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DPU行业专题报告：ChatGPT推高算力需求，DPU支撑算力效率提升 DPU（数据处理芯片 Data Process Unit）是一种专用处理器，作为继CPU和GPU之后的“第三颗主力芯片”。DPU的出现是异构计算的一个阶段性标志，旨在解决传统计算资源的网络、安全和存储的卸载问题。 DPU产业链分析：DPU中游环节（DPU芯片厂商）：海外巨头暂时领先，国产厂商蓄势待发。根据头豹研究院数据，2020年国内DPU市场中，国际三大巨头英伟达、博通、Intel份额分别达到55%、36%、9%。国内厂商中，华为、阿里、百度、腾讯也在近几年针对自身服务器进行自研与外购DPU，针对的主要功能在于数据、存储与安全方面。 DPU上游环节：EDA、IP等均为研发重要基础。国内EDA市场长期由国际三大巨头占据，未来有望迎来突破。供需合力孕育IP核产业，未来需求打开新增通道。半导体国产化持续演进，国内IP供应商将占据稀缺性价值高地，包括寒武纪、芯原股份等。 DPU下游应用：多点开花，未来前景广阔。DPU核心市场围绕数据中心展开，以服务器为硬件载体，下游场景覆盖云计算、高性能计算、网络安全、边缘计算等多个领域。从我国范围看，高新技术、数字化转型及终端消费等多样化算力需求场景不断涌现，算力赋能效应凸显。 投资建议：ChatGPT等AI技术发展大趋势下，算力需求凸显，DPU有望迎来黄金发展期，全球、国内DPU产业市场规模呈现逐年增长的趋势，核心企业有望受益于行业发展趋势。建议重点关注DPU及AI算力龙头浪潮信息、寒武纪、景嘉微、中国长城、中科曙光等。 风险提示：国产替代进度不确定风险、DPU发展路线不确定风险、行业格局变化的风险。 DPU有望成为“第三颗主力芯片”1.1算力提升与数据增幅呈现剪刀差，DPU需求凸显算力提升与数据增幅呈现剪刀差，DPU可有效减少算力损耗。在当前数据增幅大幅提升的大背景下，CPU性能的增速减缓，成本大幅增加，算力供给与需求形成剪刀差，CPU性能提升的难题亟待解决，以DPU为代表的异构计算具备将部分通用功能场景化、平台化的特点，实现算法加速并减少CPU功耗，有助于运营商、云计算厂商和互联网厂商对数据中心的升级改造，减少高达30%的数据中心算力税。 DPU作为新型芯片的一种，它的出现是异构计算的一个阶段性标志。DPU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。传统数据中心以CPU为主要数据处理单元，通常庞大的基础架构的运行已占据相当一部分CPU核，给数据处理任务带来非常大的挑战。 发展背景：2013年雏形已现，2020年迎来行业认可DPU其实已经在行业内已经孕育已久，从早期的网络协议处理卸载，到后续的网络、存储、虚拟化卸载。根据摩天轮数据，Amazon的AWS早在2013年研发了Nitro产品，将数据中心开销（为虚机提供远程资源、加密解密、故障跟踪、安全策略等服务程序）全部放到专用加速器上执行。Nitro架构采用轻量化Hypervisor配合定制化的硬件，将虚拟机的计算（主要是CPU和内存）和I/O（主要是网络和存储）子系统分离开来，通过PCIe总线连接，节省了30%的CPU资源。 2016-2017年，阿里云就提出X-Dragon系统架构，其核心是MOC卡，且有比较丰富的对外接口，也包括了计算资源、存储资源和网络资源。MOC卡的核心X-DragonSOC，统一支持网络、I/O、存储和外设的虚拟化，为虚拟机、裸金属、容器云提供统一的资源池。