來源：腦極體
經常關注科技圈的朋友們總會發現，每次遇到廠商有重大發布，就總能看到 " 顛覆 "、" 極致 "、" 革命性 " 等概念出現在發布會上。
前幾天，iPhone12 的發布現場，蒂姆庫克就用上了 " 新紀元 " 的字眼，準確地說應該是 iPhone 正式地步入了 5G 時代新紀元。但國內消費者對 5G 已經是見怪不怪了。蘋果自嗨的劃時代產品因為沒有達到市場的預期，當日股價就跌去 3800 億個小目標，后面就要靠銷量來證明蘋果自己有沒有跨入 " 新紀元 " 了。
相比較于關注度高的消費電子領域，本文要把重點放在大多數人不太熟悉的數據中心產業，及其更上游的數據中心計算芯片上面。因為我們看到隨著云計算的大規模普及和 AI 計算的指數級增長，數據中心被提到前所未有的重要位置。
最近在參加一個有關數字通信產業的論壇上，聽到一位中國信通院的專家的觀點是：數據中心，將成為和 5G 技術并肩，下一個數字技術的制高點。類似的觀點，我們也在英偉達線上 2020 年 GPU 技術大會，從黃仁勛那里聽到：數據中心已成為全新的計算單元。
黃仁勛之所以有這樣的底氣，就在于這次發布會上推出了一款全新處理器 DPU，以及圍繞該處理器的軟件生態架構 DOCA。據英偉達的介紹，DPU 可以和 CPU、GPU 相結合，構成完全可編程的單一 AI 計算單元，實現前所未有的安全性和算力支持。
那么，DPU 能否真正承擔起與 CPU、GPU 一樣的計算重要性，實現數據中心的一次巨大革新？其創新點到底在哪里？這些仍然是我們要去回顧和考察的問題。
英偉達 DPU 的過 " 芯 " 之處
從英偉達在 GTC 的介紹上來說，DPU（Data Processing Unit）處理器，其實是一種 SoC 芯片，其中集成了 ARM 處理器核、VLIW 矢量計算引擎和智能網卡的功能，主要應用在分布式存儲、網絡計算和網絡安全領域。
DPU 的主要作用就在于替代了數據中心原本用來處理分布式存儲和網絡通信的 CPU 處理器資源。在 DPU 之前，智能網卡（SmartNIC）正在網絡安全和網絡互連協議方面逐漸取代 CPU。而現在 DPU 的出現，相當于是智能網卡的升級替代版本，一方面增強了智能網卡對網絡安全和網絡協議的處理能力，一方面又整合和加強了分布式存儲的處理能力，從而在這兩個領域更好地替代 CPU，從而釋放 CPU 的算力給到其他更多應用。
英偉達在 DPU 上的技術突破，來自于去年收購以色列芯片制造公司 Mellanox 之后，在這家公司的硬件基礎上開發出 BlueFeild 系列的兩款 DPU ——英偉達 BlueField-2 DPU 與 BlueField-2X DPU。
據介紹，BlueField-2 DPU 具有英偉達 Mellanox Connext-6 SmartNIC 的所有特點，與 8 個 64 位的 A72ARM 處理器內核一起，實現可完全編程，并能提供每秒 200 千兆比特的數據傳輸速率，從而加速關鍵數據中心的安全、網絡和存儲任務。
最核心的一點是單個 BlueField-2 DPU 可以提供相當于消耗 125 個 CPU 內核所提供的數據中心服務，從而有效釋放 CPU 內核的算力資源。
而 BlueField-2X DPU 則擁有包括 BlueField-2 DPU 的所有關鍵特性，其特性能夠通過英偉達安培 GPU 的 AI 功能得以增強。而在英偉達的路線圖里，未來的 Bluefield-4 將會引入 CUDA 和 NVIDIA AI，極大加快網絡中計算機視覺應用處理的速度。
