文/陳根

很長一段時間以來，算力的天下都由中央處理器（CPU）和圖形處理單元（GPU）平分，也是因為CPU和GPU為龐大的新超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供了動力，才使得計算得以擺脫PC和服務器的繁瑣局限。

然而，近幾年，隨著系統(tǒng)中的CPU承受越來越多的網(wǎng)絡和存儲工作負載，已有的通用CPU和GPU開始不能完全滿足快速變化的應用需求，而性能更強大，更加專用，更加異構(gòu)的數(shù)據(jù)處理單元（DPU）登上了歷史的舞臺。

當前，DPU已成為以數(shù)據(jù)為中心的加速計算模型的三大支柱之一。其改變計算體系的端倪也正在浮現(xiàn)。

  從二分天下到三分天下

自1950年代以來，中央處理器（CPU）就一直是每臺計算機或智能設(shè)備的核心，是大多數(shù)計算機中唯一的可編程元件。并且，CPU誕生后，工程師也一直沒放棄讓CPU以消耗最少的能源實現(xiàn)最快的計算速度的努力。即便如此，人們還是發(fā)現(xiàn)CPU做圖形計算太慢。在這樣的背景下，圖形處理單元（GPU）應運而生。

英偉達提出了GPU的概念，將GPU提升到了一個單獨的計算單元的地位。GPU是在緩沖區(qū)中快速操作和修改內(nèi)存的專用電路，因為可以加速圖片的創(chuàng)建和渲染，所以得以在嵌入式系統(tǒng)、移動設(shè)備、個人電腦以及工作站等設(shè)備上廣泛應用。1990年代以來，GPU則逐漸成為了計算的中心。

事實上，最初的GPU還只是用來做功能強大的實時圖形處理。后來，憑借其優(yōu)秀的并行處理能力，GPU已經(jīng)成為各種加速計算任務的理想選擇。隨著機器學習和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，很多公司都會使用GPU加速訓練任務的執(zhí)行，這也是今天數(shù)據(jù)中心中比較常見的用例。

相較于CPU，大多數(shù)的CPU不僅期望在盡可能短的時間內(nèi)更快地完成任務以降低系統(tǒng)的延遲，還需要在不同任務之間快速切換保證實時性。正是因為這樣的需求，CPU往往都會串行地執(zhí)行任務。而GPU的設(shè)計則與CPU完全不同，它期望提高系統(tǒng)的吞吐量，在同一時間竭盡全力處理更多的任務。

設(shè)計理念上的差異也最終反映到了CPU和GPU的核心數(shù)量上，GPU往往具有更多的核心數(shù)量。當然，CPU和GPU的差異也很好地形成了互補，其組合搭配在過去的幾十年里，也為龐大的新超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供了的動力，使得計算得以擺脫PC和服務器的繁瑣局限。

然而，近幾年，隨著系統(tǒng)中的CPU承受越來越多的網(wǎng)絡和存儲工作負載，已有的通用CPU和GPU開始不能完全滿足快速變化的應用需求。據(jù)IDC統(tǒng)計，近10年來全球算力增長明顯滯后于數(shù)據(jù)的增長。每3.5個月全球算力的需求就會翻一倍，遠遠超過了當前算力的增長速度。

在此驅(qū)動下，全球計算、存儲和網(wǎng)絡基礎(chǔ)設(shè)施也在發(fā)生根本轉(zhuǎn)變，一些復雜的工作負載，在通用的CPU上不能很好的處理。或者說，以CPU為中心的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)已經(jīng)不能滿足需求，以數(shù)據(jù)為中心才能更好滿足市場和應用需求。

英偉達網(wǎng)絡事業(yè)部亞太區(qū)市場開發(fā)高級總監(jiān)宋慶春此前就表示：“以前計算規(guī)模和數(shù)據(jù)量沒那么大，馮諾依曼架構(gòu)很好地解決了提高計算性能的問題。隨著數(shù)據(jù)量越來越大，以及AI技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的計算模型會造成網(wǎng)絡擁塞，繼續(xù)提升數(shù)據(jù)中心的性能面臨挑戰(zhàn)。”

