中科驭数推出数据网络应用开发平台“开物K-Machine”

由中国计算机学会CCF主办的第二届芯片大会正式在上海启幕，孙凝晖院士、刘明院士、王耀南院士、Yale Patt院士等数名院士出席大会。数千名学术和产业界代表共聚一堂，围绕芯片体系结构和设计方法、计算和信息存储设备、测试和容错计算应用等方面的关键技术和应用前景展开深度探讨。

在7月20日大会主会场上，中科驭数创始人、CEO鄢贵海受邀发表《DPU在新一代算力基础设施中的应用》主题演讲。他指出，Scale-Out作为算力增长的关键路径，正引领数据中心步入一个崭新的发展阶段，而DPU作为此路径上的主力芯片，重要性不言而喻。在这一背景下，鄢贵海隆重推介“IaaS on DPU”（IoD技术路线），是通过DPU来实现数据中心规模不断Scale-Out的集大成者，顺势正式发布IoD技术白皮书，详细阐述了DPU在云计算领域的应用场景和技术落地。同时，中科驭数正式推出全功能DPU敏捷开发平台“开物K-Machine”，可以实现快速开发，一键部署，让用户每行代码都贡献到核心创新。

创始人鄢贵海发表大会特邀报告《 DPU在新一代算力基础设施中的应用 》

在大会主会场，中科驭数鄢贵海发表了题为《DPU在新一代算力基础设施中的应用》的特邀报告。鄢贵海强调，面对模型复杂度攀升引发的算力需求激增，传统架构显现局限。他指出，“Scale-up”与“Scale-out”是业界提升算力资源的两种常见途径，而后者“Scale-out”将是未来高性能计算体系的更优解，通过系统级创新，尤其是高效互联网络，实现集群规模和性能的双重飞跃。

鄢贵海提到，虽然Scale-out策略为算力增长提供了新的解题思路，但纵观当前技术发展，带宽增长明显滞后于芯片算力，且远远跟不上模型需求的增速。实际上，传输带宽瓶颈只是表象，IO数据处理能力才是真瓶颈。即使物理层和链路层可扩展性良好，传输层和网络层的局限性仍限制着系统的整体表现，取决于数据线速和协议多样性和复杂程度。

为了解决这些问题，鄢贵海强调理想的Scale-out互连网络应具有远程访问本地化、硬件资源虚拟化、安全防护内联化以及运行维护集约化的特点。而实现这一目标的关键在于DPU（Data Processing Unit）。DPU作为一种专为处理复杂数据流和构建高性能算力基础的新型处理器，不仅能支撑高带宽、低延迟的数据流量，还能减轻服务器端CPU的负载，提高系统效率和性能。更进一步，中科驭数提出的“IaaS on DPU”（IoD技术），既是通过DPU来实现数据中心规模不断Scale-Out的集大成者，也是构建高性能算力底座的有效技术路径。

重磅发布中科驭数第三本白皮书，揭示DPU技术新蓝图

借此次芯片大会，鄢贵海正式对外发布由中科驭数联合处理器芯片全国重点实验室、中国计算机学会集成电路设计专业委员会共同主编的《IaaS on DPU(IoD)：下一代高性能算力底座技术白皮书》。

聚焦于DPU在云计算领域的深度整合与优化，第三本白皮书总结提出了IaaS on DPU（简称“IoD”）技术路线，通过这一路线可以将DPU融入到主流的云计算技术体系中，论证了DPU如何协调并驱动整个云计算生态系统的高效运转。更重要的是，白皮书还勾勒了一条清晰的建设路径，指导企业如何逐步引入并部署IoD技术，以实现其数据中心向高性能算力底座的平滑迁移。

至此，中科驭数携手产学研各界已发布三本关键性的DPU技术白皮书，每一步都为DPU行业的发展奠定了坚实的理论与实践基础。

如果说前两本DPU技术白皮书是在厘清DPU的定义，从解决“DPU是什么”的角度为业界提供清晰的指导框架，那么此次发布的第三本白皮书则将视角转向了“DPU怎么用”，详细阐述了DPU在云计算领域的应用场景和技术落地。

欢迎所有对DPU以及云计算领域技术创新感兴趣的行业同仁扫码下载IoD技术白皮书，共同探索DPU技术的未来方向，促进算力基础设施的升级与转型。

正式推出数据网络应用开发平台“开物K-Machine”

除了白皮书的发布，中科驭数还隆重推出了数据网络应用开发平台“开物K-Machine”。开物拥有功能完善的基础组件、简单高效编程、灵活可扩展、丰富的外围接口，旨在简化数据网络领域的开发流程，可以帮助开发研究人员实现开箱即用，一键部署，打通DPU算力的最后一公里，确保用户的每一行代码都能直接转化为核心创新。

在硬件层，开物K-Machine集成了基于大容量FPGA的DPU全系统组件，不仅提供满足复杂网络环境下的高速数据处理需求，还具备了高度的灵活性和可定制性，开发者能够根据具体场景定制网络功能，实现智能网络的搭建。软件层则融合了中科驭数自研的高兼容性DPU 软件开发框架HADOS，提供了一套完整且直观的工具链，覆盖了从设计到验证的整个开发流程，确保即使是复杂的网络算法也能快速实现并部署，让开发者能够以低的成本、更短的开发周期进行网络研究与算法开发。

开物K-Machine的出现，能够满足企业及科研机构不同网络场景下的开发需求，大大缩短从概念到产品的转化周期。可服务于网络或SDN 相关研究人员、P4 编程语言开发者、软硬件算法卸载加速（计算、网络、存储、安全、数据及大数据）相关研究人员、云和云原生系统解决方案研究人员。

目前，开物K-Machine已支持中科驭数多款DPU产品研发，全面支撑了云原生网络、智算网络、存储网络开发研究。

写在最后

正如中科驭数创始人鄢贵海所提到的，业内对DPU发展认识的变化正经历三个阶段的跃迁。第一阶段可以追溯到2015年，DPU是在算力产业内“打临工”，敲边鼓，被视为边缘角色，主要用于卸载网络协议处理和提供计算加速，被贴上了TOE、SmartNICs和加速器的标签。短短五年后的2020年，也就是第二阶段，DPU开始“挑担子”，是连接数据中心各类资源的枢纽，扮演着DMA、虚拟I/O和高速Switch的重要角色，帮助数据实现瞬移。而现在DPU将迈向第三阶段，预计到2025年，DPU将“登堂入室”，不再是旁观者，而是成为未来计算架构的底层平台，深度融入软件系统结构之中，支撑起容器网络、服务网格、云原生和AI原生等前沿技术的发展。