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RexAA
2026/08/16
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CPU、GPU、NPU、DPU的算力之爭
打開任何一台2026年的AI伺服器內部,你會發現一個有趣的現象:裡面不只是GPU在忙——CPU在調度、NPU在推理、DPU在搬資料。這已經不是"一顆晶片打天下"的時代,而是一個分工明確、各司其職的算力生態。CPU是指揮官,GPU是主力軍,NPU是特種兵,DPU是後勤部長。 開篇:當"PU"變成複數 如果你關注科技新聞,會發現一個尷尬的事實:現在的處理器類別,實在太多了。CPU、GPU、DPU、NPU還不夠,GPU還分HPC GPU、AI GPU、推理GPU、訓練GPU——還有人討論TPU、LPU、IPU…… 很多人會直覺地回答:GPU要取代CPU。但真相遠比這複雜。2026年最值得關注的趨勢恰恰相反:CPU正在重回AI算力的聚光燈下,而整個行業正在從"GPU中心化"走向"多晶片異構協同"。
科技
#AI算力
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北風窗
2026/07/14
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中國國產DPU第一股真的要來了!
中國國產高端晶片IPO浪潮持續蔓延,本輪風口正式落地深圳硬核科技賽道。 6月30日,雲豹智能創業板IPO申請獲深交所受理,上市處理程序正式啟動。 這家成立僅六年的深圳獨角獸,全力衝擊市場稀缺的中國國產DPU第一股席位。 公司選用今年4月落地的創業板第四套上市標準,主打高研發、高成長硬科技屬性。
A股
#DPU
#晶片
#雲豹智能
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北風窗
2026/04/08
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國產DPU第一股來了
深圳晶片圈,又傳來重磅消息。雲豹智能順利完成IPO輔導驗收。正式邁入資本市場申報新階段。輔導機構陣容豪華,專業性拉滿。中信證券擔任輔導,保駕護航。天健會計師事務所負責審計工作。北京市中倫律師事務所提供法律服務。2020年正式成立,聚焦DPU賽道。DPU就是資料處理器晶片,資料中心核心部件。專注為雲端運算、資料中心提供晶片及解決方案。創始人蕭啟陽博士,來頭不小。原RMI公司聯合創始人,行業資深專家。RMI後來被NetLogic、博通先後收購。他本人更是史丹佛電子工程博士,實力硬核。核心團隊堪稱“夢幻陣容”。匯聚博通、英特爾、安謀、阿里等巨頭人才。組成國內經驗最豐富的DPU研發矩陣。技術實力,是雲豹的核心底氣。自主研發國內首款高性能通用可程式設計DPU SoC晶片。速率高達400Gbps,性能拉滿。採用層級化可程式設計架構,整合自研RISC-V核。對比傳統方案,優勢十分明顯。性能提升4倍,功耗降低超50%。可同時適配裸金屬、虛擬機器、容器三大場景。實力獲得官方認可,入選“中國製造‘十四五’成就展”。公司願景清晰,“軟體定義晶片”為核心。致力於重構資料中心算力體系,打破國外壟斷。作為DPU領域獨角獸,估值超140億元。獲得騰訊等產業資本戰略加持,認可度拉滿。騰訊更是重倉入局,持股比例達22.5%。還有五源、IDG等知名機構跟投。本次輔導驗收完成,意義重大。向“國產DPU第一股”目標,邁出關鍵一步。有望填補國內高端資料中心晶片資本市場空白。加速國產DPU技術商業化、全球化處理程序。當下,DPU賽道正值風口。AI算力爆發,資料中心需求激增。CPU+GPU+DPU,已成資料中心三大支柱。國外巨頭壟斷市場,國產替代迫在眉睫。雲豹智能的突圍,恰逢其時。其產品已落地,騰訊、中國移動均在使用。不玩PPT造車那套,實打實做產品。140億估值,是產品堆出來的硬實力。不同於其他初創公司,它已跑通商業模式。不僅賣晶片,還提供整套軟體解決方案。降低客戶使用門檻,加速市場滲透。衝刺IPO,對雲豹而言是新起點。獲得資本加持後,可加大研發投入。進一步迭代產品,擴大市場份額。 (1 ic芯網)
