中国移动发布了一颗芯片：本土首颗400Gbps DPU

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2024-04-29 16:56·半导体行业观察

自去年ChatGPT发布以来，数据中心的芯片需求迎来了新一轮的上升周期。当中尤其以英伟达GPU的表现最为亮眼。与此同时，作为芯片最终买家的云厂商也开始以自研或跟芯片厂商合作的方式涉足数据中心核心芯片的开发。

美国的亚马逊云（AWS）2017年最先实现了DPU芯片（AWS称之为Nitro）的商业化成功部署，AWS在使用自研DPU芯片后，使其实现了巨大收益；谷歌依托于自身对业务的深刻理解及与Broadcom等芯片公司的紧密合作，成功迭代和推出了多代自研TPU芯片。

近日，国内的“云大户”中国移动也带来自己的DPU芯片“磐石”——本土首颗400Gbps带宽的DPU ASIC芯片，实现关键技术自主可控。考虑到DPU对数据中心和云业务的重要性，相信这将为近年来大力发展云业务的中国移动打下夯实基础，并为其带来独特的竞争力。

图：中国移动磐石DPU V4.0

DPU，第三颗主力芯片

所谓DPU（Data Processing Unit），也就是数据处理单元。顾名思义，这是一种专门为数据处理而设计的芯片。作为继CPU、GPU以外的第三颗主力芯片， DPU成为了几乎所有云厂商甚至海外芯片巨头的关注目标。例如英伟达耗资69亿美元收购Mellanox，AMD花费19亿美元收购Pensando ，就是为了DPU。

由中国移动协同云豹智能和信通院联合撰写的DPU白皮书《云计算通用可编程DPU发展白皮书（2023年）》中指出：“随着人类生产力进入算力时代，传统以 CPU 为核心的架构正在遭受算力瓶颈考验，多样化算力需求亟需软硬件架构全面变革，算力技术发展必将遵循‘软件定义一切，硬件加速一切’的理念，重构算力基础设施，通用可编程加速单元 DPU 将成为新的算力核心，重新定义算力时代云计算技术新标准，构建算力时代新技术曲线。”

但其实在DPU面世以前，这款芯片还是经历了几代的变迁。

在一开始的时候，数据中心的数据处理工作都是由CPU完成，而网络传输任务则由专门的传统基础网卡NIC（又称网络接口卡）处理。具体工作流程就是NIC将用户需要传输的数据转换为网络设备能够识别的格式，然后把数据交由CPU处理。

但随着网络规模的不断增加和新需求的不断出现，网络和存储的数据量不断增加，进而驱动数据中心中的网卡端口速率从 10G 快速向 25G、100G甚至200G 及以上演进，给CPU带来新的压力。这个时候，一种旨在减轻 CPU 的部分处理负载，进一步提高数据中心效率的智能网卡（SmartNIC）就进入了大众的视野。据了解，智能网卡 SmartNIC 除了具备传统基础网卡的网络传输功能外，还提供一定的硬件卸载和加速能力，释放主机 CPU的部分计算资源。

然而，在后续的发展中，SmartNIC也捉襟见肘。例如，因为没有包含通用处理器 CPU，意味着仍然需要主机 CPU进行控制面管理及网络和存储等协议的大部分处理，继续消耗大量主机Host资源。而且，随着数据中心网络速率向100G及200G甚至更高速率的不断提高，主机不但仍会消耗大量宝贵的通用CPU资源对流量进行分类、跟踪和控制，而且其性能也已经无法满足更高网络速率及存储带宽的需求。

于是，如何实现主机 CPU 的“零消耗”及解锁数据中心向更大规模及更高带宽的演进，成了云厂商下一步的研究方向，DPU也应运而生。

从设计上看，DPU通过在硬件架构上增加通用处理单元CPU和丰富的硬件加速单元，从而便于实现对网络、存储、安全和管控等通用基础设施的加速和全卸载。其产品形态主要有NP/MP+CPU，FPGA+CPU和单芯片ASIC方案。据了解，在发展早期，基于FPGA的可编程性的FPGA+CPU多芯片方案成为了行业首选。

除了亚马逊以外，大部分云厂商尤其是国内的云厂商，如：阿里、腾讯、百度等，都用的传统FPGA+CPU方案，其竞争压力也随之而至。随着带宽流量的进一步增加，拥有价格和性能优势、兼顾专用加速器的优异性能和内嵌通用处理器的灵活性可编程ASIC单芯片方案成为了行业的最终选择，而国内的云厂商也正在寻求从FPGA+CPU方案到ASIC方案的演变，这最终驱使中国移动自研了采用ASIC的DPU芯片“磐石”。

磐石，取得重大突破

从产品应用角度看，如何才称得上一颗有竞争优势的DPU？

在我们看来，它首先应该能够支持高速低时延网络，因为这是这个芯片的首要任务；其次，我们还希望这个DPU能够引入高性能通用多核CPU、可编程硬件加速器，以期在提供可编程性和通用处理能力的同时，还能满足人工智能、分析和安全操作等差异化特定任务的执行。

中国移动的这颗芯片带宽为400Gbps，紧密契合了当前的数据中心高带宽需求，我们可以肯定地说，中国移动“磐石”DPU芯片的成功研发，是我国国产芯片领域取得的重大技术突破。

熟悉的读者应该清楚地知道，数据中心服务器的集成度越来越高。无论是x86还是Arm等架构服务器的CPU芯片，都在向单芯片几百个甚至更多CPU集成，密度都在不断增加；同时，网络存储也正在向基于低时延以太网技术的弹性存储方向发展，这增加了对高带宽低时延以太网的需求；再者，私有云应用程序和虚拟桌面基础设施的增加对网络提出了额外的要求；最后，物联网和边缘的海量数据积累正在增加对网络的带