近年来摩尔定律“失速”，使得中央处理器（CPU）的性能增长边际成本急剧上升。有研究数据表明，现在CPU的性能年化增长率（面积归一化之后）仅有3%左右。然而，人们对计算的需求依然爆发性增长。在此背景下，包括人工智能（AI）芯片在内的专用计算芯片陆续登上历史舞台，绽放光芒。眼下，以数据为中心的专用处理器“DPU”正成为专用计算芯片的“新贵”。
美国芯片巨头英伟达公司甚至将其定位为数据中心继CPU和图形处理器（GPU）之后的“第三颗主力芯片”，掀起了行业热潮。
和CPU、GPU“三足鼎立”，DPU真有如此大的潜力吗？它的应用场景有哪些？我国能抓住DPU发展机遇吗？近日，由中国科学院计算技术研究所（以下简称中科院计算所）主编，中科驭数（北京）科技有限公司、中国计算机学会集成电路设计专业组、计算机体系结构国家重点实验室联合编写的行业首部《专用数据处理器（DPU）技术白皮书》（以下简称《DPU技术白皮书》）发布。
结合上述问题，《中国科学报》联系采访了主要编写人员一探究竟。《DPU技术白皮书》主编、中科院计算所研究员鄢贵海告诉《中国科学报》，作一形象比喻，DPU提供了数据中心一把“杀鸡”的工具，节省的是CPU这把“牛刀”，以释放CPU算力，留给更需要它的业务负载。接管CPU的网络协议处理任务，就是一个很好的例子。
鄢贵海说，比如在数据中心仅线速处理10G的网络，大概就需要一个8核高端CPU一半的的算力，而如果是40G、100G甚至更高速的网络，性能开销更大。
云计算巨头亚马逊云服务（AWS）形象地称之为“数据中心税”——还未运行业务程序，接入网络数据就要占去许多计算资源。《DPU技术白皮书》编委会成员、中科驭数高级副总裁张宇解释说，将“CPU处理效率低下、GPU处理不了”的负载卸载到专用的DPU，就能实现对“数据中心税”的抵消，从而有助于提升整个计算系统的效率、降低整体系统的总体拥有成本。
中科院计算所研究员、中国计算机学会集成电路设计专业组副主任李晓维向记者解释说，这三种说法，乍一看意义差不多，但各有侧重：“数据处理器”既区别于信号处理器、基带处理器等“信号”处理，也区别于专门处理图形图像类数据的GPU，而是把各类时序化、结构化的数据放在核心位置；“数据中心处理器”只是偏重于描述DPU的应用场景，但显然它无法指代所有“服务于数据中心的处理器”；第三种说法则体现了DPU的设计理念，体现了计算架构从“以控制为中心”向“以数据为中心”的演进。
从市场规模角度来看，根据Fungible公司和英伟达公司的预测，用于数据中心的DPU量级将达到和数据中心服务器等量的级别。鄢贵海说，服务器每年新增大约1500万台，每颗DPU以1万元计算，这将是千亿量级的市场规模。在这个千亿量级市场中，国际传统芯片巨头如英伟达、英特尔、Marwell、博通等厂商，都在积极布局DPU产品研发。
相比它们，更值得一提的是，亚马逊旗下的AWS和阿里云两大云计算巨头，早已注意到数据中心开销问题，并已有了良好实践。据《DPU技术白皮书》显示，2013年，AWS研发了Nitro产品，将为虚拟机提供远程资源、加密解密、故障跟踪、安全策略等服务程序的资源开销，全部放到专用加速器上执行，“轻量化管理程序+定制化硬件”的上场一举节省30%CPU资源。
“我们认为DPU的潜力确实是巨大的。”在鄢贵海看来，从技术发展的角度来看，DPU的出现有一定的必然性——上层应用对于算力的需求在过去5年急剧增长，使得DPU的应用场景很多，它将广泛分布在5G、云计算、大数据、数据中心和边缘计算等领域。而从工业和信息化部今年发布的《新型数据中心发展三年行动计划(2021—2023年)》中，鄢贵海更是看到了新型算力芯片难得的历史发展机遇。
该计划明确提出要加快提升算力算效水平，“推动CPU、GPU等异构算力提升，逐步提高自主研发算力的部署比例”“加强专用服务器等核心技术研发”“树立基于5G和工业互联网等重点应用场景的边缘数据中心应用标杆”等要求和措施。
“虽然国内厂商在芯片产品化的环节相比国外一线厂商还有差距，但是在DPU架构的理解上是有独到的见解的，而且我国目前在数据中心这个领域，无论是市场规模、增速还是用户数量，相较于国外都有巨大的优势。”鄢贵海认为，国内厂商有望充分利用这一“应用势能”，加快发展步伐，在DPU这个赛道与国外厂商“逐鹿中原”。