2019年，NVIDIA 69亿美金收购了一家以色列的公司，Mellanox。
虽然贵，但是很值。
收购Mellanox之后，老黄把其中Mellanox产品线中一个不起眼的可编程的网卡系列bluefield改名为DPU。
后来的事情，就超出了老黄的想象，各种DPU公司风起云涌，甚至压过“AI”一头，成为了VC眼中的“新贵”，成为了风口。
对于网卡芯片行业，大家都在讲smartnic（智能网卡）的故事，智能网卡已经很高大上了，smartnic，智能网卡。
DPU这个故事一来，smartnic这个名字就从“小甜甜成”了“牛夫人”。
此一时，彼一时。
Mellanox成立于1999年，是以Infiniband产品而起家的，Infiniband主要是是一个用于高性能计算的计算机网络通信标准。Infiniband具有极高的吞吐量和极低的延迟，可以理解成串行化的总线。
infinity 无限的。band 带宽；infiniband这个名字直译“无限带宽”，非常霸气。
和普通人用的计算机网络比起来，Infiniband在带宽和时延上有优势。成本比网络高多了。 但是由于要额外部署的Infiniband交换机，其成本限定了只能在超算和存储领域这些商用领域使用。
Infiniband的HCA卡和Infiniband交换机。对应就是普通组网的网卡和网络交换机，因为Infiniband的HCA卡和网卡基本上外观一摸一样，技术也类似。都是一端PCIe，另一端高速的serdes。所以Mellanox轻车熟路的切入了网卡芯片领域。
在网卡芯片领域，这个和Infiniband不同，这个市场要“内卷”的多，intel在10G网卡时代，凭借82599，X710等多个型号，可以说在服务器网卡市场上，呼风唤雨。和intel的CPU一起配合，成为了各个厂商的首选。
而在网络从10G到25G转换节点上，Mellanox异军突起，成为了市场的佼佼者，Microsoft和Mellanox深度合作，让Mellanox在25G成功上位，取代了Intel和Broadcom在高端网卡的江湖地位。同时Mellanox给网卡带来了ROCE，一种基于ethernet的Infiniband的协议，这个是Mellanox的看家本领。数据中心向25G节点转换上，Mellanox成为了最大的赢家。
在2019年时，Mellanox已经称霸服务器网卡市场，是25G/100G解决方案最重要玩家之一。
Mellanox被intel和NVIDIA同时都看上了，intel开出了55亿-60亿美金的“彩礼”，而NVIDIA开出了接近70亿美金的价格。
最终NVIDIA赢了。
平心而论，intel有自己的网卡芯片团队，收购Mellanox只不过是锦上添花，而NVIDIA在网络这个方面毫无积累，所以NVIDIA更迫切，业务协同性更优，也更志在必得。
事实也证明如此！
从智能网卡到DPU，不仅是名字的称呼的改变。
说到DPU，先讲三个故事，看看DPU都干些什么东西。
1：卸载offload
很多刚刚入手固态硬盘的朋友，可能会对于固态硬盘容量标识产生疑惑。以某厂商 1TB固态硬盘为例，按道理来说1TB=1024GB，但是在电脑上只能看到953GB。
为什么？
因为放了一部分FTL 固件的表项，用于均衡磨损。
简而言之，花了100块钱，只能得到90快钱的东西。
花两碗粉的钱，吃了一碗粉，因为有一个空碗需要承担的开销
问顾客爽不爽。
肯定不爽。
云服务厂商也不爽。
以目前的公有云为例，IaaS:Infrastrure-as-Service（基础设施即服务）
但是对IaaS厂商来说，和普通人买SSD面临同一个情况的窘境。
买了一批处理器，内存，硬盘，机房，空调，成立了一个云中心，作为基础设施提供给各位厂家来用。
买个100核的CPU，只能用80个核.
