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    GPU/CPU玩腻了?一种新的算力芯片出现!大厂、资本热捧!

    Carol Li ? 2021-07-26 07:36 ? 次阅读

    在2020年GTC大会上,NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋谈到,在现代化、安全的加速数据中心中,DPU已成为其重要的组成部分。CPU、GPU和DPU的结合,可构成完全可编程的单一AI计算单元,提供前所未有的安全性和算力。

    DPU,全称是Data Processing Unit,是继承CPU、GPU之后,数据中心场景中的第三颗重要的算力芯片,为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。

    目前国内外已经有不少DPU玩家,根据THENEXTPLATFORM的分析指出,在2020年,国外主要玩家包括博通、英特尔、英伟达、Netronome、Pensando、Fungible和Xilinx,还包括云供应商三大巨头。

    国内厂商DPU芯片厂商主要有芯启源、大禹智芯、中科驭数、星云智联等,近年来这几家厂商都在积极推进优化自家产品,并且资本也在积极投入到这个领域,近段时间,芯启源、星云智联都宣布完成不同数额的融资。

    那么近几年兴起的DPU到底是什么,具有哪些功能?目前各大玩家都取得了怎样的成绩,该领域未来前景如何?

    什么是DPU?

    根据英伟达此前发布过的一篇文章显示,DPU是一种新型可编程处理器,集三个关键要素:

    第一个是行业标准的、高性能及软件可编程的多核CPU,通?;谝延τ霉惴旱?a href='http://www.ytminhanghotel.com/tags/arm/' target='_blank' class='arckwlink_hide'>Arm架构,与其的SOC组件密切配合;
    第二个是高性能网络接口,能以线速或网络中的可用速度解析、处理数据,并高效地将数据传输到GPU和CPU。
    第三个是各种灵活和可编程的加速引擎,可以卸载AI、机器学习、安全、电信和存储等应用,并提升性能。

    所有这些DPU功能对于实现安全的、裸性能的、原生云计算的下一代云上大规模计算至关重要。

    DPU可以用作独立的嵌入式处理器,但通常是被集成到SmartNIC(一种作为下一代服务器中关键组件的网卡)中。


    DPU专注于数据处理,网络数据路径加速引擎至少需要具备下述10项功能:

    1、像OVS(开放式虚拟交换机)一样对数据包进行解析、匹配和处理
    2、基于Zero Touch RoCE的RDMA数据传输加速
    3、通过GPU-Direct加速器绕过CPU,将来自存储和其他GPU的数据通过网络直接传给GPU
    4、TCP通信加速,包括RSS、LRO、checksum等操作
    5、网络虚拟化的VXLAN和Geneve Overlay卸载和VTEP卸载
    6、面向多媒体流、CDN(内容分发网络)和新的4K / 8K IP视频(如基于ST 2110规范的RiverMax)的“Packet Pacing”流量整形加速
    7、电信Cloud RAN的精准时钟加速器,例如5T for 5G (精准时钟调度5G无线报文传输技术)功能
    8、在线IPSEC和TLS加密加速,但不影响其它正在运行的加速操作
    9、支持SR-IOV、VirtIO和PV(Para-Virtualization)等虚拟化
    10、安全隔离:如信任根、安全启动、安全固件升级以及基于身份验证的容器和应用的生命周期管理等

    国内都有哪些厂商在布局DPU?

    数据中心建设带动DPU未来发展,根据根据Fungible和Nvidia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。目前,服务器每年新增大约千万量级,每台服务器可能没有GPU,但一定会有一颗或者多颗DPU,每颗DPU如果1万元计算,这将是千亿量级的市场规模。

    面对如此大的市场规模,而且因为是新兴产品类型,国内外差距其实不会很大,目前国内已经有多家厂商正在加速布局,并不时传出新进展,同时芯片是一个需要大额资金投入研发的行业,可以看到,资本也在积极投资,与企业一起共同加快推动该领域的规模量产应用。


    芯启源

    芯启源是一家针对超大规模电信和企业级的智能网络提供核心芯片和系统的企业,致力于打造DPU产业生态,快速布局5G云数据中心和高端EDA市场,为云数据中心提供最优的智能网卡,为芯片设计公司提供最具竞争力的仿真EDA解决方案。

    芯启源有量大板块核心产品,该公司的智能网卡是目前国内唯一基于SoC架构的成熟DPU的完整解决方案,并拥有自主知识产权,已经成熟量产,可提供从芯片、板卡、驱动软件和全套云网解决方案产品。

