头豹研究院-2021年中国数据处理器行业概览系列短报告（二）：数据处理器在数通市场的应用-210630

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后摩尔定律时代，数据中心如何打破算力瓶颈自2015年起，CPU频率趋于稳定。

数据中心提升算力的边际成本显著提高。

然而，应用的激增使得当代数据中心中的网络流量以每年25%的速度急剧增长。

为了适应这种巨大的流量增长，数据中心网络向高带宽和新型传输体系发展，其网络传输速率迈向100Gbps，且快速向200Gbps与400Gbps发展。

数据中心算力提升遭遇瓶颈，难以匹配快速增长的网络传输速率，激发了数据处理器需求。

此外，CPU适合于处理串行的复杂指令操作，对大量并行的固定模式的计算并不适用，例如网络传输的协议栈（TCP/IP）。

数据处理器的出现一方面更好地执行网络传输的协议栈，提升传输效率，另一方面也可以降低CPU负荷，让CPU更有效地处理业务数据。

01.国际芯片巨头领先中国本土企业1-2代英伟达、英特尔以及博通均推出了多款产品，数据的传输速率以及存储的读写速率分别达到40Gbps以及32Gbps。

中国本土数据处理器企业起步较晚，数据的传输速率以及存储的读写速率分别为10Gbps与8Gbps，与国际头部厂商有着1-2代的技术差距02.裸金属服务器是数据处理器在云计算领域的刚需云计算厂商在裸金属服务器中安装数据处理器，用于处理报文的封装、解封装与转发。

数据处理器可替代网关服务器处理裸报文，既不会占用裸金属服务器的CPU核，亦可降低云计算厂商购买网关服务器的成本03.数据处理器成本高，导致渗透率较低2020年，英伟达在中国共出售了1百万张网卡，其中仅有1,000张数据处理器，渗透率不足千分之一。

提升渗透率有两条思路：（1）降本，数据处理器售价降到3,000元左右；（2）提升性能，节省CPU核数数量超过10，则节省的硬件成本超过9,000元，数据处理器的经济价值才得以体现。