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 （图片开头：微软官网）

北京时刻 11 月 19 日晚 Microsoft Ignite 2024 大会上，好意思股科技巨头微软公司推出了一系列对于 Azure 云规画和 AI 干系的服务和软硬件居品。

其中，微软推出了其首款用于里面业务的数据处理器 Azure Boost DPU。

看成微软的首款里面 DPU 芯片，Azure Boost DPU 旨在高效、低功耗地运行 Azure 数据中心的功绩负载，将传统服务器的多个组件整合到一块芯片中，并将高速以太网和 PCIe 接口以及集合和存储引擎、数据加快器和安全功能集成到一个弥漫可编程的片上系统中。微软斟酌，将来配备 DPU 的 Azure 服务器，将以现存服务器四倍（400%）的性能运行存储功绩负载，同期功耗裁汰三倍。

中科驭数首创东谈主、CEO 鄢贵海对钛媒体 App 示意，这是 DPU 的应用方主动鼓吹 DPU 插足范围化应用的标杆案例，对 DPU 后续更快速发展故意。DPU 即是为智算和将来的高性能规画的特色来"定制"的，而国内也在平稳完善自主 DPU、CPU、GPU 等规画基础次第，需存身于与自主的规画平台的和会发展，共同跳跃，而况让"可用性"与"先进性"并重发展。

13 亿收购整合近两年后，微软推出首款 DPU 芯片

具体来说，DPU（Data Processing Unit）是面向以数据为中心的规画的新一代数据处理器，集圆善的数据中心功能于单芯片，和 CPU 及 GPU 沿途组成新式规画的三大援救，用于处理某些数据处理任务，包括数据流量的安全性和集合路由。旨在匡助减少与特定功绩负载（包括 AI 功绩负载）干系的核神思划任务对 CPU 和其他芯片的负载。

平庸地讲，淌若把一台规画机或服务器比作一个团队，CPU 十分于这个团队的"大管家"，慎重想考并处理各式业务；GPU 是"好意思工"，专攻图像处理；DPU 则十分于"前台"，慎重打包、拆包"数据包"，普及统共这个词团队的功绩服从。

英伟达首席扩充官黄仁勋曾指出，CPU、GPU 和 DPU 将成为数据中心的基础。在他的愿景下，CPU 将慎重一般处理，GPU 将为加快规画提供能源，而 DPU 将经管数据流。

往日几年，英伟达、AMD、谷歌、亚马逊等企业齐在自研 DPU 芯片。

其中，英伟达于 2019 年开动提供其 BlueField 系列 DPU；AMD 自 2022 年以来一直在销售其 Pensando DPU；亚马逊 AWS 的 Nitro 卡提供近似 DPU 的功能；而谷歌则与英特尔互助开辟可扩充许多与 DPU 沟通功能的芯片。

早在 2022 年 12 月底，微软收购了前苹果和瞻博集合工程师创立的公司 DPU 制造商 Fungible，总来回额约 .9 亿好意思元（约合东谈主民币 13.76 亿元）。收购后，Fungible 团队加入了微软的基础次第工程部门，因此，Azure Boost DPU 可能发源于该团队。

分析师 Dylan Patel 曾示意，在来回之前，Fungible 曾尝试融资，但未能告捷，并试图将我方出售给 Meta Platforms，"微软接洽与 Fungible 互助设想芯片，但最终决定廉价收购这家公司、职工和常识产权。"

因此这意味着，微软 Azure Boost DPU 径直对标英伟达 DPU，而况加上微软定制 CPU 等，这将减少微软对英伟达   AI   服务器芯片 H100/A100 的依赖。

" Azure Boost DPU 专为 Azure 上的横向膨胀、可组合功绩负载而设想，可为其云基础次第提供跨存储、集合、加快等方面的服从。"微软示意。但微软莫得披露更多的基础测试信息，也莫得提到 Azure 客户何时不错看到这些收益。

此外，微软此次还晓示推出 Azure 里面云安全芯片 HSM，Azure 容器应用无服务器 GPU 公开预览版，和面向 HPC 客户偏激应用要津的最新基于 CPU 的编造机 Azure HBv5 等。

Azure 集成硬件安全模块 ( HSM ) 是一款全新的里面云安全芯片，它允许将签名密钥（基本上是数字加密签名）和加密密钥（用于加密数据的位串）包含在安全模块中，而不会影响性能或增多蔓延。微软示意："从来岁开动，Azure Integrated HSM 将装配在微软数据中心的每台新服务器上，以增强 Azure 硬件集群对好意思妙和通用功绩负载的保护。" Azure Integrated HSM 是微软继 Pluton 之后推出的第二款安全芯片，Pluton 是一款内置于英特尔、AMD 和高通处理器中的面向消耗者的芯片。这亦然该公司对其云竞争敌手独到惩处有规画的复兴：AWS 的 Nitro 处理某些安全任务，而谷歌在谷歌云服务器中内置了一个名为 Titan 的安全芯片。

