编写单位
主编单位
中国科学院
计算技术研究所
联合编写发布单位
中科驭数(北京)科技有限公司
中科驭数(北京)科技有限公司
中国计算机学会集成电路设计专委
白皮书目录
一、DPU技术发展概况
1.1. 什么是DPU
1.2. DPU的发展背景
1.3. DPU发展历程
1.4. DPU与CPU、GPU的关系
1.5. DPU的产业化机遇
二、DPU特征结构
2.1. DPU是以数据为中⼼IO密集的专用处理器
2.2. 计算平台从“计算为中⼼”转向“数据为中⼼”
2.3. ⼀种DPU参考设计
2.4. DPU具备的主要功能
三、DPU应用场景
3.1. 应用场景⼀：⽹络功能卸载
3.2. 应用场景⼆：存储功能卸载
3.3. 应用场景三：安全功能卸载
四、DPU软件栈五层模型
4.1.软件栈开发面临的挑战
4.2. DPU异构计算架构五层开发模型
4.3. 典型软件框架案例
五、业界产品概要
5.1.NVIDIA BLUEFIELD2
5.2.INTEL IPU（MOUNT EVANS
5.3.MARVELL OCTEON
5.4.FUNGIBLE DPU
5.5.中科驭数 K2 DPU
六、DPU发展展望
内容摘要
DPU（Data Processing
Unit）是新近发展起来的一种专用处理器。2020年NVIDIA公司发布的DPU产品战略中将其定位为数据中心继CPU和GPU之后的“第三颗主力芯片”，掀起了一波行业热潮。DPU的出现是异构计算的一个阶段性标志。
与GPU的发展类似，DPU是应用驱动的体系结构设计的又一典型案例；但与GPU不同的是，DPU面向的应用更加底层，类型也更多样。DPU要解决的核心问题是基础设施的“降本增效”，
即将“CPU处理效率低下、GPU处理不了”的负载卸载到专用DPU，提升整个计算系统的效率、降低整体系统的总体拥有成本（TOC）。新一代的DPU不仅可以作为运算的加速引擎，
还具备控制平面的功能，能够运行Hypervisor，更高效的完成网络虚拟化、IO虚拟化、存储虚拟化等任务，彻底将CPU的算力释放给应用程序。DPU的出现也许是体系结构朝着专用化路线发展的又一个里程碑。
本白皮书将重点分析DPU产生的背景、应用场景、技术特征及软硬件参考架构，并对目前已经公布的DPU产品做简要的比较分析，为后续DPU技术发展提供必要的参考。