自从2022年底ChatGPT横空出世，全球各大互联网巨头相继发布通用大模型。这些通用大模型的训练需要千亿、甚至万亿级参数，以及上千GB的高质量数据。

国内外大模型参数量示例

                                                                                   数据来源：中金公司

智算中心项目纷纷加快上马

据Open AI披露，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days，需要7~8个投资规模30亿、单体算力500P的数据中心才能支撑运行。如此规模和复杂性需要高性能的计算设备和大规模的并行计算能力，导致对智算中心的需求暴增。

据不完全统计，2021年至2023年，国内各地实现多家智算中心的完工、揭牌、上线，支撑通用大模型研发及AIGC等行业应用。

近年来我国智算中心项目一览表

数据来源：根据公开资料整理

DPU为何被誉为“第三颗主力芯片”?

DPU（Data Processing Unit）是以数据处理为核心的专用数据处理单元，是对传统计算资源的网络、安全和存储的卸载平台。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”。

目前，全球异构芯片的发展日新月异，DPU 作为一类新兴计算芯片，能够将存储、安全、虚拟化等工作负载从 CPU 上卸载到自身，进而提升数据中心等算力基础设施的效率，减少能耗浪费，降低成本，是构建新型算力基础设施的重要基础，是国家由算力大国向算力强国演进的支撑，将成为未来全球算力产业竞争的焦点。

三大主力芯片对比分析表

为什么在 CPU、GPU 之外还需要 DPU呢？因为大数据和5G 时代，在AI、边缘计算等场景下，网络数据不仅需要被传输（交给CPU等处理），还需要整个加工过程更加实时和海量，最好面向具体应用，根据应用需要处理所有网络中的数据，使得CPU得以专注于上层应用的流程控制等方面。因此，GPU是在CPU之外提供图形和深度学习等场景的加速，而DPU则是在CPU之外提供网络数据场景的加速。

智算中心时代，DPU的春天就要来了

根据中科院计算所发布的《DPU技术白皮书》预计，假设每年新增服务器1500 万台，每台服务器对应一颗或多可DPU（类比网卡配置），假设每颗DPU以1万元计算。由此可以推算，DPU是千亿级市场。

近年来，我国在DPU领域的政策支持也是频频发力。2021年工信部发布的《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023 年）》明确提出，“加快高性能、智能计算中心部署，推动CPU、GPU等异构算力提升”，这里的异构计算便主要指的是DPU。

无论从顶层设计，还是从市场需求来看，都让我们有十足的理由相信，DPU即将迎来历史最佳发展机遇期，DPU的春天要来了。