    据介绍,中国移动苏研院的首批智能网卡订单正是采购的芯启源的产品,在中移动大云系统网络层面,芯启源智能网卡通过透明卸载SDN控制器关键云网流表至网卡硬件中加速,可彻底释放大量被网络业务消耗的服务器CPU和内存资源,全面提升中移动云机虚拟化效率,双方已成立了联合实验室,将共同推进下一代智能网卡开发。

    芯启源在今年2月和今年6月分别完成了数亿元的Pre A2和Pre A3轮融资,Pre A3轮融资由SIG海纳亚洲、浦东科创、晶晨半导体、熠美投资等联合投资,该公司表示,本轮融资将继续用于吸引全球尖端研发与管理人才加入芯启源团队,并启动DPU芯片下一阶段技术研发和市场拓展。

    大禹智芯

    大禹智芯致力于DPU产品设计、研发和服务,核心团队拥有十年以上云计算平台设计、研发和运营的经验,曾服务于百度、阿里、美团及英特尔、思科等公司,对云计算平台的使用场景及基础设施的搭建有着清晰的理解和丰富的实践经验。

    大禹智芯的DPU产品具有高速网络处理、无缝对接分布式存储和裸金属管理等功能特性,可广泛应用于云计算、数据中心、边缘计算、5G等领域,产品面向企业客户,目前已经完成第一代产品的测试工作,正在批量生产过程中,产品预计将于今年第三季度出货。第一代产品主要应用于边缘平台,流量编排与管控等两方面,并且已经开始研发100G产品,将面向更广阔的云计算场景。

    公司于本月9日宣布完成数千万元Pre-A轮融资,由华义创投和奇绩创坛投资,据介绍,本轮融资资金将用于DPU产品的研发、生产投入以及高端人才的引入,大禹智芯在成立初期还获得了由中科创星和惟一资本联合投资的天使轮融资。

    中科驭数

    中科驭数成立于2018年,专注于专用处理器研发,致力于解决后摩尔定律时代通用算力不足的核心问题,为智能时代提供核心芯片和解决方案。

    公司创新性地提出了软件定义加速器技术,自主研发了KPU芯片架构,打造了业界首颗拥有网络数据库一体化加速功能的DPU芯片和智能网卡系列产品和解决方案。

    2019年中科驭数基于自研的KPU架构流片了K1芯片,目前解决方案主要落地于金融场景。今年3月31日,该公司发布了下一代DPU芯片计划,将基于自研的KPU芯片架构,推出新一代DPU芯片K2,该芯片可应用于金融科技、数据中心、混合云及边缘计算等高带宽、低延迟、数据密集型的计算场景。

    K2的功能包括完善的L2/ L3/L4层的网络协议处理,可处理高达200G网络带宽数据。融合了数据库、大数据处理能力,直接面向OLAP、OLTP及大数据处理平台,还囊括了机器学习计算核以及安全加密运算核,该颗芯片预计将于2021年底流片。

    星云智联

    星云智联专注于数据中心基础互联通信架构和DPU芯片研发,致力于构建数字世界算力的智能连接和开放生态,让云计算和数据中心成为构建未来数字社会的坚实基础。

    公司汇聚了来自硅谷、以色列、加拿大等地ICT领域顶尖专家,这支过往成功的实现了多领域通信与网络芯片开发的团队,是目前国内唯一达到了全球领先水平,真正有能力开发出DPU及其生态系统的团队,核心成员都参与了网络大芯片从零到一探索、发展、优化、超越的全过程,具备全系统、长周期工程开发经验,拥有对云计算、互联网、运营商等多场景的深度理解,以及设计满足不同市场需求产品的能力。

    星云智联近日宣布完成数亿元Pre-A轮融资,本轮融资由老股东鼎晖VGC领投,现有投资方高瓴创投、华登国际继续追加投资;BAI资本、复星、华金投资、金浦投资、嘉御基金、松禾资本、沃赋资本等多家投资机构跟投,在三个月前该公司才完成天使轮融资。

    星云智联认为,无论从市场的分散度,还是细分市场的可复制性两个维度考虑,DPU赛道都满足独立芯片公司成长的条件。在完成这轮融资后,星云智联将持续引入多领域研究型人才构筑技术纵深竞争力,引入开源和生态建设运营人才构筑生态影响力和新商业模式。

    DPU芯片赛道未来前景如何?

