頭強勁且前景廣闊。隨著(zhù)數字化轉型的深入推進(jìn)和AI技術(shù)的飛速發(fā)展,數據處理和計算需求呈現爆炸式增長(cháng),DPU以其高效的數據處理能力和低延遲特性,正逐步成為算力基礎設施中的關(guān)鍵組成部分。
我們期待在中科馭數作為國產(chǎn)DPU廠(chǎng)商能夠帶領(lǐng)行業(yè)扎實(shí)走好創(chuàng )新之路,助力大數據時(shí)代的發(fā)展,推動(dòng)“3U一體”的國內認知和布局。
2024年6月19日,重新定義DPU——中科馭數2024產(chǎn)品發(fā)布會(huì )順利舉辦,這對中科馭數來(lái)說(shuō)是個(gè)大日子。故事還要從6年前說(shuō)起,據中科馭數CEO鄢貴海分享,“從創(chuàng )立之處中科馭數團隊就帶著(zhù)對科技創(chuàng )新無(wú)比堅定的信念、對發(fā)展自主可控核心技術(shù)的不懈追求,對變幻莫測的市場(chǎng)的深深敬畏,和對未來(lái)智能計算技術(shù)趨勢的研判,從實(shí)驗室勇敢地邁出了科技創(chuàng )業(yè)的穩健步伐。不僅要把DPU做成一個(gè)產(chǎn)品,更要把“馭數”做成一個(gè)品牌,做成一個(gè)在數字時(shí)代助力數字中國的品牌,成為這個(gè)時(shí)代趁勢而上的企業(yè)?!?。
本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/202406/460320.htm在復雜大型芯片每代產(chǎn)品普遍3~5年的研發(fā)周期中,中科馭數用6年的時(shí)間,完成了三代芯片的迭代,平均每代芯片迭代僅有不到2年的時(shí)間。同時(shí)在成本控制上,也遠小于行業(yè)的平均值。其秘訣——就是全棧技術(shù)自主研發(fā),重硅前驗證,快速迭代。用理論來(lái)指導實(shí)踐,而非盲目地訴諸于通過(guò)工程試錯來(lái)優(yōu)化設計。
何為“重新定義DPU”
DPU是當下算力基礎設施的核心創(chuàng )新之一,被寄予了數據中心三大支柱芯片之一的定位,戴上了“PU”的王冠。好比數據網(wǎng)絡(luò )的——高鐵時(shí)代,已經(jīng)不僅僅是連通城市問(wèn)題,而是徹底重構了地理位置的邏輯距離。
如果把CPU比做大腦、那么GPU就好比是肌肉、而DPU就是神經(jīng)中樞。CPU承載了應用生態(tài),決定了計算系統是否可以通用;GPU提供了高密度各類(lèi)精度的算力,決定了系統是否有足夠的“力量”;DPU負責數據在各種CPU和GPU之間高效流通,決定了系統是否能協(xié)同工作。
關(guān)于DPU的重新定義,鄢貴海表示可以從兩個(gè)維度來(lái)深入理解。首先,DPU已超越單純的芯片范疇,它涵蓋了更廣泛的架構和軟件生態(tài)。同時(shí)我們也強調了軟件護城的概念,這意味著(zhù)基礎軟件和平臺在云端的深度集成與應用是DPU技術(shù)落地的關(guān)鍵。因此,要真正發(fā)揮DPU的潛力,需要在架構、軟件以及應用這三個(gè)層次上共同發(fā)力。
第二個(gè)維度涉及DPU的目標應用。傳統的DPU理解往往局限于卸載CPU上的某些任務(wù),但這種觀(guān)念已經(jīng)過(guò)時(shí)且具有誤導性。如今的DPU應用遠不止于此,它處理的任務(wù)類(lèi)型更為廣泛和復雜。例如,在處理安全業(yè)務(wù)或構建分布式安全機制時(shí),DPU能夠輕松應對CPU難以有效處理的負載。DPU已成為算網(wǎng)融合的關(guān)鍵組件,特別是在網(wǎng)絡(luò )中進(jìn)行計算的任務(wù),這是CPU無(wú)法替代的。
綜上所述,DPU的定義需要分層次理解,不能僅局限于芯片本身。同時(shí),也應該摒棄狹義的DPU功能認知,而是將其置于更廣泛的分布式和集群性系統背景下考慮。這樣才能更準確地把握DPU在計算機系統中所承載的負載類(lèi)型,從而更好地利用這一關(guān)鍵組件提升系統的整體性能。
不同技術(shù)路線(xiàn)的DPU
全球DPU芯片市場(chǎng)正在經(jīng)歷一場(chǎng)由多家科技巨頭引領(lǐng)的變革。NVIDIA之外,Intel在2015年收購Altera后,于2021年6月推出了IPU類(lèi)DPU產(chǎn)品,而Marvell自2018年起通過(guò)收購Cavium、Avera Semiconductor和Innovium等公司增強實(shí)力。Xilinx在2019年收購S(chǎng)olarflare后,于2020年發(fā)布Alveo系列加速卡,隨后于2022年被AMD收購,進(jìn)一步擴大了AMD在DPU領(lǐng)域的布局,完成了從CPU、GPU、FPGA到DPU的全云端覆蓋。
