根据观研报告网发布的《2022年中国DPU（专用数据处理器）行业分析报告-行业竞争策略与发展动向研究》显示，DPU是Data Processing Unit的简称，它是最新发展起来的专用处理器的一个大类，是继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。DPU实现了业务与基础设施的操作分离，DPU可以提供零信任安全保护等。
DPU优点
| 序号 | 优势 | 简介 |
| 1 | DPU实现了业务与基础设施的操作分离 | DPU将基础设施任务从CPU转移至DPU，释放CPU的资源，使更多的服务器CPU核可用于运行应用程序，完成业务计算，从而提高服务器和数据中心的效率。如通过在DPU上运行OVS，使业务域和基础设施域分离，实现VM和VM间的高效安全通信，如图6所示，传统应用场景中会使用CPU来执行OVS操作，其效率较低，消耗CPU核较多，且VM之间的通讯延时较长。Red Hat在部署了DPU后，用DPU来执行同样的OVS操作，其效率大幅提升，几乎不消耗CPU核，VM之间的通讯延时也得到了大幅缩减，大幅减少了长尾延时，从而提升了应用的性能。 |
| 2 | DPU卸载网络数据实现性能提升 | DPU针对云原生环境进行了优化，提供数据中心级的软件定义和硬件加速的网络、存储、安全和管理等服务。如图7所示，红帽Red Hat的容器化云平台即服务( PaaS ) 0penShift上，借助DPU优化数据中心资源利用率，将网络相关的数据处理（如VxLan和IPSec等）卸载到DPU加速执行，在25Gb/s网络条件下，OpenShift部署DPU用来加速，可以只用1/3的CPU占用了来达到25Gb/s性能，而在100Gb/s网络条件下，未部署DPU的场景将达不到100Gb/s网络线速，DPU可以带来10倍的性能优势。 |
| 3 | DPU可以提供零信任安全保护 | 零信任(Zero Trust )是一种以安全性为中心的模型，其基于以下思想︰企业不应对其内外的任何事物授予默认信任选项。零信任可以减少数据泄露、拒绝未授权的访问，因此在数据安全方面价值巨大。DPU可以为企业提供零信任保护，通过将控制平面由主机下放到了DPU，实现主机业务和控制平面的完全隔离，数据将无法进行穿透，保证安全性。DPU的出现相当于为每个服务器配备了一台“计算机前的计算机”以提供独立、安全的基础设施服务，并与服务器应用域安全隔离。如果主机遭受入侵，安全控制代理与被入侵主机之间的DPU隔离层可防止攻击扩散至整个数据中心。这样DPU就解决了企业不愿直接在计算平台上部署安全代理的情况。通过在完全隔离于应用程序域的DPU上部署安全代理，企业不仅能获得对应用程序工作负载的可见性，还能在其基础设施中执行一致的安全策略。 |
| 4 | DPU助力实现“算存分离” | DPU的BlueField SNAP技术方案通过在服务器系统的数据入口处引入计算资源，在DPU上独立实现面对应用需求的存储方案，帮助存储厂商在数据中心中低成本地灵活部署、升级高级存储协议，而完全不需要对现有软件栈进行任何更改。存储厂商可以把自家团队为各行业应用开发的开放系统的直连式存储(DAS)、纵向扩展(Scale-UP )、横向扩展(Scale-oUT )、超融合架构(Hyperconverged )等存储解决方案，零开销地推广到各个应用领域的现有业务处理平台和数据中心基础架构中，而所有的安全加密、数据压缩、负载均衡等复杂又必须的功能则完全由DPU透明地卸载。存储行业的革新算法和实现，可以在DPU架构中，独立于服务器操作系统进行部署。DPU技术帮助存储厂商实现真正的“算存分离”，完全发挥自家产品的技术优势，打通最高效服务应用需求的通路。 |
资料来源：观研天下整理
DPU优势明显，应用场景广泛，包括数据中心和云计算领域、网络安全领域、高性能计算及AI领域。此外，DPU还可应用于超融合架构、弹性块存储、实例存储等数据存储场景，视觉高品质、8K视频、内容分发网络等流媒体场景。目前数通领域是DPU最大的应用市场。
资料来源：观研天下整理
目前全球DPU市场仍处于多方入局的早期发展阶段，主要参与者包括英伟达、英特尔等服务器芯片头部企业与AWS、阿里巴巴、华为在内的各大云服务商。
全球部分DPU企业一览
| 厂商 | 代表产品 | 应用方向 | 发布时间 |
| NVIDIA | BlueField-2(DPU系列) | 数据安全、网络安全、存储卸载等 | 2020年 |
| BlueField-3(DPU系列) | 数据安全、网络安全、存储卸载等 | 2021年 | |
| BlueField-4 (DPU 系列 | 数据安全、网络安全、存储卸载等 | 2023年 | |
| lntel | FPGA IPU C5020x (IPU系列) | 面向交换机、路由器芯片 | 2020年 |
| Xilinx | Alveo U25 | 面向网络、存储和计算加速功能 | 2020年 |
