“X”P(pán)U的時(shí)代，DPU位置何在？

艾新博盛投資合伙人 曹幻實(shí) （左） 矩向科技CEO 黃朝波（右）

• 三類(lèi)視角看DPU的興起

• “X”P(pán)U的時(shí)代，DPU位置何在？

• 超異構處理系統，解決海量存儲大需求

• 拒絕碎片化，通用才是硬道理

• 市場(chǎng)前景廣闊，DPU將大有作為

點(diǎn)擊收聽(tīng)大咖談芯現場(chǎng)實(shí)錄↓↓↓

三類(lèi)視角看DPU的興起

幻實(shí)（主播）：大家好，我是芯片揭秘的主播幻實(shí)。節目錄了很多期卻還沒(méi)請過(guò)DPU方向的從業(yè)者和我們分享這一行的發(fā)展現狀，今天很高興矩向科技的CEO黃朝波先生作為DPU賽道的科普人做客我們節目，先請他來(lái)跟我們大家打個(gè)招呼。

黃朝波（嘉賓）：大家好，我是矩向科技的黃朝波，很高興來(lái)到芯片揭秘跟大家分享。

幻實(shí)（主播）：黃總非常謙遜，了解到您曾經(jīng)寫(xiě)過(guò)一本書(shū)，叫《軟硬件融合——超大規模云計算架構創(chuàng )新之路》，您本人也被業(yè)界認為是相關(guān)技術(shù)的布道者。2020年10月，英偉達GTC大會(huì )上官宣了一款新處理器——DPU，我知道黃總對這一塊很有心得，所以先請您聊一聊是怎樣和DPU結緣的？

《軟硬件融合——超大規模云計算架構創(chuàng )新之路》書(shū)影

黃朝波（嘉賓）：DPU的發(fā)展是亞馬遜最先開(kāi)始的。2017年底，亞馬遜AWS在re:Invent大會(huì )上宣布了它的NITRO系統，這個(gè)系統其實(shí)就是現在大家說(shuō)的DPU。也是從這時(shí)候開(kāi)始，NITRO就成為了整個(gè)亞馬遜云服務(wù)的技術(shù)底座。我也是因為這個(gè)大的背景原因，在2018年初加盟了UCloud,來(lái)做類(lèi)似的一些工作。

關(guān)于DPU 的興起，我們可以從三個(gè)視角來(lái)看。

第一個(gè)視角就是云計算公司的視角，像亞馬遜、阿里云等，它們從虛擬化出發(fā)。那么虛擬化是什么呢？虛擬化分為三部分：處理器的虛擬化、內存的虛擬化和I/O的虛擬化。處理器和內存的完全硬件虛擬化都是由CPU芯片完成的，但I/O的虛擬化一直都是軟件模擬的?，F在因為主機CPU的性能瓶頸之后， I/O虛擬化的代價(jià)非常之高，所以他們要想辦法把這些工作“下沉”到硬件中，最終的做法就是把整個(gè)基礎設施層整體放在獨立的硬件中完成。

還有另外一個(gè)視角，就是現在英偉達或一些智能網(wǎng)卡公司的看法。它們認為，DPU是整個(gè)數據I/O的加速，因為數據要在不同服務(wù)器之間進(jìn)行大量的傳輸和處理，他們的視角就是用硬件來(lái)專(zhuān)門(mén)優(yōu)化數據的搬運和處理。

最后還有一個(gè)點(diǎn)，其實(shí)是更本質(zhì)的，那就是計算。因為所有工作最終都要歸結到計算。CPU已經(jīng)到了性能瓶頸，不得不通過(guò)硬件加速的方式來(lái)不斷提升性能。

以上三個(gè)視角其實(shí)各有不同，但是有一點(diǎn)是一致的——那就是如果我們只站在一個(gè)視角去考慮問(wèn)題，做出來(lái)的東西很有可能有失偏頗。只有把不同的視角都考慮清楚，這樣做出來(lái)的東西才是均衡的、全面的。