另外一個值得注意的是英偉達提出配合 DPU 處理器的軟件開發工具包—— DOCA（Data-Center-Infrastructure-On-A-Chip Architecture）。英偉達的專家將 DOCA 類比為數據中心服務器領域的 CUDA，其意圖在于幫助開發人員在 DPU 加速的數據中心基礎設施上構建相應的應用程序，從而豐富 DPU 的應用開發生態。
從以上介紹我們看出英偉達的兩個野心，一個是 DPU 試圖再一次復制 "GPU 替代顯示加速卡成為通用顯示芯片的路徑 "，在一個是 DOCA 試圖再一次復制 "CUDA 在 GPU 通用化過程中所起到的開創生態之功 "。
如果和不久前英偉達收購 ARM 的消息結合起來，我們看到英偉達的一個重要考量，就是以 ARM 架構的 CPU 為核心，從服務器的應用加速擴展到服務器的全部應用場景，從而實現在數據中心服務器領域的更大突破，目標自然是劍指英特爾 CPU 為代表的 X86 服務器生態。
而在考察 DPU 挑戰 CPU 霸主地位的可能性之前，我們可以簡單來了解下英偉達在數據中心的布局。
英偉達的數據中心 " 野心 "
在經歷過游戲顯卡業務的增速放緩，以及加密貨幣退潮后帶來的顯著業績下滑的影響之后，幾經波折的英偉達終于堅定地將未來押注在了 AI 計算和數據中心的產業布局上面。
2017 年，英偉達的數據中心業務季度營收首次超過了 5 億美元，同比增長了 109%，這使得黃仁勛在一次大會上大力肯定了數據中心業務的價值。
英偉達早在 2008 年，最初就是通過最早的 Tesla GPU 加速器和初級的 CUDA 編程環境來為數據中心進行 GPU 計算，試圖將更多的并行計算從 CPU 卸載到 GPU 上。這成為英偉達 GPU 之后進化之路的一條長期策略。
此后隨著 AI 計算需求在數據中心當中的爆發式增長，AI 硬件正成為越來越多數據中心擴容建設的關鍵所在。當超強 AI 算力成為數據中心的剛需，英偉達 GPU 憑借強大的并行計算和浮點能力，突破了深度學習的算力瓶頸，成為 AI 硬件的首選。這一契機才使得英偉達能夠在數據中心的硬件版圖上站穩腳跟，當然，英偉達的野心遠不止于此。
英偉達最主要的布局就在于 2019 年 3 月，花費 69 億美元收購了以色列芯片公司 Mellanox，而這家公司所擅長的正是為服務器、存儲和超融合基礎設施提供包括以太網交換機、芯片和 InfiniBand 智能互連解決方案在內的大量的數據中心產品。而英偉達的 GPU 與 Mellanox 的互連技術結合，可以使得數據中心工作負載將在整個計算、網絡和存儲堆棧中得以優化，并能實現更高的性能、更高的利用率和更低的運營成本。
當時，黃仁勛把 Mellanox 的技術看作是公司的 "X 因素 "，也就是把數據中心改造成一個可以解決高性能計算要求的大型處理器架構。而如今我們看到 DPU 的出現，已經是具有這一架構雛形的一種嘗試了。
今年，英偉達花費 400 億美金的天價從軟銀手中收購半導體設計公司 ARM，其意圖之一就是要把 ARM 架構的 CPU 設計應用到英偉達所要搭建的未來計算模式中，主要布局的領域就有超算、自動駕駛和邊緣計算模式。其中，基于英偉達 GPU 的 AI 運算平臺與 ARM 的生態系統結合，將不僅能夠強化英偉達高性能運算 ( HPC ) 技術能力，又可以帶動英偉達數據中心業務營收持續創高。
可以說，英偉達在數據中心領域的成功與否，都與能否實現數據中心的規模化運算有關，從發展自研的 DGX 系列服務器到整合 Mellanox 的技術，再到借助 ARM 生態發展全新的數據中心計算架構，都是為轉型數據中心業務所作的準備。
當然，想要實現這一目標，還要看下英特爾是否答應了。