國內市場(chǎng)上,除了阿里巴巴、華為和騰訊等領(lǐng)軍企業(yè)外,新興廠(chǎng)商如中科馭數、云豹智能、云脈芯聯(lián)等也紛紛崛起。
在技術(shù)層面,DPU的不同技術(shù)路徑各有優(yōu)劣。ASIC以其高性能、低功耗和低成本著(zhù)稱(chēng),但可編程性較低;FPGA提供了高靈活性和可編程性,但成本高昂、功耗較大;而基于SoC的技術(shù)路線(xiàn),如NVIDIA的Blue Field DPU,以其可編程性和高靈活性成為DPU發(fā)展的主流方向,為更復雜、更廣泛的應用場(chǎng)景提供了更優(yōu)的實(shí)施選項。
中科馭數CTO盧文巖指出,FPGA在過(guò)去兩年中因其開(kāi)發(fā)效率而受到廣泛青睞,但其局限性也愈發(fā)明顯:功耗偏高、頻率難以大幅提升,且資源受限。因此,FPGA更適合作為DPU產(chǎn)品早期驗證階段的產(chǎn)品路線(xiàn)。
中科馭數所走的技術(shù)路線(xiàn)與AMD相近,強調可編程處理核心與輕量級控制的結合,這種技術(shù)策略近期表現出強勁的生命力。業(yè)界普遍認可的重數據通路加輕量級控制的趨勢,正是中科馭數與AMD所采納的發(fā)展方向,并經(jīng)過(guò)數年探索,這一路線(xiàn)已得到業(yè)界的廣泛認同。
打造獨立自主的DPU生態(tài)
國內首顆量產(chǎn)全功能DPU芯片K2-Pro,由中科馭數研發(fā),是專(zhuān)為突破大規模數據中心性能瓶頸而設計的高效數據處理芯片。它采用自主研發(fā)的KPU架構,集成了網(wǎng)絡(luò )、存儲、安全及計算等多功能,實(shí)現包處理速率翻倍至80Mpps,并支持高達200G的網(wǎng)絡(luò )帶寬。
K2-Pro憑借高度可編程性,為數據中心提供了靈活擴展性,并在處理復雜任務(wù)時(shí)能耗降低30%。作為純國產(chǎn)高性能解決方案,K2-Pro適用于云計算、智能計算及高性能計算等領(lǐng)域。其背后的KPU架構基于“軟件定義硬件”技術(shù),通過(guò)定制化的功能核實(shí)現高效處理,而KISA指令集則是業(yè)界首個(gè)面向DPU的專(zhuān)用指令系統,支持敏捷異構。
在專(zhuān)用計算領(lǐng)域,DPU作為一種復雜的算力芯片,其編程范式的多樣性和不統一性,很難滿(mǎn)足上層應用敏捷迭代的需求。KISA(Kernel-based Instruction Set Architecture)是中科馭數面向DPU強IO、強數據、弱控制、敏捷異構的需求而推出的強擴展指令集,是業(yè)界首個(gè)面向DPU領(lǐng)域的專(zhuān)用指令集。不同于傳統的CPU指令集,KISA面向數據而非控制,高計算密度型而非低計算密度型,以數據流為基本操作單元,而非字節。更重要的是,KISA首次在指令集層次支持敏捷異構,用一套統一的指令實(shí)現了多種異構處理核進(jìn)行管理調度。
目前,KISA指令集涵蓋了KISA基礎架構、以及面向DPU專(zhuān)用處理擴展指令,包含包解析、轉發(fā)指令、以及表查詢(xún)指令等?;贙ISA已經(jīng)覆蓋25大類(lèi)應用場(chǎng)景,累計數百個(gè)用例,得到非常充分驗證。
此外,中科馭數還推出了DPU敏捷異構軟件開(kāi)發(fā)平臺HADOS 3.0,該平臺集成了DPU核心軟件能力,并提供了豐富的API和模塊,已廣泛應用于金融、電信等行業(yè),展現出與業(yè)界巨頭競爭的實(shí)力。K2-Pro芯片的成功研發(fā),使得中科馭數能夠推出思威、福來(lái)、功夫三大產(chǎn)品系列,精準滿(mǎn)足各類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。
潛力無(wú)限的DPU市場(chǎng)
隨著(zhù)信息技術(shù)的持續發(fā)展,數據中心網(wǎng)絡(luò )帶寬從100G邁入400G,甚至將提升至800G或1.6T。然而,作為提供算力的物理載體,受限于通用CPU的結構的馮諾依曼瓶頸、摩爾定律逐漸失效等因素的影響,以CPU為網(wǎng)絡(luò )核心的數據處理能力難以支持大規模新型數據中心的網(wǎng)絡(luò )和數據的算力需求。