“X”P(pán)U的時(shí)代 ，DPU位置何在？

幻實(shí)（主播）：現在這種概念非常多，最傳統的有CPU,GPU,DPU，后續還有NPU，每家都說(shuō)自己不一樣，很厲害。很多人戲稱(chēng)現在是“X”P(pán)U的時(shí)代，因為都不知道前面還會(huì )出現什么字母。趁此機會(huì )，您也跟我們講一講那么多“PU”是指什么，DPU又處在什么角色和位置？

黃朝波（嘉賓）：用一條主線(xiàn)可以幫大家把這些概念都梳理清楚，這條主線(xiàn)其實(shí)就是它內部所在的這些處理引擎。比方說(shuō)之前Graphcore提出的IPU，再有像NPU、NP，很多PU其實(shí)內部只有一種類(lèi)型的處理引擎，這些引擎拼成了一顆芯片。但這顆芯片是無(wú)法獨立工作的，需要通過(guò)CPU+XPU異構計算的方式工作。DPU和它們最大的不同在于它本身是一個(gè)SoC，內部包含了很多不同類(lèi)型的處理引擎，既可以獨立工作，也能作為CPU的加速助手一起協(xié)同工作。

（圖源：軟硬件融合公眾號）

幻實(shí)（主播）：聽(tīng)起來(lái)DPU特別復雜，又能協(xié)同又能獨立，那獨立的話(huà)是不是意味著(zhù)它很難做？

黃朝波（嘉賓）：的確是這樣的。例如我們講AI處理器，它就只關(guān)注AI這個(gè)領(lǐng)域；講網(wǎng)絡(luò )處理就關(guān)注網(wǎng)絡(luò )的領(lǐng)域。但是DPU不一樣，它要關(guān)注的領(lǐng)域非常多，首先就是虛擬化，其次還有網(wǎng)絡(luò )、存儲、安全等，另外還要關(guān)注怎么去把云服務(wù)“下沉”到里面，這就涉及方方面面軟件、硬件的綜合能力了。各方面的知識都非常多，要把各種資源整合在一起，這的確是DPU面臨的巨大挑戰。

幻實(shí)（主播）：剛剛您提到了CPU、GPU，在它們三者之間來(lái)定性的話(huà)，是優(yōu)勢互補還是未來(lái)有可能存在誰(shuí)替代誰(shuí)呢？

黃朝波（嘉賓）：CPU、GPU和DPU就是現在大家稱(chēng)之為數據中心的三大處理器，其實(shí)它們三者是一個(gè)協(xié)同的關(guān)系，未來(lái)會(huì )朝著(zhù)融合的方向發(fā)展。具體來(lái)說(shuō)，我們可以把系統大體上分為三大部分：系統的底層稱(chēng)之為基礎設施層，在此之上的應用層又可以分成兩部分，一部分可以加速，另一部分難以加速。這樣一來(lái)，基礎設施層的工作就適合放到DPU里去完成，再把應用層里可加速的那部分放到GPU里，CPU負責兜底，不可加速的部分就只能放在CPU里。

為什么這樣做呢？原因在于應用層里很多東西是不確定的，算法也會(huì )經(jīng)常改變，還會(huì )面臨不用的應用場(chǎng)景要用同一個(gè)硬件平臺這種情況，而GPU剛好是相對彈性靈活的，這就使它非常適合用在上述場(chǎng)景中。

系統任務(wù)分類(lèi) （圖源：軟硬件融合公眾號）

接下來(lái)講三者的協(xié)同關(guān)系。由于現在chiplet（注：芯粒，是不同功能裸片的拼搭，某種意義上也是不同IP的拼搭）技術(shù)越來(lái)越流行；而且，并非所有的場(chǎng)景都要用到很重量的獨立三芯片的大系統。很多場(chǎng)景其實(shí)是一種相對輕量的場(chǎng)景，那么我們就可以把三者合到一起，整合成一顆芯片，這是未來(lái)發(fā)展的趨勢。