其他20个核去哪里了？
跑一堆云上的软件，OVS，安全，存储，管理等等。
这些额外20个核的开销部分，叫做数据中心税，datacenter tax。
所以从云厂商来说，就是如何利益最大化。用行业“黑话”，降低TCO（总拥有成本）。
如何取消数据中心税，那就是要让DPU把这些活都干了。
这个故事里面。
DPU就是那个干脏活，累活的角色。
在云中心，什么脏活累活最为典型？
那非OVS卸载莫属了！
OVS的功能说白了，就是虚拟机VM之间的虚拟交换机，原本用软件来实现的。
说到交换机，那就是三板斧，协议解析，表项查找，动作执行。
二层交换机，解析MAC转发，
三层交换机，解析IP转发。
OVS虚拟交换机就是解析流表转发。
OVS的流表有三个特点：
1：表项长。
从五元组，7元组，到更多元组；从端口号，源MAC，目的MAC，VLAN，源IP，目的IP，源端口号，目的端口号等，这还不算完，还有更多项需要参与转发。
2：表项多。
从几十K到几百K的表项。随着从虚拟机到容器这些更细粒度的划分，表项也是直线增加。
3：查找时间短。
从10Gbps小包查找大约需要60ns，到100Gbps小包查找需要6ns查找到。
有一种说法， 如果是CPU软件来实现OVS，25Gbps开销需要大约20%处理器核处理，100Gbps大约需要80%的处理器核来处理，数据中心税高了，留给业务的就更少了。
简而言之，随着网络的发展，处理器的能力跟不上了。
解决这个问题核心就是，将OVS 卸载（offload）到一个处理单元上来做这个业务。因为本来就是网络的业务，所以卸载到网卡上是最直接的想法。
如图所示，就是软件卸载和硬件卸载的区别。
那么DPU除了除了OVS的卸载，还有哪些卸载？
1：TCP offload；
2：TLS offload；
3：加密offload；
4：压缩的offload；
这些offload，最直接就是降低数据中心税。也有把这些形式叫做IPU，基础设施处理器。
但是，单纯offload，是不能称之为DPU的。
2：hypervisor管理
很多人都去过网吧，但是不一定都去过VIP包房。
VIP包房和大厅不一样。
独立，安全，隐私性好。
VIP身份不会有和普通客户一样的待遇。
这样的客户给网吧老板带了非常高的收益。
所以要服务好VIP客户。
赚钱吗？不磕碜！
个人用户赚钱还是企业用户赚钱。
大多数是企业用户赚钱。
作为云服务厂商，天生有两个用户，个人用户，企业用户。
个人用户登录，是一个虚拟机，虚拟机好处就是一个CPU拆开来卖，分时复用，分区复用，没钱就忍了。
企业用户和普通用户不一样，肯定是VIP服务。
企业用户需要什么VIP云服务？
极强的计算性能，具有和普通物理机一样的计算性能；
安全隔离，物理隔离，资源独占；
快速交付，物理机资源标准化和池化，随取随用；
和云产品连通，如果需要可以和云主机、云存储、云数据库打通，方便业务使用。
什么是云上的VIP服务，那就是裸金属云。
裸金属云就是为企业用户的量身打造的VIP包房；
从物理机到虚拟机，容器这些技术是演进的方向。
但是没有想到。重新包装好的物理机又成了香饽饽。
还换了一个高大上的名字，裸金属云。
云服务商把全部的CPU资源都给用户去用了。
但是也不能放手不管。
怎么管，放在哪里来管。
用了一个hypervisor的卡来管理。
如果把CPU比喻成一个宾馆大楼，每个楼里的房间就是一个CPU core，住客就是虚拟机，hypervisor可以认为这个楼的的管理员，只不过这个管理员也要住在宾馆大楼里面，占用一个到几个房间（CPU core）。
现在VIP来了，整个宾馆大楼直接都给了VIP租下来了。
当然管理员（hypervisor）也不能在大楼住了，但是管理员（hypervisor）还是需要的，就得给管理员（hypervisor）找个家。
CPU里面不能住了，这个家就放在了DPU里面；
阿里云的裸金属云的建设中，提出了一种裸金属bm-hive（bm baremetal 裸金属的缩写），直接把bm-hypervisor 放在了一个网卡形态的设备上，在这种形态下，所有的计算资源都是计算板的一部分，这个可以是X86的E5，core I7,AMD ,甚至可以是ARM。也就是说，在这种结构下，X86的地位只是一个计算节点之一。
裸金属 hypervisor通过DPDK的vswitch和SPDK的云存储，替代了所有的计算板所有的IO需求，
裸金属 Hive支持VGA设备，供用户连接到bm guest的控制台，裸金属-Hive的架构不仅允许它无缝地集成到现有的云基础设施中，而且使计算板的设计高度灵活——唯一的硬要求是它支持virtio接口。
这种方案，但是其核心思想是将计算节点抽象出来，更专用，更灵活的参与到整个服务中；
这种思想提出，在AWS的的nitro卡就有了。
AmazonEC2的 hypervisor 专用硬件实现。当然是个精简的hypervisor，它基于Linux内核的虚拟机（KVM）技术构建，但不包括通用操作系统组件。
3：从网络到数据
DPU的核心是data。
为什么从网络到数据？
简而言之，TCP/IP的处理效率受到了极大的挑战。
对于10Gbps的网络来说，最大处理约14.88Mpps的包（64byte）.
