从DPU的崛起谈谈计算体系变革（二）

DPU/IPU的重要性已经达成了共识。但围绕DPU的定位存在一些争论，不同的公司根据自己技术特点选择不同技术路线。首先我们回顾一下数据中心的问题和技术发展的趋势需求：

3.1 数据中心有什么问题？

数据中心作为当前信息化的基石，在过去50年发展相当迅猛。随着算力的提升，数据中心的能耗也越来越大，通常从广义上讲，数据中心面对三个核心问题：

• 性能问题（scale-up）：如何提升计算性能，简单说就是单台服务器越算越快，这个有点难度，目前性能最强大的CPU应该是ARM架构的富岳（Fugaku）；
• 规模问题（scale-out）：第二个问题就是系统效率问题，如果一台服务器算力不够（大部分数据中心应用一台服务器是不够的），那么我们就需要多台服务器组成集群进行集群计算。如何接入更加多的服务器？并高效率的统筹各个服务器的运行状态和效率也是一个非常复杂和需要解决的问题，通常这个问题是一个系统架构和网络问题；
• 能耗问题（power）：第三个问题是能耗问题。如何降低能耗、提升计算效率，从传统追求性能的技术路线，变成追求效能的技术路线？中国在这一方面战略上远远领先其他国家，特别是“碳达峰、碳中和3060”基本方针的提出。如果中国能早日实现计算上的“碳中和”，让CPU可以仅仅消耗极小的能耗即可运转的话，对能源安全和信息格局将发生巨大影响。

性能和能耗问题是一个非常复杂又有趣的问题，但不是我们DPU的重点，未来我们将介绍一篇如何用DPU和低功耗CPU也可以达到高性能高吞吐量计算的架构，今天我们接着DPU的技术路线继续。

按照DPU开始的定义，DPU核心是解决数据中心第二问题：“如何解决多节点服务器互联效率问题”。按照Fungible的结论，当前数据中心互联架构无法适应超大型数据中心（mega datacenter）和超小型数据中心（edge datacenter），所以Fungible提出用DPU和TrueFabric技术解决这个问题。 的确有些数据中心非常大，几万台甚至十几万台服务器互联组成集群；有些特别小，可能只有十几台服务器互联。那么Fungible这种技术路线是不是可以解决这个问题呢？有没有更加友好的技术路线呢？

3.2 数据中互联面临的题？

数据中心互联通常采用光通信方式，随着容量的提升在100T当量下，光模块的功耗占比超过了互联整体成本的50%，并且光模块成本也已经超过了通道成本（也就是说光模块加起来比交换机盒子贵了），但是随着吞吐率的激增，互联延迟缺没有明显降低。

来源：互联技术工作小组

3.3 云计算产业下游的需求是什么？

那一方面数据中心的用户，下游云计算产业的需求是对设备越来越颗粒化的管理和资源调配。在云计算3.0架构下，云管理平台（IaaS）希望对设备（CPU、GPU、FPGA、AI、NIC等）继续更加细致的管理，最好可以对每个设备进行独立操作（远程替换、升级、资源分配）。当然这种管理最好基于TCP/IP协议的Restful API接口。如果进一步，希望每个微服务（CPU运行应用）之间的TCP/IP通讯也可以在新型网络架构中加速。

云计算2.0以服务器为单元，实现计算资源的软件定义，IaaS软件通过对服务器CPU的控制，实现CPU、内存、储存、网络的资源分配。而云计算3.0时代，设备单元将以“个体”、“独立”的方式被云平台（IaaS）管理和控制，整个设备单元以机柜（rackscale disaggregated hardware）方式存在。同时一切以API调用为主！

3.4 边缘智芯总结DPU需要解决的问题？

在Fungible的基础上，我们总结了数据中心互联DPU芯片需要解决的几大问题如下：

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