在算力定义未来、技术革新日新月异的时代，数据中心正经历着前所未有的变革。DPU作为数据中心第三颗主力芯片现货交易杠杆，正引领行业步入一个高效、灵活的算力新时代。
6月19日，中科驭数正式发布国内首颗量产全功能DPU芯片K2 Pro。中科驭数专注于DPU芯片的研发设计，基于自研KPU芯片架构率先在国内完成了三代DPU芯片研发。自主研发的国际领先DPU芯片及系列产品，可以广泛应用于超低延迟网络、云和数据中心、金融计算、大数据处理、5G边缘计算、高性能计算等场景，助力算力成为数字时代的新生产力。
此前，中科驭数已经完成3轮融资，中科驭数B轮投资机构金融街资本党委书记、董事长兼总经理程瑞琦坦言，“DPU概念虽然在2000年左右就已经出现，起初是应用在数据高吞吐低延迟的金融行业。随着AI时代的到来，DPU在数据中心的应用场景之大将是难以想象的。”
创业公司涌入，巨头纷纷布局DPU
近年来随着海量数据爆发，计算任务愈发密集，传统以CPU为中心的数据中心架构日渐面临性能提升的瓶颈。在大型数据中心，流量处理就会占用20%～30%的计算资源，亚马逊云（AWS）将这些还未运行业务程序，先接入网络数据就要占去的计算资源称为“数据中心税（Datacenter Tax）”。而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，从而释放宝贵的CPU资源来运行上层应用，实现了以数据为中心的业务和基础设施操作的分离。
尤其是在2020年 NVIDIA发布的DPU产品战略中将其定位为数据中心继CPU和GPU之后的 “第三颗主力芯片”，掀起了一波行业热潮。
在国际上，英伟达、英特尔、AMD、微软等厂商都已经积极布局DPU。AWS 2017年就已将其DPU芯片商业化落地，AWS 借助Nitro DPU 系统把网络、存储、安全和监控等功能分解并转移到专用的硬件和软件上，将服务器上几乎所有资源都提供给服务实例，极大地降低了成本。英伟达更是耗资69亿美元收购Mellanox并随之发布其DPU产品NVIDIA BlueField，并会每年在GTC大会上重磅推出其GPU和DPU组合成面向高性能计算的算力方案。
国内来看，除了中科驭数率先完成三代DPU芯片研发迭代并成功实现DPU规模化商用外，创业公司还有云豹智能、云脉芯联等，也均在过去几年内完成多轮融资。除此之外，包括中国移动、中国电信、腾讯、阿里等国内云厂商巨头也纷纷推出自己的DPU产品。4月28日，中国移动在其2024算力网络大会上正式发布大云磐石DPU，将应用于移动云新一代大云磐石DPU产品，实现关键技术自主可控。
清华大学教授、中国工程院院士郑纬民认为：芯片是算力的核心，是算力提升的关键所在。DPU芯片被称为数据中心中继CPU、GPU之后第三颗主力芯片，它作为数据处理器承担着数据网络传输、存储、计算、安全等任务，是重要的新型算力基础设施。DPU产业已经成为国内外竞争的新焦点，在未来数据中心、智算中心等高带宽、低延迟、高吞吐率产品都将发挥重要作用，为“东数西算”、算力网络等重要新型算力基础设施建设提供核心组件。
AI浪潮加速DPU需求，中国芯片企业仍需聚焦突破
从整个算力产业来看，随着人工智能等应用的推进，迫切需要高吞吐、低时延的算力基础设施，将网络、存储、安全等任务从CPU上卸载下来，DPU在人工智能的实施发展中将起到重要的作用。
中国科学院计算技术研究所研究员、中国工程院院士孙凝晖表示，“DPU是一个新兴事物，以前我们的数据中心里面是没有这个芯片类型的。随着互联网的发展，大量的数据涌入到数据中心中被云计算处理，所以才有了DPU对数据进出数据中心进行加速处理。不仅是因为数据多，还因为这些数据进入数据中心以后需要被大量的进行处理，它的处理的复杂度提高，所以DPU应运而生。虽然现在DPU还没有像GPU那样在数据中心应用的量非常的大，但是随着智能时代的到来，人工智能赋能各行各业，我们有大量的智能流会从AI的PC，AI的手机等各种智能硬件里面产生，会比过去互联网史时代还要大的量涌到数据中心被处理。所以对数据进入进出的数据中心来说，处理的流量和处理的复杂度都要进一步加大很多倍，预期DPU在数据中心的需求量会越来越大。”
有观点认为，未来DPU将会是服务器的标配。根据2023年《中国数据中心产业发展白皮书》，预计至2025年“十四五”规划期末，拟实现数据中心机架规模增长至1400万架，规模总量翻两倍，总增量投资约7000亿元。按服务器规模预计，未来几年云与数据中心领域每年国内服务器出货量将维持在500万台左右。
2019年5月以来，受外部因素影响，股市出现大幅下跌调整，资金大幅流出股市。截至5月15日，上证50、沪深300、中证500分别下跌5.49%、4.76%、4.35%，IF、IH、IC成交量月环比分别上涨11.03%、11.14%、19.03%。
据期货日报记者了解，这是中金所做市商制度正式实施的重要标志，也是中金所提升国债期货市场流动性，提高定价效率，促进功能发挥的重要举措。
不过值得注意的是当前DPU正在规模化应用的早期阶段。对此，中科驭数CEO鄢贵海表示仍需要两点突破：“第一就是价格，DPU价格并不便宜，要想实现大规模部署还需要进一步降低成本。第二就是整个生态软硬件的成熟度，AI对算力基础设施的需求刚出现，这种新的趋势下我们看到算力基础设施系统结构从原来网络、交易节点、分布式，现在朝着‘三U一体’演进的时候就慢慢起来了。但这种趋势需要时间去沉淀，尽管AI对算力的需求会加速DPU的成熟，但对于芯片产品来说，三五年就做到成熟也不现实。”
鄢贵海同时也指出，国内芯片产业和全球最领先的技术仍然存在带差。英伟达已经市值超过3万亿美元，而国内市值能稳定在千亿元人民币的芯片企业都是凤毛麟角，这样体量差距之下去谈做和英伟达一样的东西，甚至说去全方位接近或者超越都是不切实际的。产业的成熟需要时间，只有一个行业能够出现一众规模较大的企业才代表这个行业成熟现货交易杠杆，能够参与到真正高水平的竞争中去。但在这之前，芯片企业还是要耐心补课，先在自己的专项上做到冠军，再寻求更多方向的发展。