36氪独家 |「大禹智芯」获数千万元Pre-A轮融资,瞄准云计算第三引擎DPU

Aaron·2021-07-09 08:00
未来8-9年时间内,从云计算公司开始,至大中型互联网公司再到中小型企业客户群体将会依次完成从CPU到DPU的云计算引擎迭代更新。
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作者:Aaron

编辑:Lina

36氪获悉,云计算第三引擎DPU生产厂商「大禹智芯」于近期完成数千万元Pre-A轮融资,本轮融资由华义创投和奇绩创坛联合投资。据了解,本轮融资将主要用于DPU产品的研发、生产投入以及高端人才的引入。此外,「大禹智芯」在成立之初已获得天使轮融资,由中科创星和惟一资本联合投资。

「大禹智芯」是36氪持续关注的初创企业,公司成立于2020年6月,致力于用于云计算第三引擎DPU产品的设计、研发与服务,通过自主研发先进工艺芯片、高性能IaaS组件、特定协议加速系统,助力企业用户构建领先的IT基础设施。公司产品主要应用于云平台的边缘计算、流量编排与管控等场景,未来将进军金融及AI+大数据等领域的发展。公司目前客户主要为面向终端客户的运营商以及流量管控设备商等。

根据Gartner的数据显示,2020年全球云计算市场规模达到了642亿美元,同比增长40.7%。中国信通院数据表明,2019 年中国云计算整体市场规模达到 1334.5 亿元,同比增长 38.6%,2015-2019 年均复合增速 37.1%,显著超过全球云计算增长水平。预计 2020-2023 年以 35.3%年均复合增速快速增长,到 2023 市场规模达到 2300 亿元。

由于云计算平台分布式架构下流动数据越来越多,对于流动数据处理能力的提升成为了广泛企业客户的刚需。

尤其是当网络基础速度不断提升,超过25G以上时,传统CPU服务器已无法承担呈指数级增长的网络数据处理。各大云厂商都在迫切寻求新的解决方案,并开始探索专注于数据处理的DPU(Data Processing Units),来降低其硬件投入成本和能耗成本。

当前,在云计算领域,CPU除了要完成数据计算的工作,还需负责指令执行、操作控制、处理执行顺序等处理复杂度高且“核心”的任务。GPU是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上进行图像运算工作的处理器,此外还负责神经网络的训练模型。而DPU是面向数据中心对数据所经历的存储、传输、计算的环节做有针对性的处理,以此来提升系统效率。它能够完成性能敏感且通用的工作任务加速,它的出现将疏解CPU非“核心”功能。

早在2019年,英伟达就曾以超过70亿美元的价格豪气收购以色列芯片制造商Mellanox,并以BlueField系列产品切入了DPU赛道。此外英特尔、Marvell、博通等厂商也纷纷发力,不断推出DPU相关产品,海外也涌现出了FUNGIBLE、PENSANDO等明星创业公司。

奇绩创坛创业营合伙人曹勖文表示:“DPU是一个崭新的赛道,随着网络流量指数上涨,在任何有大量流量的地方DPU都会是个刚需,市场前景广阔。”

目前,国内也涌现出了包括大禹智芯在内的一批DPU玩家。大禹智芯CEO李爽告诉36氪,尽管行业内已诞生了两个大量部署DPU产品的标杆案例,分别为AWS的Nitro以及阿里的X-Dragon MOC,但DPU产品至今商业化并不算成功,究其原因在于市面上的DPU产品功能覆盖和场景覆盖能力不足,难以满足不同客户对于DPU产品快速使用的需求。因此,如何让市场形成更多有效的DPU产品是推动商业化的关键。

李爽认为,大禹智芯与国内大部分DPU玩家不同的点在于:由于公司核心成员均拥有十年以上云计算平台设计、研发和运营的经验,曾服务于百度、阿里、美团及英特尔、思科等公司,对于云计算平台的使用场景及基础设施的搭建有着清晰的理解和丰富的实践经验,能够从DPU产品的应用场景出发,Top to Bottom地不断定义业务逻辑和硬件引擎,打造更适合应用场景的DPU产品,减少产品迭代和资金时间的试错成本。

大禹智芯目前已完成第一代产品的测试工作,正在批量生产过程中,产品预计将于今年第三季度出货。公司第一代产品主要应用于边缘平台,流量编排与管控等两方面。公司已开始研发100G的产品,将面向更广阔的云计算场景。目前,大禹智芯团队研发人员占比超过90%,公司今年的生产目标为产品完全达到商业化能力。

当前,虽然有众多巨头进军,但是DPU市场依旧处在早期阶段。对于未来市场增速,李爽认为,8-9年后,DPU将作为IT基础设施中的主流方案。届时,从云计算公司开始,至大中型互联网公司再到中小型企业客户群体将会依次完成从CPU到DPU的云计算引擎迭代更新。

华义创投执行董事刘国栋表示:“大禹智芯作为业界最懂业务场景的DPU创业公司,拥有很强的趋势把握、产品定义、芯片和软硬件系统研发能力,通过和下游客户的密切合作,公司产品快速迭代,在数据中心、网络安全领域已经得到了很好的验证。”

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