不過(guò)整合的過(guò)程并不是簡(jiǎn)單地把三顆芯片拼起來(lái)，否則它們還是各管各的三張皮。所謂的整合是要打破界限重新做架構，最終形成一個(gè)整體，我們稱(chēng)之為“超異構處理器”，這也是我們團隊目前正在努力的方向。

超異構處理系統，解決海量存儲大需求

幻實(shí)（主播）：超異構處理器能夠打破三者之間的邊界。

黃朝波（嘉賓）：對，把它合三為一。

幻實(shí)（主播）：誰(shuí)會(huì )去做“打破”的角色？因為它要用第三方視角來(lái)看，任何一方我估計都很難主動(dòng)打破自己的模式或護城河去兼容別人。

黃朝波（嘉賓）：其實(shí)它是需要一些落地策略的。比方說(shuō)，一方面，我們可以把它先當做一個(gè)DPU的角色，用它承擔CPU助手的工作。另一方面，內部很多通用性的功能，讓它可以在其他的場(chǎng)景上落地，像存儲服務(wù)器，以及更廣闊的邊緣服務(wù)器市場(chǎng)，它都是大有可為的。

幻實(shí)（主播）：按照這種趨勢看會(huì )大有可為，但感覺(jué)開(kāi)發(fā)成本會(huì )十分昂貴。這兩年我們發(fā)現很多做IP的公司生意都特別好，因為不少企業(yè)會(huì )花上億的資金來(lái)買(mǎi)IP，投資人也得被動(dòng)去接受這件事。我想問(wèn)在您看來(lái)DPU除了前期買(mǎi)IP的費用特別高之外，未來(lái)的發(fā)展還會(huì )遇到什么阻礙？它會(huì )走怎樣的技術(shù)發(fā)展或產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的路徑？

黃朝波（嘉賓）：DPU在前期大概會(huì )花費成本總額的50%左右用于購買(mǎi)IP，另外50%用于自研和整合。成本這塊實(shí)際上不可避免，因為一開(kāi)始相對而言比較弱小，許多技術(shù)在沒(méi)有積累的時(shí)候也只能如此。不過(guò)當第一代產(chǎn)品開(kāi)發(fā)起來(lái)以后，第二代、第三代自己貢獻的價(jià)值就會(huì )越來(lái)越多，未來(lái)自研部分的成本和價(jià)值可能會(huì )到80%甚至90%。

其實(shí)難點(diǎn)在于DPU涉及的領(lǐng)域眾多，并且每個(gè)領(lǐng)域都可能有很多路線(xiàn)之爭，到底應該選擇哪種路線(xiàn)或者制式？這就好比有10道選擇題，只要有任何一道題做錯了，都將前功盡棄，直接零分。為什么會(huì )這樣？因為你給用戶(hù)提供產(chǎn)品，而用戶(hù)是一個(gè)綜合性的場(chǎng)景，一旦某一種功能無(wú)法滿(mǎn)足要求，那整體就落不了地。最大的挑戰和風(fēng)險就在這里，不僅要選正確的路線(xiàn)，還要更加前瞻。如果是定制設計，就意味著(zhù)你最終覆蓋的場(chǎng)景和用戶(hù)數量一定會(huì )非常少，這時(shí)就要思考如何避免這種情況出現。

幻實(shí)（主播）：這些也是投資人關(guān)心的事，會(huì )很擔心你進(jìn)入到一個(gè)非常狹窄的方向。

黃朝波（嘉賓）：是的，這種狹窄會(huì )使得產(chǎn)品和市場(chǎng)碎片化，最后大家都變成了完全碎片化的狀態(tài)。那么最合適的解決辦法是什么樣的？這需要把“通用”這個(gè)能力做出來(lái)。在許多方面我們自己其實(shí)不用選擇路徑，而是讓用戶(hù)來(lái)選，就相當于把選擇題交給了用戶(hù)來(lái)做，我們只把選擇題的硬件提供出來(lái)。這樣的話(huà)，做出來(lái)的東西肯定百分之百最滿(mǎn)足用戶(hù)自己的需求。

