6月19日，孵化于中科院计算所的“专精特新小巨人”企业中科驭数发布了第三代DPU芯片K2-Pro，这也是继2022年底，中科驭数第二代DPU芯片K2成为首颗成功点亮的国产DPU芯片后，又一次新的升级。
中国工程院院士、清华大学教授郑纬民对此表示，大数据、算法和算力已经成为人工智能产业发展的“三驾马车”。而DPU芯片被称为是数据中心继CPU、GPU之后的第三颗主力芯片，它作为数据处理器，承担着数据的网络传输、存储、计算、安全等任务，是重要的新型算力基础设施。
中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员孙凝晖介绍，随着数据中心处理数据复杂度的提高，DPU应运而生，“DPU是一个新兴事物，以前我们的数据中心里面是没有这个芯片类型的。随着互联网的发展，大量的数据涌入到数据中心内被云计算处理，所以才有了DPU对数据进出数据中心进行加速处理。”
中科驭数CEO鄢贵海表示，中科驭数第三代DPU芯片K2-Pro DPU芯片是专为破解大规模数据中心性能瓶颈而生的高效能数据处理芯片，包处理速率翻倍至80Mpps，最高支持200G网络带宽，具备高度可编程性，确保了系统的灵活扩展性，为数据中心的业务增长和算力扩容提供坚实基础。在处理复杂任务时，K2-Pro相比上一代芯片能耗降低30%。作为一款纯国产的高性能解决方案，K2-Pro适用于云计算、智能计算及高性能计算等领域，可助力数据中心应对日益增长的规模和性能需求。
在GPU领域，英伟达之所以能够“一骑绝尘”，是因为其很早就设计出了CUDA架构。而此次升级，K2-Pro DPU芯片采用了自主研发的KPU（Kernel Processing Unit）架构，该架构以定制化的功能核作为基本单元，直接对上层应用中计算密集型任务进行抽象，集网络、存储、安全及计算等多业务卸载功能于一体，这也是该芯片升级的“秘诀”之一。
在郑纬民看来，DPU芯片作为重要算力基础设施，在实现自主可控方面也具有重要的战略意义，“国外厂商英伟达、英特尔、AMD都有推出相应的DPU产品。面对新形势新要求，国产DPU要持续加强基础研究，充分利用资源和技术优势，紧密围绕产业创新能力和产业链完整新发展，深入推进核心技术突破，打造核心技术制高点。在DPU这一领域我们也要打破国外芯片巨头的垄断，助力算力领域的安全自主可控。”
事实上，在目前火热的AIGC应用方面，AI大模型的训练往往同时使用数千或数万个GPU芯片，整个服务器集群规模达到10万+，此时DPU可以支持超大规模组网算力互连，并可支持100G+的超高带宽，是AI产业发展的“加速器”。
“DPU产业已经成为国内外竞争的新焦点，在未来数据中心、智算中心等高带宽、低时延、高的应用场景都将发挥重要作用，为东数西算、算力网络等重要新型算力基础设施建设提供核心组件。”郑纬民说。
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