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#DPU
#雲豹智能
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北風窗
2026/01/04
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中國大晶片賽道,又跑出一個贏家
在近年這波人工智慧熱潮背後,輝達成為當之無愧的大贏家。能獲得這樣的表現,一方面固然得益於大家熟知的GPU。除此以外,輝達早幾年斥資69億美元收購Mellanox所獲得的網路技術和產品加持,也是他們能走到今天的另一個可靠保障。財務資料顯示,2025年第三季度,輝達的網路收入同比增長162%至 82 億美元,遠超收購Mellanox所付出的代價。由此可見,除了熟悉的算力和存力以外,網路也在人工智慧時代扮演越來越重要的角色。正因如此,過去幾年不少傳統巨頭和新貴都圍繞著AI資料中心的上述領域展開了激烈角逐。也有不少“大晶片”企業在激烈的競爭中紛紛折戟。然而,總有些企業憑藉其優秀的團隊和拔尖的技術成功突圍,半導體行業觀察在四年前關注過的雲豹智能,就是其中一個典型。AI時代,DPU的變與不變如果將時鐘拔回2020年前後,我們發現,當時除了GPU和CPU以外,新興的晶片賽道DPU也非常熱門。從當時的產業現狀看來,這是發展的必然。雖然當時大模型還沒有大紅大紫,但正如半導體行業觀察在當時的文章《二十年磨一劍,中國半導體迎來又一顆超新星》中所說,雲端運算的高速發展,人工智慧模型訓練參數越來越大,讓資料中心的系統規模越來越大且越來越複雜,各種晶片處理的任務越來越繁重,這時候就需要一個DPU分擔原本由CPU承擔的網路、解除安裝、安全、儲存等任務。輝達創始人黃仁勳在2020年的GTC大會演講中也表示:“資料中心已成為新的計算單元。DPU 是現代化、安全且加速的資料中心的關鍵組成部分,它將 CPU、GPU 和 DPU 整合到一個完全可程式設計、支援 AI 的單一計算單元中,能夠提供前所未有的安全性和計算能力。”現在回頭看,當時2021年的文章中寫的很多東西都一一應驗了。但對DPU而言,隨著ChatGPT在一年後橫空出世進而引爆全球“軍備競賽”後,DPU被賦予了更多的含義。還是以輝達為例。如上所述,在2021年的時候,AI還沒正式上牌桌,雲端運算還是當時的主流。但隨後幾年,人工智慧推動系統急速擴張。於是,在摩爾定律放緩,Scaling Law大行其道的當下,所有人都在大力砸錢搞晶片、搞超節點、搞叢集。這就引出一個問題,如何讓分佈在不同機架、節點間的硬體系統表現得更像一個整體。這時候,DPU又能扮演一個重要的角色。資料顯示,在打造基於H100的AI Infra的時候,輝達就曾經使用其BlueField-3 DPU去做網路支撐。在發佈BlueField-4 的時候,輝達也直言,憑藉軟體定義加速技術,該產品在 AI 資料儲存、網路和安全領域實現全面賦能,將資料中心轉型為安全、智能的 AI 基礎設施,旨在加速每個 AI 工廠中的每項工作負載。本土大模型新貴DeepSeek在新近一篇名為《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures》的論文中頁對DPU的發展分享了他們的看法。通讀全文,DeepSeek是希望從硬體架構和模型設計的雙重角度出發,探討如何實現大規模訓練和推理的成本效益。文中,他們還特別強調了DPU在AI基礎設施中的關鍵作用。他們在文中明確提出,整合通訊協處理器的DPU有望成為下一代AI硬體的重要構想。“為了最大限度地提高線上推理的吞吐量,我們完全通過 NIC RDMA 執行 EP all-to-all通訊,從而避免 SM 資源爭用並提高計算效率。這凸顯了 RDMA 非同步通訊模型在計算和通訊重疊方面的優勢。”DeepSeek研究人員在論文中寫道。