拒絕碎片化，通用才是硬道理

幻實(shí)（主播）：聽(tīng)上去感覺(jué)非常定制化，那是不是要有很多種型號？

黃朝波（嘉賓）：如果是剛才那種自己去選擇不同的技術(shù)路徑的時(shí)候，它會(huì )變成碎片化的東西。但如果我們做通用器件的話(huà)，一個(gè)器件就能夠把這些場(chǎng)景的不同需求都滿(mǎn)足。所以通用性是DPU設計中最核心的能力，也是最關(guān)鍵的。如果通用性做不好那么DPU就很難真正的落地。

幻實(shí)（主播）：既然您覺(jué)得重點(diǎn)在通用性上，我想問(wèn)問(wèn)國外大廠(chǎng)比如說(shuō)英偉達，他們在這個(gè)方面怎么樣？

黃朝波（嘉賓）：相對來(lái)說(shuō)英偉達采用的是一種確定的定制方案，這也是為什么它在落地上存在困境的原因。大家面臨的場(chǎng)景和困境是相同的，我們稱(chēng)其為“不同用戶(hù)的場(chǎng)景差異化”。不僅如此，同一個(gè)用戶(hù)的場(chǎng)景也在持續迭代。

目前來(lái)看，每當遇到問(wèn)題后，行業(yè)里會(huì )有不同路徑的做法。例如，有的公司會(huì )針對這種場(chǎng)景做出來(lái)一個(gè)自認為最優(yōu)的方案，大家來(lái)跟隨。但是可能會(huì )存在用戶(hù)的業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現和我們的不一樣，并且用戶(hù)的平臺遷移風(fēng)險和成本都非常高，因此芯片落地就存在困境。

還有一種做法是客戶(hù)自研，自己需求什么就自研什么。它也存在一些問(wèn)題，就是硬件的迭代周期其實(shí)趕不上軟件的迭代周期。此外，大公司內部也有不同的團隊，團隊之間的需求也是千差萬(wàn)別的。

再有一個(gè)路徑就是通用路徑，并不試圖幫助用戶(hù)來(lái)決策，而是把權力交給用戶(hù)，讓他們自己來(lái)決定想要什么，我們提供的只是一個(gè)通用的平臺而已。

幻實(shí)（主播）：我發(fā)現目前國內做自動(dòng)駕駛、汽車(chē)方向的公司其實(shí)也一樣，因為每家主機廠(chǎng)的訴求是不同的。我們之前和地平線(xiàn)交流過(guò)，我發(fā)現他們很有意思，用戶(hù)想要芯片可以，想要定制各種IP也可以，總之就是想要什么我都配合你來(lái)做。這一點(diǎn)和DPU很類(lèi)似，不替用戶(hù)做選擇，只把自己的“武器庫”準備的充分一點(diǎn)。需要團隊的實(shí)力很強才能做到這種程度，通用性不是一般的高度。

黃朝波（嘉賓）：是的，要求確實(shí)不低。我們面對的用戶(hù)有千差萬(wàn)別的需求，做一千種、一萬(wàn)種這類(lèi)芯片是不現實(shí)的。你要在成千上萬(wàn)的需求里找出共性，把共性變成硬件，再把差異性通過(guò)用戶(hù)編程軟件的方式去實(shí)現。這考驗的是整個(gè)團隊對需求、產(chǎn)品以及整個(gè)系統架構的全面把握，對能力的要求確實(shí)非常高。

DPU競爭格局 （圖源：智能計算芯世界）

幻實(shí)（主播）：在您看來(lái)目前國內的DPU有沒(méi)有按照這個(gè)方向來(lái)做布局的？

黃朝波（嘉賓）：還沒(méi)有?，F階段大家更多的還是考慮先把用戶(hù)的需求拿到，再把東西實(shí)現好。從國際上看，有兩家公司可能相對來(lái)說(shuō)做得比較好，第一個(gè)當然是亞馬遜。

