著AI、5G和云計算技術逐漸火爆全球，數據中心作為承載和支撐數字化轉型的重要載體，正面臨著前所未有的挑戰。今天我們先來了解作為數據中心未來計算的三大支柱（CPU、DPU和GPU）的演進歷程和三者之間的協作關系。

1. CPU

CPU的全稱是 Central Processing Unit（中央處理器），在三大支柱中是發展最早的，主要包括運算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）和控制單元（CU, Control Unit），寄存器（Register）、高速緩存器（Cache）和它們之間通訊的數據、控制及狀態的總線。CPU遵循的是馮諾依曼架構，即存儲程序、順序執行。

一條指令在CPU中執行的過程是：讀取到指令后，通過指令總線送到控制器中進行譯碼，并發出相應的操作控制信號。然后運算器按照操作指令對數據進行計算，并通過數據總線將得到的數據存入數據緩存器。

因此，CPU需要大量的空間去放置存儲單元和控制邏輯，相比之下計算能力只占據了很小的一部分，所以CPU更擅長邏輯控制，而非大規模并行計算能力。

2.GPU

GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）的誕生是為了解決CPU在大規模并行運算中受到的速度限制。正如圖像處理器名稱一樣，GPU更善于處理圖像領域的運算加速，最初是用在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備上運行繪圖運算工作的微處理器。

那么為什么GPU特別擅長處理圖像數據呢？

這是因為在圖像上的每一個像素點都有被處理的需要，而且每個像素點處理的過程和方式都十分相似，因此可以并行計算，所以GPU在圖像處理方面的能力就非常強。但是GPU無法單獨工作，必須由CPU進行控制調用才能工作。也就是說CPU可單獨作用，處理復雜的邏輯運算和不同的數據類型，但當需要大量的處理類型統一的數據時，則可調用GPU進行并行計算。

3.DPU

DPU，全名Data Processing Units（數據處理單元），DPU主要承擔起安全、網絡、存儲和AI等業務的加速處理，旨在降低CPU的利用率，滿足網絡專用計算需求，尤其適用于服務器量多、對數據傳輸速率要求嚴苛的場景。

回顧數據中心架構發展歷程，傳統的數據中心架構是以CPU為中心的架構，這代表著數據中心基礎架構的運行能夠消耗20%-30%的CPU核，這在數據中心龐大的數據處理任務中是一個非常嚴重的絆腳石存在。而DPU為中心的數據中心架構是指以數據為中心的市場發展和應用需求，也可以說新的數據中心架構是指數據在哪計算就在哪。與傳統的數據中心架構相比，以數據為中心的新架構在解決網絡傳輸中的瓶頸問題或者丟包問題時，典型通信延時可以從30-40微秒降低到3-4微秒，有10倍的性能提升。

特別是去年4月，英偉達宣布完成對以色列網絡芯片商Mellanox高達69億美元的收購交易，將DPU芯片推至半導體領域的焦點。而今年的四月，英偉達首席執行官黃仁勛在 GTC 21 上又宣布英偉達數據中心芯片戰略升級為 GPU+CPU+DPU。與此同時，英特爾、中科奴數、Marvell等國內外芯片廠家也都陸續推出自己的DPU產品。

一時間，DPU產品的研發成為全球半導體領域炙手可熱的焦點。

現如今數據中心倡導以資源池的形式來做，各類資源分別管理、擴容，而DPU宛如一個連接樞紐，可以起到中心調度管理的作用，一端連接各種CPU、GPU、SSD、FPGA加速卡等本地資源，一端連接交換機/路由器等網絡資源。當然，DPU 的出現并非要替代 CPU 和 GPU，而是更好地滿足數據中心市場的需求。三者協作，才是未來數據中心計算領域的前沿發展趨勢。

光潤通科技作為全球網卡領域產銷規模領先的高新技術企業，在網卡應用領域市場上占據著非常重要的影響地位。15年來，光潤通科技堅持以市場需求為根本，以未來產業發展為導向，不斷引領網卡行業的發展趨勢。未來，光潤通科技也將在基于GPU、DPU等芯片基礎上，研發出更適應未來數據中心計算應用領域的服務器網卡。

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