数字经济发展潮流中的每一次技术和应用的飞跃，都离不开强劲算力的支持。当前，加速计算与生成式AI（人工智能）两大技术变革相交汇，如何提升算力集群之间的数据互连互通问题，成为智算场景下的重要挑战。本期节目嘉宾鄢贵海的“解题思路”，是用DPU搭建起CPU和GPU之间的“高铁网络”，让算力节点之间的数据流通效率提升，从而降低“数据中心税”。在探索项技术市场化落地的过程中，他从一名科学家、高校老师，转身成为一位创业者、企业家。

本期节目中，华泰创新投资总监刘诚与中科驭数创始人、CEO鄢贵海，围绕人工智能三要素之一“算力”，展开一场非常硬核、烧脑的科技向对谈，不仅聊到DPU的技术原理及应用场景，算力提升的难点及产业意义，鄢老师也从科学家创业的心路历程谈到芯片投资周期的看法。欢迎收听并在评论区互动留言。

聊天的人

鄢贵海中科驭数创始人、CEO

刘诚华泰创新投资总监、投资二部负责人

时间轴

06:46 光有CPU和GPU还不够，DPU构成连点成网的“高铁系统”

09:10 算力的提升极大提升了生活的便捷度和丰富性

12:27 能效比不是单一评价维度，算力有不同评价维度

17:41 创业前的两个深思熟虑：一是市场需求与落地场景，二是产业化条件

18:23 空载状态下，数据中心CPU的占用率高达20%到30%

25:20 让CPU干DPU的活，相当于让公司研发人员搞行政

27:08 通过“软硬结合”，做到逼近极限的“低时延”

37:03 虽然我是老师，但我不喜欢做人生导师

44:51 泡沫或冷热，一方面是分歧也意味着关注

泰度小课堂

DPU：即数据处理器。最早由硅谷创业公司Fungible提出，英伟达收购网络解决方案厂商Mellanox后重新包装定义。主流的DPU定义由英伟达提出，即DPU是集数据中心基础架构于芯片的通用处理器。

数据中心税：即Datacenter Tax。在大型数据中心中，流量处理占到了计算的30%左右，这部分「浪费」的算力被称为数据中心税。

NDPP：全称为Nano-latency Data Processing Platform。这是一款基于中科驭数标准超低时延底座，采用软件可编程框架提供的计算开发平台。

DMA：即Direct Memory Access，直接存储器存取，是一种快速传送数据的机制。

加德纳技术成熟度曲线：1995年由咨询公司加德纳提出，又被称为技术循环曲线。加德纳认为，一个新技术成熟商业化都会经过一个过程包括：萌芽期、过热期、低谷期、复苏期和成熟期。

制作团队

主编：原瑞阳

项目统筹：韦晔

制作：高海博

声音设计：马若晨、陆佳杰

节目运营：小米粒

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本节目由华泰证券出品，JustPod制作，小宇宙、喜马拉雅、苹果播客同步上线。

S2E4丨搭建数据流通的高铁网络，DPU能否使算力“狂飙”？

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