亞馬遜的第一代NITRO系統嚴格來(lái)說(shuō)就是一顆CPU，非常通用但性能很差，它是通過(guò)5顆芯片共同來(lái)完成整個(gè)基礎設施的工作。后面更新的第二代、第三代才逐漸把硬件加速部分放進(jìn)去。并且，放的時(shí)候也非常的審慎，并沒(méi)有把很多功能都固化，而是通過(guò)很多軟件的方式，再去實(shí)現確定的功能。如此一來(lái)，它其實(shí)也是相對通用的器件了。盡管是自研自用，它也做得非常通用化。

幻實(shí)（主播）：它是不對外提供的嗎？

黃朝波（嘉賓）：是的，并不對外提供。

幻實(shí)（主播）：亞馬遜的云之所以能被這么多科技公司所采用，其實(shí)還是有一些獨到之處。

黃朝波（嘉賓）：可以說(shuō)它從上到下的整個(gè)技術(shù)鏈條都非常穩固。此外，英特爾在通用性這一塊做得也不錯。因為英特爾自身的數據中心業(yè)務(wù)經(jīng)過(guò)了多年的深耕和技術(shù)沉淀，可以說(shuō)它是最懂數據中心場(chǎng)景的芯片公司。目前他們所倡導的IPU內部的網(wǎng)絡(luò )處理器支持P4編程，相對而言更加通用。它內部的CPU是Arm的Neoverse N1系列，性能非常強烈，通用性也非常好。另外它們還發(fā)起了開(kāi)源IPDK (Infrastructure Programmer Development kit,基礎設施編程開(kāi)發(fā)套件) 框架，發(fā)起了OPI（Open Programmable Infrastructure Project，開(kāi)放可編程基礎設施項目）聯(lián)盟，所有這些都是為更加通用和開(kāi)源開(kāi)放的生態(tài)來(lái)服務(wù)的。

幻實(shí)（主播）：這些也用在它的云服務(wù)上還是說(shuō)它會(huì )單獨把硬件板塊對外開(kāi)售？

黃朝波（嘉賓）：它的IPU是對外出售的，對標的就是英偉達的DPU。但是在產(chǎn)品理念和具體實(shí)踐上，我們還是比較認可英特爾的做法。

幻實(shí)（主播）：是的，老牌做CPU的公司會(huì )更早知道產(chǎn)品的痛點(diǎn)在哪兒。國內目前還沒(méi)有這種思路開(kāi)展，哪怕我們有阿里云、騰訊云、華為云等等，可能還是按照傳統的路徑在做。

黃朝波（嘉賓）：對，目前來(lái)說(shuō)，阿里云在這一塊其實(shí)做了很多的技術(shù)積累，但是它現在有很多技術(shù)分散在不同的部門(mén)，可能還需要一個(gè)整合的過(guò)程。接下來(lái)大家拭目以待，看它們后續資源整合的情況。

市場(chǎng)前景廣闊，DPU將大有作為

幻實(shí)（主播）：剛剛我們聊到了DPU這個(gè)行業(yè)的現狀，請您來(lái)做個(gè)預判，未來(lái)它會(huì )按照什么節奏發(fā)展？又會(huì )形成什么樣的態(tài)勢？

黃朝波（嘉賓）：這要分幾個(gè)方面來(lái)說(shuō)。

第一點(diǎn)要改變認知。現在大家對DPU的定位還停留在它是CPU的助手上，其實(shí)這會(huì )限制DPU自身的價(jià)值。更合適的做法是將DPU看做一個(gè)獨立處理器，脫離CPU的約束，它才可以面對更廣闊的的市場(chǎng)，這樣才更有希望最終真正成功。

第二點(diǎn)是提升通用性。DPU一定要能實(shí)現更多的通用性，因為不通用的話(huà)它就完全碎片化了，可通用性又對設計的能力要求很高，對全系統的駕馭要求也非常高。只有把DPU做得更加通用才能實(shí)現性能的極致飛躍，用戶(hù)完全可編程和定義一切的這種超異構處理器，才是DPU的未來(lái)。

