2、DPU与CPU、GPU的关系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。

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未来算??态（相关?商为不完全列举，仅做为?意参考）
数据中心与超极计算机不同，后者主要面向科学计算，如大飞机研制，石油勘探、新药物研发、气象预报、电磁环境计算等应用，性能是主要指标，对接入带宽要求不高；但数据中心面向云计算商业化应用，对接入带宽，可靠性、灾备、弹性扩展等要求更高，与之相适应发展起来的虚拟机、容器云、并行编程框、内容分发网等等技术，都是为了更好的支撑上层商业应用如电商、支付、视频流、网盘、办公OA等。但是这些IaaS和PaaS层的服务开销极大，Amazon曾公布AWS的系统开销在30%以上。如果需要实现更好的QoS，在网络、存储、安全等基础设施服务上的开销还会更高。
这些基础层应用类型与CPU架构匹配程度不高导致计算效率低下。现有的CPU的架构有两个大类：多核架构（数个或数十几个核）和众核架构（数百个核以上），每种架构支持唯一的规范通用指令集之一，如x86、ARM等。以指令集为界，软件和硬件被划分开来分别独立发展，迅速的催生了软件产业和微处理器产业的协同发展。
但是，随着软 件复杂度的上升，软件的生产 率（Productivity）得到更多的重视，软件工程学科也更加关注如何高效地构建大型软件系统，而非如何用更少的硬件资源获得尽可能高的执行性能。业界有个被戏称的“安迪比尔定律”，其内容是“What Andy gives, Bill takes away”，安迪（Andy）指英特尔前CEO安迪·格鲁夫，比尔（Bill）指微软前任CEO比尔·盖茨，意为硬件提高的性能，很快被软件消耗掉了。
正如CPU在处理图像处理时不够高效一样，现在有大量的基础层应用CPU处理起来也比较低效，例如网络协议处理，交换路由计算，加密解密，数据压缩等这类计算密集的任务，还有支持分布式处理的数据一致性协议如RAFT等。这些数据或者通过从网络IO接入系统，或者通过板级高速PCIe总线接入系统，再通过共享主存经由DMA机制将数据提供给CPU或GPU来处理。既要处理大量的上层应用，又要维持底层软件的基础设施，还要处理各种特殊的IO类协议，复杂的计算任务让CPU不堪重负。
这些基础层负载给“异构计算”提供了一个广阔的发展空间。将这些基础层负载从CPU上卸载下来，短期内可以“提质增效”，长远来看还为新的业务增长提供技术保障。DPU将有望成为承接这些负载的代表性芯片，与CPU和GPU优势互补，建立起一个更加高效的算力平台。可以预测，用于数据中心的DPU的量将达到和数据中心服务器等量的级别，每年千万级新增，算上存量的替代，估算五年总体的需求量将突破两亿颗，超过独立GPU卡的需求量。每台服务器可能没有GPU，但必须有DPU，好比每台服务器都必须配网卡一样。
3、异构计算的阶段性标志DPU的出现是异构计算的又一个阶段性标志。摩尔定律放缓使得通用CPU性能增长的边际成本迅速上升，数据表明现在CPU的性能年化增长（面积归一化之后）仅有3%左右，但计算需求却是爆发性增长，这几乎是所有专用计算芯片得以发展的重要背景因素。
摩尔定律的放缓与全球数据量的爆发这个正在迅速激化的矛盾通常被作为处理器专用化的大背景，正所谓硅的摩尔定律虽然已经明显放缓，但“数据摩尔定律”已然到来。IDC的数据显示，全球数据量在过去10年年均复合增长率接近50%，并进一步预测每四个月对于算力的需求就会翻一倍。
因此必须要找到新的可以比通用处理器带来更快算力增长的计算芯片，DPU于是应运而生。这个大背景虽然有一定的合理性，但是还是过于模糊，并没有回答DPU之所以新的原因是什么，是什么“量变”导致了“质变”？
从现在已经公布的各个厂商的DPU架构来看，虽然结构有所差异，但都不约而同强调网络处理能力。从这个角度看，DPU是一个强IO型的芯片，这也是DPU与CPU最大的区别。CPU的IO性能主要体现在高速前端总线（在Intel的体系里称之为FSB，Front Side Bus），CPU通过FSB连接北桥芯片组，然后连接到主存系统和其他高速外设（主要是PCIe设备）。目前更新的CPU虽然通过集成存储控制器等手段弱化了北桥芯片的作用，但本质是不变的。

稿源：(智东西)

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标题：智东西内参|行业首部DPU白皮书出炉！比肩CPU/GPU的数据时代核芯，巨头纷纷入场 | 数据中心( 二 )