DPU成IC设计新战场

DPU最直接的作用是作为CPU的卸载引擎,接管网络虚拟化、硬件资源池化等基础设施层服务,释放CPU的算力到上层应用。理论上是继CPU、GPU之后,设置在数据中心内部的第三颗主力芯片。

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本文来自微信公众号“半导体产业纵横”,由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)综合。

目前全球前十大IC设计厂商纷纷开始推广DPU,其中有多家厂商通过并购方式快速进入DPU市场。

数据处理单元(Data Processor Unit;DPU)的主力厂商英伟达(NVIDIA)、英特尔(Intel)、AMD、博通(Broadcom)与Marvell等,大多都是通过并购的方式快速进入市场,现下支持P4语言的网络通信芯片被视为重要的技术选项,此外,亚马逊(Amazon)、微软(Microsoft)与阿里巴巴等云端服务厂商亦自行研发DPU。

DPU风起

DPU最直接的作用是作为CPU的卸载引擎,接管网络虚拟化、硬件资源池化等基础设施层服务,释放CPU的算力到上层应用。理论上是继CPU、GPU之后,设置在数据中心内部的第三颗主力芯片。DPU的概念最早是由美国初创公司Fungible提出的。在Fungible的定义中,DPU是一种运行Linux操作系统的SoC,其主要目标是通过承担原本由CPU承担的网络、存储和安全的加速处理任务,满足网络侧的专用计算需求,以此优化和提升数据中心效能。事实上,由于制程接近边际效益、摩尔定律逐渐失效的缘故,如今CPU芯片的性能增长正在逐年放缓,CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅,到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。

由于云端应用的丰富、数据中心规模的扩大、数字化进展的驱动,近些年来网络带宽正在飞速上涨,这也导致了目标算力、网络带宽与计算性能的失调,进一步加剧了服务器节点上CPU的计算负担,CPU的算力几乎已经无法应对大量云计算带来的负担。在这种背景下,DPU自然应运而生。

DPU的竞争

现已进行DPU研发的厂商多透过并购快速进入市场,比如德国的Barefoot与美国的Pensando皆拥有相关的软硬件技术,先后分别被英特尔与AMD并购。DPU领导者英伟达于2020年并购Mellanox后,即推出BlueField系列DPU,并加速完善其软硬件生态系统,未来以强化运算效能为重要方向。大型云端资料中心为DPU使用场景最广泛的领域,以大型云端资料中心厂商而言,美国与中国正在积极自行研发DPU。

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目前几种主流的DPU架构各不相同,大致可以分为ASIC Based、FPGA Based以及SOC Based三种类型。FPGA架构的优点在于灵活性,其具备丰富的逻辑单元实现对数据快速的并行处理,但编程难度较大且价格高昂,难以提升渗透率。基于ASIC架构自研芯片,产品具有独特性,将有效满足用户差异化需求。ASIC尽管在灵活性上相对受限,但量产成本低廉且性能更为优越,可以提供最高的性价比。目前使用ASIC Based的有英特尔,使用FPGA Based的包含AMD和英特尔,基于SOC的有AMD、英伟达和Marvell几家。

DPU的发展趋势

多功能集成、更便利的数据中心架构整合是DPU的独特优势。在未来的一定时期内,DPU还将继续发挥其优势,具有三方面发展趋势。

第一,结构通用化,功能多样化。DPU芯片的体系结构将向通用、专用两方面并举发展。一方面,结构更加通用,DPU通过定义软件生态和系统的可用性,可使其承载更复杂的业务生态。另一方面,DPU有望成为智能网卡的下一代核心引擎,将拥有执行协议处理、数据安全、算法加速等多样化的专用任务。

第二,应用广泛化,场景丰富化。未来,DPU将承载更加丰富的应用场景,例如作为主机CPU的卸载引擎,释放其算力至应用;成为新的数据网关,将安全隐私提升到一个新的高度;成为存储的入口,将分布式的存储和远程访问本地化;成为算法加速的沙盒,成为灵活的加速器载体。因此相比传统的智能网卡有着更加丰富的应用方向,云计算、网络安全、高性能计算及AI、通信及边缘计算、数据存储及流媒体等。

第三,编程易用化,生态成熟化。DPU将在未来的开发中拥有通用且易用可编程平台,更方便地通过中间件和接口实现快速开发,更加强调通用、无缝衔接、可迁移、可直接调用,其生态也将愈加成熟。

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