第三點(diǎn)是市場(chǎng)前景。首先還是定位在數據中心服務(wù)器上，不但可以用在業(yè)務(wù)服務(wù)器中，也可以用在存儲服務(wù)器里，還可以用在規模更大的邊緣服務(wù)器上。如此一來(lái)，在國內DPU的市場(chǎng)經(jīng)過(guò)我的測算就能達到1000億元人民幣的規模。

2020-2025年全球與中國DPU市場(chǎng)規模預測 （圖源：頭豹研究院）

幻實(shí)（主播）：您覺(jué)得這幾種服務(wù)器市場(chǎng)都能用到它？

黃朝波（嘉賓）：對的。只有做到這一步才算成功，因為大芯片的研發(fā)成本非常高，如果僅僅覆蓋碎片化的市場(chǎng)就會(huì )很難大規模落地。

幻實(shí)（主播）：對于那種數據加倍的類(lèi)似于冷存儲的存儲中心，對DPU有需求嗎？

黃朝波（嘉賓）：其實(shí)我剛才提到存儲服務(wù)器大體上又可以分為三類(lèi)：熱存、溫存和冷存。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)這里面最大的區別就是一顆處理器上能掛多少的存儲量。比方熱存可能掛的是12塊到24塊NVMe盤(pán)，這已經(jīng)是極限了；在溫存里可能掛的是HDD，這樣的話(huà)其實(shí)相當于掛了五六十塊甚至一百塊盤(pán)；但是在冷存里，現在通過(guò)分組sleep/wake up的方式，大部分盤(pán)是處于睡眠的狀態(tài)，所以可以用一顆處理器掛上千塊歸檔型HDD盤(pán)。最終平均下來(lái)每一塊盤(pán)、每一個(gè)存儲容量的功耗和成本就會(huì )降得非常低，最終它還是用DPU這種SOC芯片來(lái)完成相關(guān)的處理。

幻實(shí)（主播）：所以不要以為數據“睡眠”了就不需要硬件過(guò)多干涉了。

黃朝波（嘉賓）：對，DPU其實(shí)一直在工作。再引申來(lái)看，既然它是一個(gè)算力和數量級都有所提升的超異構處理器，本質(zhì)上只要在大算力場(chǎng)景中都能用得到，那么除了云和邊緣的服務(wù)器，DPU還能用在其他市場(chǎng)中，比方5G核心網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等。例如英偉達在2024年將發(fā)布的自動(dòng)駕駛芯片就是由高性能的CPU、GPU和DPU共同組成的，DPU屬于三大核心計算部分之一。站著(zhù)這個(gè)視角來(lái)講，超異構處理器面向的是復雜的計算場(chǎng)景，這種場(chǎng)景在國內就有5000億以上的市場(chǎng)規模。如果放眼全球，其實(shí)已經(jīng)有數萬(wàn)億的市場(chǎng)了。

幻實(shí)（主播）：不得不說(shuō)在數據爆發(fā)增長(cháng)的情況下就需要靈活調用想辦法。一些公司在日常辦公可能會(huì )遇到云盤(pán)存儲不夠用的情況，這就是數據幾何式增長(cháng)的典型表現。

黃朝波（嘉賓）：其實(shí)有過(guò)一些測算，數據在增長(cháng)之后大概會(huì )有一半最終存在云端，另一半則沉淀在了終端或者邊緣端。數據的量大了之后，無(wú)論是傳輸、處理、分析、存儲、安全等，對硬件性能的要求都非常高。這些從本質(zhì)看都是計算，那計算靠什么呢？靠的就是CPU、GPU、DPU，最終它們會(huì )被整合成為超異構處理器。

幻實(shí)（主播）：是的，國家也提出了“東數西算”戰略，今天我們討論的話(huà)題很符合國家的科技大趨勢和大方向。我知道您正在創(chuàng )業(yè)做這個(gè)方向，能否展開(kāi)談一談您是以什么角度切入這個(gè)行業(yè)的？