    从上述内容来看,目前在DPU芯片布局的厂商还不算多,因为毕竟是一个新兴赛道,不过从国内几家公司的融资情况来看,资本对DPU的青睐程度倒是很高,可以看到,芯启源、大禹智芯、星云智联近来都宣布完成融资,其中芯启源、星云智联在两三个月时间就完成三轮融资。为何资本看好这个全新赛道?

    首先,从这个行业未来可能的市场规模来看,可以说是相当巨大,当前全球算力需求早已远超算力的增长速度,云数据中心发展正面临软硬件的颠覆性变革,DPU应运而生,负责数据中心传输和数据处理,与CPU、GPU共同组成未来计算的三大支柱。

    DPU可以解放CPU的算力,释放服务器的负载,并凭借低功耗显著降低综合成本,未来每台服务器都一定需要一颗或者多颗DPU,好比每台服务器都必须配网卡一样,就如上文提到的,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,而且目前服务器每年以大约千万量级增长,DPU的市场规模达到千亿量级。

    另外,除了市场规模巨大以外,下游数据中心厂商已经在积极部署,包括中国移动、亚马逊、阿里等巨头厂商都已经部署DPU产品,未来,在这些下游厂商的需求推动下,DPU芯片的产品和市场也更容易走向成熟、走向规?;?。

    整体而言,DPU在数据中心的应用未来前景可期,不过也有值得关注的地方,比如虽然大型云服务厂商已经大量部署了DPU产品,不过DPU产品真正商业化还不算成功,因为目前市面上DPU产品功能覆盖和场景覆盖能力不足,难以满足不同客户对于DPU产品快速使用的需求,因此,未来DPU芯片厂商、云服务厂商、资本等还需要携手积极优化产品、推进应用,共同促进DPU产业发展。

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    基于JetsoN Nano开发套件的开源智能车项目

    JetsonNano?2GBDeveloperKit开箱测试

    2020年10月5号,英伟达(Nvidia)发布了Jetson Nano? 2GB Developer Kit,Jeson平台再添一员,目前Jetson系列分层更加明确...
    发表于 11-04 07:05 ? 303次 阅读
    JetsonNano?2GBDeveloperKit开箱测试

    Nvidia/ARM交易,能怎样为下一个计算机时代创造主导的生态系统

    在过去的几周中,有许多关于Nvidia收购Arm的提议的报道。有关该消息的消息大多困扰着阿姆的现有所有者软银以310亿美元的价格收...
    发表于 09-07 09:49 ? 707次 阅读
    Nvidia/ARM交易,能怎样为下一个计算机时代创造主导的生态系统

    G-SYNC有什么作用

      什么是G-SYNC技术?   G-SYNC是NVIDIA的技术,可将显示器的刷新率与显卡的帧速率同步,以提高游戏性能。...
    发表于 06-22 10:58 ? 1845次 阅读
    G-SYNC有什么作用

    NVIDIA 在首个AI推理基准测试中大放异彩

    Turing GPU、Xavier芯片系统在MLPerf基准测试中展现了巨大优势 加利福尼亚州圣克拉拉市 —— 2019年11月6日 —— &...
    发表于 11-08 19:44 ? 1301次 阅读
    NVIDIA 在首个AI推理基准测试中大放异彩

    半导体厂商和互联网巨头选择什么AI计算平台?

    不同厂商有不同的应用场景,而适合构架和解决方案也各不相同,如云侧和端侧处理构架的设计导向差别较大。对于半导体领域,只要市...
    发表于 08-09 07:40 ? 1220次 阅读
    半导体厂商和互联网巨头选择什么AI计算平台?

    Linux上的最新NVIDIA驱动安装

    结果无论是用源安装,还是官网下载*.run文件都是安装失败,从源安装会发现显示安装成功,但是nvidia-smi运行失败,运行**.run安装...
    发表于 07-17 08:26 ? 1472次 阅读
    Linux上的最新NVIDIA驱动安装

    具有双核Denver2 +四核ARM Cortex-A57,8GB 128位LPDDR4和集成的256核Pascal GPU

    ...
    发表于 03-14 10:29 ? 3649次 阅读
    具有双核Denver2 +四核ARM Cortex-A57,8GB 128位LPDDR4和集成的256核Pascal GPU

    NVIDIA CUDA 计算统一设备架构

    NVIDIA CUDA参考文件
    发表于 03-05 08:00 ? 1426次 阅读
    NVIDIA CUDA 计算统一设备架构
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