換而言之,DPU正在通過解除安裝GPU的計算負擔、最佳化資料預處理、加速通訊和儲存任務,逐漸成為大模型訓練和推理的重要助力。這正如DPU之前需要解除安裝CPU的功能一樣。可以肯定是,DPU在AI Infra中會越來越重要。但有一點我們需要注意的是,和GPU一樣,國內這個市場依然是輝達主導,國內網際網路廠商及營運商大多採用輝達的網路卡,其在國內中高端網路卡市場的份額更是超過80%。在通算CPU伺服器市場,目前國內大部分用的DPU網路卡也都是用美商的FPGA晶片。在全球這種競爭態勢下,打造本土的DPU,就顯得尤為重要,我們看到,過去幾年雲豹智能也正在朝這個目標奮鬥。雲豹智能,成功突圍筆者曾與雲豹智能創始人兼CEO蕭啟陽博士做過深入交流,在公司成立之初,蕭博士就信心十足,之所以有這樣的底氣,與他豐富且成功的過往經歷有著莫大的關係。無論是從24歲獲取美國史丹佛博士學位、出任MIT教授,還是創立晶片公司,或是被巨頭博通以37億美元收購從而轉任職業經理人,蕭啟陽博士在大晶片、人工智慧、網路與分散式運算領域都有著深厚的造詣和顯著的成就,成為國內為數不多涉足過DPU的創始人。在招募行業各領域專家二度創業以後,蕭啟陽博士領導的雲豹智能也獲得了騰訊、中芯聚源、深創投、同創偉業、東方富海、基石資本、IDG資本等產業資本和頭部投資機構的認可,這使得他們在發展中如虎添翼。在騰訊和中移動等客戶的應用場景支援下,雲豹智能一直在打磨升級產品,在這條賽道一騎絕塵。據瞭解,雲豹智能在成立兩年多後便一次性流片成功這種架構複雜的大晶片,不用修改一個電晶體就能讓客戶量產。作為一家初創企業能獲得這樣的成績,足以見證他們的實力。在發展期間,雲豹智能在DPU的可程式設計高性能網路處理技術、可程式設計低時延RDMA技術、DDP(Data Direct Path)資料直通技術和安全計算體系等多個關鍵領域掌握並引領著多項核心技術。得益於這些積累,雲豹智能已成功量產國內首顆400Gbps 吞吐量的DPU晶片, 達到全球頂尖水平。該晶片擁有每秒處理幾百萬個封包的儲存能力,遠端直接存取資料(RDMA)的時延低至5微秒。與其他傳統DPU方案相比,性能效率可提升4倍,同時,該晶片還具有低功耗、低成本特性。伴隨著這顆晶片的面世,雲豹智能讓中國有了可以與輝達掰手腕的DPU,也讓公司成為國內唯一能替代輝達網路卡的企業。正因為表現如此出色,雲豹智能系列晶片產品獲得工信部的推薦,入選國家博物館在12月29日舉辦的中國製造“十四五”成就展。值得一提的是,雲豹智能是本次三大獲邀的晶片企業之一,也是唯一獲得這個殊榮的DPU廠商,這足以證明雲豹智能的影響力和在國產大晶片中的地位。雲豹智能創始人兼CEO蕭啟陽參加中國製造“十四五”成就展據我們獲悉,雲豹智能明年還會推出一款800Gbps的網路卡產品,對標輝達的CX8網路卡。寫在最後如文章開頭所說,除了DPU以外,GPU、NPU和CPU等大晶片也是過去幾年國內晶片產業的工作重點。雖然屢經波折,但無論那個賽道,都終於迎來了收穫季。無論是此前以海光、龍芯為代表的CPU,還是以寒武紀、摩爾線程、沐曦、天數智芯和壁仞為代表的GPU或AI算力晶片,都紛紛IPO,這除了證明國內在這些領域取得了突破性進展外,還為本土大晶片進一步增加了更多的籌碼。正如四年前所關注,半導體行業觀察正在見證一顆超新星的崛起,雲豹智能,有望成為“中國DPU第一股”。 (半導體行業觀察)
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RexAA
2024/04/29
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算力重器DPU,火得猝不及防
自電腦問世以來,一直採用的馮諾依曼架構,該架構以運算和儲存為核心。其中CPU作為處理器單元,負責執行各種算術和邏輯計算。 RAM和硬碟則負責儲存數據,與CPU進行互動。 再後來圖形、3D設計等多媒體軟體的快速發展,要處理的工作量越來越大,也越來越複雜。為了幫CPU分擔壓力,專門進行影像和圖形處理工作的GPU應運而生。 如今,隨著數位經濟的蓬勃發展,特別是生成式人工智慧、大數據分析、自動駕駛、元宇宙等應用的快速普及與實施,全球各行各業對大規模算力的渴求呈現出急劇增長的態勢。這時候,DPU(資料處理單元)憑藉其卓越的性能和獨特優勢,逐步嶄露頭角,成為推動算力提升的關鍵技術之一。 輝達執行長黃仁勳曾在演講中表示:「 DPU 將成為未來運算的三大支柱之一,未來的資料中心標配是' CPU + DPU + GPU '。CPU 用於通用運算, GPU 用於加速運算, DPU 則進行資料處理。