黃朝波（嘉賓）：我以前在Marvell做CPU，后來(lái)機緣巧合下去了UCloud做軟硬件結合方面的工作，不僅僅是做芯片，我們的視角是如何在需求的驅動(dòng)下把應用做到最好。做久了之后，我最大的一個(gè)體會(huì )就是軟硬件其實(shí)是割裂的，軟件不懂硬件，硬件不懂軟件。現有的技術(shù)體系，平臺構建好之后，大家都在上面開(kāi)發(fā)軟件，但很難把這些軟硬件打開(kāi)，然后重新再整合。所以這也是我后來(lái)寫(xiě)了一本書(shū)叫《軟硬件融合——超大規模云計算架構創(chuàng )新之路》的原因。在工作中我們思考更多的是要從需求出發(fā)，深層次的需求到底是什么？

最開(kāi)始我們是做虛擬化，發(fā)現已經(jīng)形成的軟件應用性能還不夠好，但業(yè)務(wù)邏輯不敢輕易動(dòng)，因為它里面承載的云服務(wù)是千億、萬(wàn)億級別的規模，所以只能靠硬件來(lái)加速和提升性能，后續業(yè)務(wù)的更新迭代也要在自己的掌控之下。這樣就需要，我們做硬件時(shí)并不給用戶(hù)提供具體功能，而是提供一個(gè)工具和平臺讓他們自己來(lái)實(shí)現這些功能。這就是所謂深層次“需求”。

幻實(shí)（主播）：您現在就在做這樣的平臺。

黃朝波（嘉賓）：是的，以前我是甲方，現在我是乙方。做更好的產(chǎn)品，讓之前的自己用的更爽。

幻實(shí)（主播）：對，現在的自己去服務(wù)當年的自己。技術(shù)創(chuàng )新都源自最真實(shí)的需求，這很有價(jià)值。我們也在這里做個(gè)宣傳，如果有想要體驗DPU的可以來(lái)找黃總試試看。

黃朝波（嘉賓）：目前我們基于FPGA做了一些原型的產(chǎn)品，如果做芯片的話(huà)投入會(huì )更大?，F在矩向科技處于融資狀態(tài)，已經(jīng)有的原型可供大家來(lái)體驗一下。

幻實(shí)（主播）：我覺(jué)得這是一條新的賽道、新的路線(xiàn)。體驗過(guò)后可能會(huì )發(fā)現跟以前的感受完全不一樣了。非常開(kāi)心今天向黃總請教了很多知識，也希望在數據中心領(lǐng)域，國內的公司不要和國外差距太大，很感謝有你們這樣的團隊在做這些事。

黃朝波（嘉賓）:也謝謝曹總可以提供這樣的機會(huì )，讓我們能夠分享自己的一些看法。

幻實(shí)與黃朝波先生合影

作為數據中心里繼CPU和GPU之后的“第三顆主力芯片”，DPU的出現稱(chēng)得上是異構計算中的階段性標志，近年來(lái)已逐步掀起了一波行業(yè)熱潮。根據Canalys Cloud Channels Analysis預測，到2023年，中國DPU市場(chǎng)規模將達190億人民幣。當然，還有其它分析機構的預測更加樂(lè )觀(guān)，認為中國DPU市場(chǎng)規模預計將在2025年超過(guò)37億美元，約合240億人民幣。

不過(guò)，DPU的使用門(mén)檻非常高，只有開(kāi)發(fā)、整合能力較強的用戶(hù)才能充分利用它。在推向市場(chǎng)的過(guò)程中，由于DPU涉及的領(lǐng)域很分散，往往造成碎片化應用的局面，這無(wú)疑是一種算力浪費。為了解決這一難題，就需要設計出通用的平臺來(lái)承載用戶(hù)豐富、多樣和自定義下的使用場(chǎng)景，從而滿(mǎn)足個(gè)性化需求。