1nm工艺是不是极限了DPU在数据中心上位

AI、5G和云计算技术的飞速发展正重塑世界，而数据中心作为这些技术的基石，承载着数字化转型的重要使命。面对挑战，传统的CPU和GPU已无法满足日益增长应用需求。于是，芯片巨头们纷纷投入资源开发更强大的、专用、高度异构芯片，以应对未来数据中心所需。

在这一背景下，DPU（Data Processing Unit）作为一个不为人知的关键组件，其价值何在？为什么它能在数据中心中“上位”？

DPU之所以值得关注，是因为它能够帮助解决软件定义数据中心带来的高效运行问题。黄仁勋曾指出，当今数据中心是由软件定义制定的，这使得它们更加灵活，但也带来了巨大的负担——基础架构运行时可能占据20%-30%的CPU核数。这就是DPU存在的问题，它提供了一个新的处理器模型，即以数据为核心，以减轻CPU压力并提升性能。

英伟达网络事业部亚太区市场开发高级总监宋庆春解释说：“过去，我们只需要考虑计算规模和数据量没那么大，那些基于冯诺依曼架构就能很好地提高计算性能。但随着AI技术的发展以及不断增长的大量数据，我们发现传统方法会导致网络拥塞及通信延迟问题。”

通过集成了行业标准多核CPU、高速网络接口以及可编程加速引擎，DPU实现了前所未有的灵活性与效率。它可以针对安全性、网络速度、存储能力以及AI等业务进行优化，为以往难以或无法实现功能提供创新思路。

例如，在云服务环境中，一旦将一些操作卸载到DPU上，如Open vSwitch，可以显著提升效率，并且减少CPU利用率。此外，与VMWare合作推出的Monterey项目，以及与RedHat合作，使得容器或虚拟化环境都能实现100G甚至200G全线速，无需消耗任何CPU资源，只有这样才能真正保障业务性能。

UCloud技术专家马彦青表示：“我们选择使用DPU主要是为了解决传统服务器带宽瓶颈，同时降低成本。”借助于英伟达DOCA软件栈，UCloud成功实现了一系列性能提升，其中包括VPC管理集成到DPU内部，大幅提高转发效率，从而得到客户认可。