| Marvell | OCTEON 10 | 面向集成机器学习推理的引擎、内联加密处理器、以及矢量数据包处理器等的虚拟化 | 2021年 |
| Broadcom | Stingray | 面向交换机、路由器芯片 | 2018年 |
| Pensando | Capri | 面向P4的SDN | - |
| Fungible | F1 | 面向网络、存储、虚拟化 | 2020年 |
| Amazon | Nitro | 为智能网卡数据提供线速加密和解密 | - |
| Microsoft | Catapult V3 | 面向深层神经网络加速 | 2017年 |
| 阿里Smart NlC | X-Dragon Smart NIC(MOC) | 面向虚拟机管理程序 | 2017年 |
| 中科驭数 | K1 | 面向网络协议处理、数据库和大数据处理加速、存储运算、安全加密运算等 | 2019年 |
资料来源：观研天下整理
数据显示，2020年全球DPU市场规模达29.5亿美元。随着DPU需求不断释放和DPU厂商大规模量产，预计2025年全球DPU市场规模将达135.7亿美元。
数据来源：观研天下数据中心整理
从国内市场看，2020年我国DPU市场规模达8814.75万美元。我国网民规模庞大，数据的大爆发推动了互联网产业对算力的需求，DPU在国内市场发展潜力巨大。预计2025年我国DPU市场规模将达374092.92万美元。
数据来源：观研天下数据中心整理
由于技术水平不高和自主研发能力较弱，与海外企业相比，我国本土DPU厂商竞争力不足，现阶段国内DPU市场主要被NVIDIA、Intel、Broadcom三家海外巨头占据。我国本土DPU厂商仍有较大的成长空间。
我国DPU厂商研发情况
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类别 |
华为 |
阿里巴巴 |
腾讯 |
百度 |
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布局 |
自研 |
外购+自研 |
外购 |
外购 |
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硬件 |
网络芯片 |
传输速率 |
40G(研发阶段) |
外购Mellanox CX-5 25G自研16G(研发阶段) |
Mellanox CX-5 25G |
Mellanox CX-5 25G lntel FPGA10G |
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传输时延 |
5ms(研发阶段) |
2.8-4.12ms(研发阶段) |
1ms |
1ms |
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处理器芯片 |
处理器芯片 |
ASIC(研发阶段) |
方案一:赛灵思FPGA 方案二:ARM A72 |
赛灵思FPGA |
赛灵思FPGA |
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吞吐量 |
400G/600G(研发阶段) |
400G |
400G |
400G |
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制程工艺 |
14nm(研发阶段) |
14nm |
14nm |
14nm |
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软件 |
功能软件 |
数据 |
OVS/TCP |
OVS、vSWITCH |
OwS、vSWITCH DPDK优化 |
OVS、vSWITCH |
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存储 |
NVMe-of |
NVMe-of、RDMA |
NVMe-of、RDMA |
NVMe-of、RDMA |
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安全 |
IP防火墙 |
IDS/IPS |
IDS/IPS |
IDS/IPS |
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驱动软件 |
硬件 |
华为Fusion Server V5系列 |
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软件 |
RedHat、Centos、SUSE、UVP |
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资料来源：观研天下整理
数据来源：观研天下数据中心整理（zlj）
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