10 000 000 000/(64byte + 20byte)*8 = 14.88Mpps。
那么对于100G的网络来说，需要处理器包的数目是148.8Mpps（64byte）。
而linux的kernel能够处理的能力也就是1M到几MPPS量级左右。
需求和现实，巨大的落差。
要想满足需求，bypass掉kernel，是一个所有人看到的方向。
很多kernel bypass的手段被提出了。
例如DPDK。DPDK就是一种kernelbypass的框架。DPDK通过应用层的PMD的程序不断的轮询。不用中断，而是用轮询，这个是DPDK提升性能的关键。
DPDK还需要CPU一个进程不断轮询。
而RDMA，则是更彻底的kernel bypass，CPU则直接什么也不做，数据直接送给应用层。
DPU就是承载RDMA的另一个载体。RDMA的协议用的是infiniband（IB）。而为了减低成本，不用部署额外的infiniband（IB）。其底层用了IP来承载，主要有两个分支，用IP/UDP承载IB是ROCEv2。用IP/TCP承载IB
Infiniband（IB）是Mellanox的强项，IB是HPC数据交换的互联协议，高性能计算就是例如超算，全球TOP500里面有60%采用了IB进行互联。
说回RDMA，那么RDMA到底干了什么？
除了传统的send receive。最重要的就是 read，write。
read，write的是什么。
是数据。
一台主机直接直接向另一台机器的虚拟内存的地址上读或者写。
这个意味着，使用外部资源就如同本地资源一样方便。
没有比这个更简单的操作了。
大道至简！
read和write的都是data；
基于这个意义上，DPU的D才开始有点意思了。
有趣的是，RDMA（IB）是在超算中发展起来的。
超算的架构都是CPU+GPU的异构。
超算的底层互联从来不是以太网，原因无他，以太网的效率太低了，以太网只在超算边缘作为管理网络来使用。
而DPU的设想中，很多资源池化的想法，和HPC有一些异曲同工之妙；
2020年hotchips上初创DPU公司，Fungible就有非常准确的描述。通过DPU将X86计算资源，GPU/AI资源，SSD/HDD等存储资源，作为池化资源的构成一个整体，提供外部使用。
Fungible用的技术叫做TrueFabric。其与RDMA的优劣不是本文要讨论的部分。
但是通过DPU把整个数据中心连接起来，实现高速率，低延迟的效果。
这个模型下，整个结构更类似一个边缘云中心。
不过在老哥看来，更类似超算和云融合的一种解决方案。
基于目前这个意义上，DPU的data还只是搬移，并没有在严格意义上被处理。
某些安全处理也是为了数据搬移过程的安全特性，比如IPsec over RDMA；也就是端到端的安全特性，这些数据处理是保护数据，而非改变数据本质。
这个数据搬移还包括：
1：存储数据DPU搬移：
nvme over fabric，nvme over RMDA。
2：AI数据的DPU搬移：
GPUdriect over RDMA。
低延迟，高带宽，高性能;
核心目标就是像本地数据一样，访问分布式或者池化的资源。
通过DPU实现数据资源池化。
网络是手段，数据才是目的。
只不过这种连接可以是RDMA，也可以是其他技术手段，RDMA只是其中之一。
4：谁来用DPU？
第一个卸载的故事中，DPU是offload CPU的负载，是“长工”。
第二个管理的故事中，DPU是CPU的hypervisor，是“管家”。
第三个数据的故事中，DPU高效的提供CPU 数据，是“奶妈”。
这些手段的目标都是降低TCO，是因为CPU来做这些工作不经济。
无论如何，DPU都不是替代CPU做计算。
在DPU上一堆处理器，来和CPU比赛干活，这个是不是比CPU更有优势？见仁见智。
DSA只有面向一个领域定制，才能有成本的优势。
所以DPU不需要在通用计算领域来搞事情。
保持数据（data）的本色，才是真谛。
最后一个问题，关于DPU,主要场景用在云上。
云厂怎么想？
当然是自研！
AWS的Nitro系列，以及阿里的MOC等等。都是特殊定制的DPU。目前国内几大云厂，基本上全部都有自研方案或者自研计划。
每家云厂的解决方案都有所不同，特别是DPU是软件和硬件紧密耦合的产物。
云厂对业务更懂，研发能力也不弱。
目前也有很多初创公司做DPU芯片，市场一片火热。
如何把DPU芯片卖给也做这个方面的云厂“竞争对手”？
这是一个比AI芯片更难的难题。
后记
“上周末的智能网卡研讨会，老哥网上听了下各路专家的演讲，云厂面临的问题多，市场能提供的大规模部署的解决方案很少，头部云厂商（阿里，腾讯）都是带着自研方案而来的，FPGA+CPU倒是成了大部分公司的DPU不约而同的系统方案，xilinx和intel的FPGA成为市场的选择，也看出来DPU芯片前路漫漫，且行且珍惜，祝大家国庆快乐。“
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