英偉達挑戰英特爾，距離還有多遠
目前來說，數據中心當中，95％左右的 GPU 仍然還是連接到 x86 的 CPU 之上，英偉達如果單純只是做 GPU 的增量，仍然無法撼動英特爾在數據中心服務器的霸主地位?，F在，英偉達顯然已經不滿足于抓住增量市場，而是更希望能切入數據中心的存量市場，即設法用自己的芯片產品去取代英特爾（以及 AMD）主導的 X86 CPU。
自從英偉達開始收購 ARM，外界能夠看到英偉達已經多次顯示出其試圖利用 ARM 處理器進一步占領數據中心服務器市場的決心，而集成了 ARM 核心的 DPU 將成為其打入數據中心存量市場取代 X86 CPU 的第一個切入點。
英偉達推出 DPU 來切入這個市場，而非直接用 ARM 核心 CPU 來與 X86 CPU 直接競爭，其實是一種比較討巧的做法，相當于用集成了網絡、存儲、安全等任務的下一代 CPU 產品來達到逐漸替換 CPU 的目的，即使其中所內涵的 ARM CPU 性能無法對標同一代的 X86 CPU，但是整體機由于在 DPU SoC 上集成了專用的處理加速模塊，因此總體性能一定是超過 X86 CPU 的。這種有點 " 田忌賽馬 " 味道的策略，很可能成為英偉達開始替代低端 X86 CPU 的開始。
但是英偉達想要在中高端處理器市場來挑戰英特爾，還要面臨一系列的困難。
首先，正是英偉達的 GPU 與 X86 CPU 已經形成一種非常穩定的強互補關系。英偉達想要采用基于 ARM 架構的處理器做高端服務器，還需要 ARM 處理器性能出現大幅的提升，而現在，這一進程并不明朗。
再一個是英特爾早已為應對英偉達的種種挑戰進行了相應的回應和布局。早在 2017 年，英特爾就宣布要開發全棧的 GPU 產品組合，而預計明年英特爾的首批 GPU 將在使用 GPU 的各個市場上發布。
為阻擊英偉達在 AI 計算和自動駕駛領域的擴張，英特爾也先后收購了收購了 Nervana 和 Movidius 作為邊緣 AI 計算的布局，收購了 Mobileye 作為自動駕駛的布局。并且，英特爾還在 2018 年宣布，將開發一個用于異構計算的全棧開放軟件生態系統 OpenAPI 計劃，來應對 CUDA 生態的擴張。也就是說，英特爾不僅在英偉達的后院搞事情，同時也在建立自身的 X86 服務器的生態系統。
數據中心業務對于英特爾來說，也正在成為其最核心的業務組成。2019 年 Q4 英特爾的數據中心業務超越 PC 業務，成為其收入的主要來源；而在今年，英特爾對其技術組織和執行團隊的重組，也被外界視為全面轉型數據中心業務的開始。
可以想見在未來的數據中心處理器業務上，英偉達將迎來英特爾最為強勁的保衛戰和反擊戰，而廣大的服務器集成商或將成為這場角力賽的受益方。
螳螂捕蟬黃雀在后，英偉達還要面對 ADM 這一新對手的追趕。不久前 ADM 曝出要花費 300 億美金收購賽靈思，就被砍作是叫板英特爾，阻擊英偉達的雙戰略。
除此之外，英偉達還要在數據中心處理器業務中面臨來自客戶自研芯片的挑戰。云服務商本身也不愿意完全將自身的計算核心完全交給英偉達，無論是 AWS、還是谷歌、阿里巴巴、華為，都已經在布局自己的云端處理器。
不管怎么說，數據中心已經成為英特爾、英偉達、AMD 這些老牌芯片巨頭未來爭奪的主戰場，而英偉達如何能夠在 X86 的如日中天和云計算客戶的自研路線中，找到一個切入到中高端服務器處理器的關鍵點，剛剛發布的 DPU 也只能算作一個初步的嘗試。
未來數據中心的博弈，將圍繞 AI、超算等所有領域全面展開，英偉達在前有強敵，后有追兵，盟友擁兵自立的境遇下，其數據中心的征程仍然任重而道遠。