數(shù)據(jù)處理單元（DPU）的出現(xiàn)或?qū)⒔饩冗@一困境，作為最新發(fā)展起來的專用處理器的一個大類，DPU為高帶寬、低延遲、數(shù)據(jù)密集的計算場景提供計算引擎。當前，DPU已成為以數(shù)據(jù)為中心的加速計算模型的三大支柱之一，其還將成為CPU的卸載引擎，釋放CPU算力到上層。

  DPU蔚然成風

按照技術(shù)出現(xiàn)的時間順序和特點，DPU的發(fā)展則可以分為三個階段。

第一階段即智能設(shè)備階段，這一階段也可以稱為DPU的史前時代。在這一階段，解決節(jié)點間流量問題的最簡單的方式是增加網(wǎng)卡的處理能力，通過在網(wǎng)卡上面引入SoC或者FPGA的方式加速某些特定流量應用，從而加強網(wǎng)絡的可靠性，降低網(wǎng)絡延遲，提升網(wǎng)絡性能。

其中，Xilinx和Mellanox在這個領(lǐng)域進行的比較早，可惜由于戰(zhàn)略能力不足，錯失了進一步發(fā)展的機會，逐漸被DPU取代，最終被淘汰。其中Mellanox被Nvidia收購，Xilinx被AMD拿下。智能網(wǎng)卡成為DPU的應用產(chǎn)品而存在。

第二階段是數(shù)據(jù)處理芯片階段，這個階段也是數(shù)據(jù)芯片真正開始被重視的階段。最開始由Fungible在2019年提出，但沒有引起太多反響英偉達將收購來的Mellanox重新包裝之后，2020年10月又重新定義了DPU這個概念，這一次的重新定義使得DPU這個概念一炮而紅。

具體來看，DPU被定義為一種新型可編程處理器，集三個關(guān)鍵要素于一身，包括：行業(yè)標準的、高性能及軟件可編程的多核CPU，通常基于已應用廣泛的Arm架構(gòu)，與其的SOC組件密切配合；高性能網(wǎng)絡接口，能以線速或網(wǎng)絡中的可用速度解析、處理數(shù)據(jù)，并高效地將數(shù)據(jù)傳輸?shù)?/span>GPU和CPU；以及各種靈活和可編程的加速引擎，可以卸載AI、機器學習、安全、電信和存儲等應用，并提升性能。

第三階段則是基礎(chǔ)設(shè)施芯片階段。第三階段的方案由Intel提出，變成了FPGA+Xeon-D的模式，通過PCB版的方式放在一個智能網(wǎng)卡上。不難發(fā)現(xiàn)，Intel將IPU定位成host CPU上面一個“外掛”的小CPU。并且，未來這個“外掛”CPU和FPGA會封裝到一個芯片中，形成一個通過PCIe總線互聯(lián)的兩個CPU系統(tǒng)。

當然，無論處于哪個階段，所有這些DPU功能對于實現(xiàn)安全的、裸性能的、原生云計算的下一代云上大規(guī)模計算都具有重要意義。正如英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛此前在演講中表示，“它將成為未來計算的三大支柱之一”，“CPU用于通用計算，GPU用于加速計算，而數(shù)據(jù)中心中傳輸數(shù)據(jù)的DPU則進行數(shù)據(jù)處理”。

一方面，GPU更安全，因為控制平面可以在系統(tǒng)內(nèi)和系統(tǒng)集群之間與數(shù)據(jù)平面分離。DPU可以執(zhí)行原本需要CPU處理的網(wǎng)絡、存儲和安全等任務。這就意味著如果在數(shù)據(jù)中心中采用了DPU，那么CPU的不少運算能力可以被釋放出來，去執(zhí)行廣泛的企業(yè)應用。

另一方面，DPU還釋放了服務器的容量，以便它們可以恢復到應用程序計算。在一些具有大量I / O和沉重虛擬化的系統(tǒng)上內(nèi)核成本縮減一半，因此吞吐量提高了2倍。除了內(nèi)核的成本，還要計算整個機器的成本，包括其內(nèi)存和I / O以及所釋放的工作量。