无服务器 GPU 由 NVIDIA A100 GPU 和 NVIDIA T4 GPU 逆行加快，可轻松膨胀并活泼地扩充及时自界说模子推理和其他机器学习任务；

HPC 编造机 Azure HBv5，针对规画流体能源学、汽车和航空航天模拟、天气建模、能源征询、分子能源学、规画机辅助工程等范围进行优化，有四个处理器共共功绩，提供近 7 TB/s 的内存带宽，与最新的裸机和云替代有规画比拟，这卓越 8 倍，比 Azure HBv3 和 Azure HBv2（第三代 EPYC 和第二代 EPYC Rome）卓越近 20 倍，比接近硬件人命周期末期的 4-5 年 HPC 服务器卓越 35 倍。

微软示意，Azure Boost DPU 是其通过硬件翻新增强基础次第系列的最新成员。"跟着咱们不休冲破可能的界限，咱们仍致力于提供翻新，使咱们的基础次第更弘远、更高效、更具可膨胀性，以称心客户不休变化的需求。"

阛阓范围快要 400 亿，AI 正加快寰球半导体阛阓

事实上，DPU 带来的服从普及对超大范围企业来说颇具劝诱力，这些企业受 AI 需求的鼓吹，正在建造越来越大、耗电量越来越大的数据中心。微软在 2022 年示意，由于其能耗不休增长，其数据中心能源成本将增多 8 亿好意思元。

据 Allied Analytics 称，到 2031 年，DPU 芯片的阛阓价值可能达到 55 亿好意思元（约合东谈主民币 398.26 亿元），接近 400 亿范围。

值得扎眼的是，国内也有好多初创公司在作念 DPU 芯片居品，比如，中科驭数、云脉芯联、星云智联、云豹智能等。此外，阿里、百度、腾讯也在近几年针对本身服务器进行自研与外购 DPU，针对的主邀功能在于数据，存储与安全方面。

如今，AI 大模子使得算力需求的迅猛增长，而基于传统 IT 架构建构的软硬件体紧缚构愈发无法称心数据中心对大范围、高带宽和低蔓延的诉求，而全新的 DPU 时候，将引颈数据中心从依赖单核、单机算力的架构向分散式集群规画的架构演进。

鄢贵海示意，大模子数据中心与传统数据中心最大的辨认之一即是互连集合的带宽蔓延条件齐更高、以及相对扁平的拓扑结构。DPU 刚巧是搪塞高带宽低蔓延，支握各式突发集合流量分发、大流量团员的引擎，不错让数据在各个规画节点间更高效的流动，而无需 CPU 的操作和干涉。

"裁汰对单一供应商的依赖是生意上的一个惯常想维吧， 对于供应链可靠性和成本齐有克己，无可厚非。然则 DPU 照旧属于时候门槛比较高、周期比较长的居品，是以，英伟达、微软等科技巨头照旧有一些自然的上风的。国内也在平稳完善自主 CPU、GPU 等规画基础次第。"鄢贵海以为，国内的 DPU 的研发回是要存身于与自主的规画平台的和会发展，共同跳跃；同期也要经受海外一线厂商在一些新的体系架构和应用复旧上的告捷案例，把"可用性"与"先进性"并重发展。

IDG 本钱合资东谈主李骁军曾示意，看成与 CPU、GPU 比肩的大芯片，DPU 鼓吹着数据中心基础架构的改进，深耕 DPU 范围，不仅需要充分相识大范围云厂商的业务需求、界说架构本性，同期还要具备大芯片的工程杀青材干。

"错误平台调养行将到来"，微软 CEO 萨蒂亚 · 纳德拉 ( Satya Nadella ) 在会上示意，Copilot 是 AI 的用户界面，它正在速即成为功绩的组织层，并决定功绩怎么完成。Copilot AI 平台将调动各个级别的东谈主们灵验和高效的功绩样貌，AI Agent 将是要点。

斟酌 AI 的将来，纳德拉指出，" AI 的问题在于规画机根柢不在乎，而咱们却在乎。在这一切快速变化中，咱们长久信守咱们的职责，那即是让地球上的每个东谈主、每个组织齐能赢得更大的设置，运用这项时候为团队和天下带来调动。时候不是为了时候而时候，而是要将时候转动为信得过的效果，时候的变革力量不错鼓吹业务增长，提高服从和运营均衡（杠杆）。"

纳德拉强调，AI 时候手段将调动东谈主们的生存，事实上，它依然调动了。

（本文首发于钛媒体 App，作家｜林志佳，剪辑｜胡润峰）