芯片|好消息！首颗国产DPU芯片成功点亮，28nm成熟工艺，战略意义重大 CPU|GPU|英伟达|it芯片

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好消息来了，首颗国产DPU芯片成功点亮。
CPU大家一定很熟悉，还有GPU也广为人知，都是非常关键的芯片。而DPU相对来说，就要小众很多了。
DPU的英文全称叫 Data Processing Unit，也就是数据处理器。它是最新发展起来的专用处理器的一个大类，与CPU这类通用处理器是不同，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产生的背景是数字智能时代，数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化的需求。
我们都知道，如果要玩游戏，那么电脑不能使用内置的显卡，通常需要额外配一个性能高一点的显卡，否则，玩游戏的时候很有可能画质不好、甚至卡顿，严重影响用户体验。其实可以把显卡理解为GPU ， GPU主要负责图形运算，并且除了玩游戏， 3D设计、视频处理等方面，也需要GPU来加速。

GPU就属于专用处理，而CPU是通用处理器，可以完成各种算术和逻辑计算，但对于某些特定计算，并不是十分擅长。
如果你的电脑没有一个性能不错的显卡，那么导出一条视频甚至可能需要几个小时，也就是说，单独靠CPU也可以渲染视频，但是如果有了GPU ，就能帮CPU分担了计算压力，而且是适合自己的计算，所以处理速度更快。
再举个通俗一点的例子，专用处理器就像高铁，可以执行固定的任务，速度飞快，但是缺点是无法把你直接运送到最终的目的地。而汽车就是通用处理器，他可以飞奔在市区里的各个街道。二者相互配合，可以更高效率的完成各种任务。
那么DPU也是一种专用处理器，面向数据中心对数据所经历的的存储、传输、计算的环节做有针对性的处理，以此来提升系统效率。
以网络协议处理为例，要线速处理10G（万兆）的网络需要的大约4个Xeon CPU的核，也就是说，单是做网络数据包处理，就可以占去一个8核高端CPU的一半的算力。

而随着科技的快速发展，未来如果是100G、200G ，甚至400G网络的时候，那么需要多少颗高端CPU的算力呢？显然这是非常不划算的，浪费了大量CPU的算力。
所以，此时如果有一颗专用处理器，例如DPU去做这些事情，将网络协议处理的工作从 CPU “卸载”到DPU上，势必会显著提高整体的工作效率。
当然， DPU绝对不只是一个网卡芯片。
2020年，英伟达CEO黄仁勋曾在演讲中公开表示，DPU 将成为未来计算的三大支柱之一，未来的数据中心标配是CPU + DPU + GPU’ 。 CPU 用于通用计算，GPU 用于加速计算，DPU 则进行数据处理。

2019年3月，英伟达花费69亿美元收购了一家以色列芯片公司，英伟达将两家公司的技术进行了融合研发，于2020年正式发布了两款 DPU 产品：BlueField-2 DPU 和 BlueField-2X DPU。

并在2021年4月，发布了新一代数据处理器—— BlueField-3 DPU。可以说，英伟达非常看好DPU的发展前景。

随着5G和万物互联时代的到来， DPU将会在网络、存储、安全等方面发挥出重要的作用。