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RexAA
2024/02/21
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微軟自研晶片,打響拋棄輝達第二槍
在資料中心領域,英偉達(輝達)除了能提供廣為人知的AI晶片——GPU以外,他們在產品「百寶箱」中還能提供一系列其他的產品,為客戶提供服務。例如DPU,就是其一極具競爭力的產品?所謂DPU,依照英偉達所說,是一種新型可程式處理器,集三個關鍵要素於一身。 DPU 是一種SOC ( System On Chip ,系統單晶片),它結合了: 1. 業界標準的、高效能及軟體可編程的多核心CPU ,通常基於已應用廣泛的Arm 架構,與其他的SOC 元件密切配合。 2. 高效能網路介面,能以線速或網路中的可用速度解析、處理數據,並有效率地將數據傳輸到GPU 和CPU 。 3. 各種靈活且可編程的加速引擎, 為AI 、機器學習、安全、電信和儲存等應用作業負載,並提升其效能。
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RexAA
2023/10/05
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“瓜分CPU”
隨著技術的發展,數據量的爆炸性增長,到2025年,全球生成和消耗的數據總量預計將超過180ZB。而電腦的核心部件-中央處理器(CPU)分析資料的能力卻有點力不從心,導致資料處理緩慢且低效。傳統的CPU為了滿足多工處理、高效能和節能要求,變得越來越複雜。在這個高速發展的時代,我們不能再依賴單一的CPU來完成所有的工作。為此,各種特定的處理單元(PU)如雨後春筍般湧現,其目標就是「瓜分」CPU的任務,人多力量大,各司其職,優化運算效率。 GPU在AI時代崛起 CPU是電腦的“大腦”,執行一般運算任務,而GPU則幫助CPU執行圖形和人工智慧等更複雜的任務。 GPU(圖形處理單元)最初是為了滿足圖形渲染的需求而發展起來的,在GPU晶片市場中,英偉達控制著全球約80%的市場。其GPU晶片主要用於遊戲市場,但現在它的作用已經遠不止於此。由於其並行處理的能力,一路高歌猛進的GPU,就像一個無畏的少年,展現了無限的可能。GPU已被廣泛應用於深度學習、科學運算等多個領域。這種運算能力不僅可以加速圖形處理,還能在其他任務上分擔CPU的負擔,如資料分析、機器學習等。
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美股艾大叔
2023/04/19
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圍攻英偉達,三大巨頭的芯片再出招!
替換英偉達(NVIDIA,又譯輝達),甚至說乾掉英偉達已經不是什麼新鮮事了。 憑藉其GPU的領先優勢,英偉達過去幾年炙手可熱,乘著ChatGPT熱潮,公司的市值從今年年初至今更是大漲了93.6%,過去五年的漲幅更是達到驚人的385%。雖然GPU是英偉達的最重要倚仗,但這絕不是美國芯片“當紅炸子雞”的唯一武器。 通過過去幾年的收購和自研,英偉達已經打造起了一個涵蓋DPU、CPU和Switch,甚至矽光在內的多產品線巨頭,其目的就是想在一個服務器甚至一個機架中做很多的生意。但和很多做GPGPU或者AI芯片的競爭對手想取替GPU一樣,英偉達的“取替”計劃似乎也不是不能一帆風順。 近日,三巨頭更是再次出手,想把英偉達拒之門外。
美股
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