由此,DPU已經(jīng)成為繼CPU、GPU之后未來(lái)數據中心的第三顆主力芯片。DPU提供的高吞吐、低時(shí)延、基礎設施卸載能力,幫助數據中心完美的規避了“信息孤島”問(wèn)題。未來(lái)的技術(shù)發(fā)展趨勢將會(huì )是高度集成化的片上數據中心的模式(Data Center Infrastructure on a chip),即一個(gè)GPU、CPU、DPU共存的時(shí)代。
全球范圍內,英偉達、英特爾、AMD、微軟等業(yè)界巨頭紛紛在DPU領(lǐng)域展開(kāi)積極布局。特別是英偉達,憑借其GPU與DPU的強強聯(lián)合,推出了針對高性能計算的先進(jìn)算力方案,并在每年的GTC大會(huì )上持續展現其創(chuàng )新實(shí)力。而在國內,中科馭數更是脫穎而出,率先完成了三代DPU芯片的研發(fā)迭代,并成功實(shí)現規?;逃?,展現了國內DPU產(chǎn)業(yè)的強勁實(shí)力。
從國際市場(chǎng)上來(lái)看,2020年,全球DPU市場(chǎng)空間為30.5億美元,截至2021年達到50.7億美元,預計至2025年,市場(chǎng)空間將有望達到245.3億美元,五年復合增速為51.73%。
近年來(lái),受新基建、數字化轉型及數字中國等國家政策推動(dòng),以及企業(yè)降本增效的迫切需求,我國數據中心業(yè)務(wù)收入呈現出持續高速增長(cháng)的態(tài)勢。據權威統計,2021年我國數據中心行業(yè)市場(chǎng)收入已高達1500.2億元,同比增長(cháng)率高達28.5%。隨著(zhù)各地區、各行業(yè)數字化轉型的深入,預計數據中心市場(chǎng)收入將持續保持增長(cháng)。
根據2023年《中國數據中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》,預計至 2025 年“十四五”規劃期末,擬實(shí)現數據中心機架規模增長(cháng)至 1400 萬(wàn)架,規??偭糠瓋杀?,總增量投資約7000 億元。
按服務(wù)器規模預計,未來(lái)幾年云與數據中心領(lǐng)域每年國內服務(wù)器出貨量將維持在500萬(wàn)臺左右,其中DPU滲透率在10%左右,單臺服務(wù)器可以配置一塊到多塊DPU板卡,預計每年DPU需求量將在100萬(wàn)片左右。
云計算行業(yè)也呈現出強勁的增長(cháng)勢頭。隨著(zhù)數據中心帶寬的不斷迭代(平均每2-3年一次),DPU(數據處理單元)在支持用戶(hù)數據中心帶寬升級和靈活部署新功能方面發(fā)揮著(zhù)重要作用。2017-2019年,我國云計算行業(yè)規模增速均保持在30%以上,2021年市場(chǎng)規模更是達到了3102億元。亞馬遜、阿里云、華為等云計算巨頭紛紛發(fā)展符合自身需求的DPU產(chǎn)品線(xiàn),以應對市場(chǎng)的高速增長(cháng)。
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,DPU的部署將顯著(zhù)提升車(chē)載終端的處理能力和傳輸速率,降低時(shí)延,確保車(chē)輛在高速移動(dòng)場(chǎng)景下維持穩定的數據交換。未來(lái),智能駕駛的每個(gè)車(chē)機節點(diǎn)都可以視為一個(gè)小型數據中心,產(chǎn)生大量的數據處理、轉發(fā)、交換和存儲需求。預計每輛智能駕駛汽車(chē)都將配備DPU以降低無(wú)線(xiàn)側傳輸時(shí)延。例如,NVIDIA的智能駕駛平臺Atlan就集成了DPU芯片,并計劃于2025年應用于車(chē)機之上。隨著(zhù)L3及以上級別自動(dòng)駕駛汽車(chē)的逐步落地,DPU在車(chē)載領(lǐng)域的應用前景廣闊。
綜上所述,DPU技術(shù)作為數據中心繼CPU、GPU之后的第三顆主力芯片,其未來(lái)的發(fā)展勢頭強勁且前景廣闊。隨著(zhù)數字化轉型的深入推進(jìn)和AI技術(shù)的飛速發(fā)展,數據處理和計算需求呈現爆炸式增長(cháng),DPU以其高效的數據處理能力和低延遲特性,正逐步成為算力基礎設施中的關(guān)鍵組成部分。
我們期待在中科馭數作為國產(chǎn)DPU廠(chǎng)商能夠帶領(lǐng)行業(yè)扎實(shí)走好創(chuàng )新之路,助力大數據時(shí)代的發(fā)展,推動(dòng)“3U一體”的國內認知和布局。
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