數據存儲處理器DPU會是另一個GPU嗎？

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如果說AI和無人駕駛創業的窗口期已然收窄，那麼新一扇窗口在哪？而答案有可能就是數據存儲處理器（DPU），但DPU真的會成另一個GPU嗎？

文｜艾檬

校對｜樂川

圖源｜集微網

集微網消息，AI和無人駕駛雖然「熱力四射」，但其實無人駕駛創業的窗口期馬上就要關了。在某些從業者看來，如果2018年底還沒組建起一隻50人以上的隊伍，無論從資金、人才還是技術積累而言，基本就很難跟第一梯隊競爭了。如果說AI和無人駕駛創業的窗口期已然收窄，那麼新一扇窗口在哪？而答案有可能就是數據存儲處理器。

企業級存儲控制晶元變革

隨著數據的爆炸式增長，海量數據的產生加大了對存儲的巨大需求，整個存儲行業也在著力適應這一需求。體現在硬碟上，從以往機械硬碟佔據主導優勢，到現在由於固態硬碟（SSD）在功耗、噪音及寫入速度上都更勝一籌，使得機械硬碟正逐步向固態硬碟過渡。

在安創成長營第五期Demo Day上，深圳大普微電子科技有限公司CEO楊亞飛指出，目前消費級市場轉換已經過半，但企業級市場的大規模轉換才剛剛開始。以PCIe SSD為例，複合增長率將達74.35%，2020年市場總規模將達1600萬塊，為數千億元量級。

而企業級存儲市場在這一轉換過程中，對存儲的要求除了容量之外，還有速度要求。從現狀來看，企業級固態硬碟市場主要被三星、英特爾、西部數據等公司把持。2018年第一季度的數據顯示，三星以39.1%市場份額穩居第一把交椅，英特爾緊隨其後為17.7%，美光擁有10.9%的份額。而SSD中的主要組成部分快閃記憶體和主控晶元也大都是國外廠商天下。

將時間軸切入到AI和大數據時代，以往存儲和計算分離的體系將不再「靈光」，對主控晶元的要求也隨之「不同以往」。

破解數據傳輸的短板

「可以將快閃記憶體理解為數據倉庫，而主控晶元則為倉庫的管理員。隨著技術的演進，主控晶元的速度比15年前提升了數十倍，快閃記憶體容量亦增加了數百倍，但是數據傳輸帶寬卻只增加了幾倍，這成為一個非常大的瓶頸。」 楊亞飛用啞鈴比喻目前的存儲體系。

因而，如何實現數據傳輸的加速成為主控晶元的下一戰場。楊亞飛提及，雖然主控晶元為傳統的CPU架構，亦可通過FPGA、AI等進行加速處理，但未來將走向計算、存儲和智能融合，專用的存儲控制晶元將可締造新的商機。

為此，大普微電子對SSD主控晶元進行變革性創新，研製出專用於數據存儲處理器DPU，顛覆傳統的CPU架構，集機器學習、大數據分析、智能存儲控制、數據安全等技術於一體。

「DPU最大的利好就在於，一是DPU引入機器學習演算法，可對數據進行智能管理、控制和分析，從而減少快閃記憶體擦寫次數，延長SSD使用壽命；二是可減少盤內計算和匯流排數據量，減輕主機CPU的負擔。」楊亞飛強調，「經過測試，通過機器學習的演算法可大大延長快閃記憶體的壽命三到五倍以上，效果顯著。」

與此相呼應的是，據悉三星、西部數據等公司在與大普洽談，希望通過技術授權的方式從大普獲得相關專利。

會成另一個GPU嗎？

當然，作為一個「芯」生事物，走穩是當下的要務。

楊亞飛對此表示，「DPU還在早期階段，大普每做一代產品步子不會太大。對於消費領域，已經屬於紅海，拼得很厲害，大普將通過技術授權的方式來從中提成；對於企業級市場，大普將著力提供DPU。在立足之際是把一些最基礎的、通用的計算做好，比如數據格式的演算法、非結構化數據的查詢、數據的排序等。DPU有非常強大的業務場景，大普將不斷通過優化機器學習和深度神經網路技術來優化這一業務場景。」

據透露，目前DPU主要採用FPGA，而今年會考慮採用Arm核，以進一步降低成本。大普計劃明年實現DPU流片，逐漸量產。

「未來數據量越來越大，每18個月增加一倍，未來還會考慮將DPU支持操作系統，這樣諸多工作將不用通過主CPU來調度。」楊亞飛對未來已有打算。

這走的或是類似GPU的革命路線。楊亞飛表示，多年前顯示領域爆發革命，原因是顯示屏的清晰度和像素越來越高，CPU力不從心，而英偉達推出了GPU。GPU剛出來時業界均不看好，但英偉達卻矢志不渝，不斷迭代和優化，最終GPU一路狂奔，到最後全面接管了圖形圖像的顯示控制，並在AI時代成為主力核心。但DPU真的會成另一個GPU嗎？

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