此外，DPU豐富的、靈活和可編程的加速引擎可減輕和改善AI和機器學習應用的性能。所有的這些DPU功能對于實現(xiàn)隔離的裸機云原生計算至關(guān)重要，它將定義下一代云規(guī)模計算，其改變存儲行業(yè)的端倪也正在浮現(xiàn)。

  以數(shù)據(jù)為中心

DPU廣闊的市場空間，也讓國際巨頭開始紛紛提前布局。目前DPU主要廠商有Intel (收購Bearfoot)， Mellanox(已被Nvidia收購)，Marvell(收購了Cavium)，Broadcom， Fungible(初創(chuàng))，Pensando(初創(chuàng))等。

其中，Intel是基于FPGA實現(xiàn)的，主要面向交換機、路由器芯片；Broadcom基于Arm實現(xiàn)，也是主要面向交換機、路由器芯片；Marvell通過收購Cavium，基于Arm實現(xiàn)，主要面向5G的基帶；初創(chuàng)公司Pensando通過軟件定義網(wǎng)絡處理器，主要面向支持 P4的SDN。

中科馭數(shù)的創(chuàng)始團隊是國內(nèi)較早進行DPU芯片研發(fā)的先行者。他們創(chuàng)新性提出了軟件定義加速器技術(shù)（Software Defined Accelerator），自主研發(fā)了KPU（Kernel Processing Unit）芯片架構(gòu)，2019年設(shè)計了業(yè)界首顆數(shù)據(jù)庫與時序數(shù)據(jù)處理融合加速芯片，已經(jīng)成功流片。

此外，以KPU架構(gòu)為核心，在2019年流片第一顆芯片的基礎(chǔ)上，中科馭數(shù)宣布了其下一顆DPU芯片研發(fā)計劃，功能層面包括完善的L2/ L3/L4層的網(wǎng)絡協(xié)議處理，可處理高達200G網(wǎng)絡帶寬數(shù)據(jù)。其次融合數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)處理能力，直接面向OLAP、OLTP及大數(shù)據(jù)處理平臺，如Spark等。另外還囊括機器學習計算核以及安全加密運算核。該芯片預計將于2021年底流片。

幾乎可以確定，DPU已成為未來以數(shù)據(jù)為中心的必須。但DPU依然面臨其本身需要克服的關(guān)卡。現(xiàn)在，DPU最大的問題就是“過熱”，即功耗太高。以前一個網(wǎng)絡DMA芯片功耗才5瓦左右，現(xiàn)在一個DPU動則100瓦以上（Fungible F1 120瓦）。

這意味著，大部分應用場景將無法用承受這么大功耗的網(wǎng)絡設(shè)備。尤其是在100/200G以上，光模塊功耗已經(jīng)超過網(wǎng)絡設(shè)備的情況下，再增加一個100瓦的網(wǎng)絡DPU，會極大的提升網(wǎng)絡的能源消耗，所以必須解決DPU功耗問題。

和功耗一樣，當前的的DPU還面臨成本太高的問題，基于DPU的解決方案變沒有降低網(wǎng)絡互聯(lián)的成本。此外，目前DPU都是面向數(shù)據(jù)中心的應用場景。但服務器增長空間更多在邊緣計算中心，而且未來邊緣計算互聯(lián)將成為網(wǎng)絡技術(shù)趨勢。因此，DPU還必須考慮邊緣計算場景。

當然，無論如何，DPU的出現(xiàn)并非要替代CPU和GPU，而是更好地滿足數(shù)據(jù)中心市場的需求。可以預見，從CPU、GPU再到DPU的一體的架構(gòu)將會讓管理程序、調(diào)度程序都會變得更加容易。從邊緣到核心數(shù)據(jù)中心，統(tǒng)一架構(gòu)、統(tǒng)一管理、統(tǒng)一調(diào)度或?qū)⒃诓痪弥蟮靡?/span>實現(xiàn)。