计算机行业周报：DPU，数据中心的“第三颗主芯片”！

请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 行业及产业 行业研究/行业点评 证券研究报告 计算机 2026 年 05 月 23 日 DPU：数据中心的“第三颗主芯片”！ 看好 ——计算机行业周报 20260518-20260522 相关研究 《CPU 是否依然是大周期？——计算机行业周报 2026511-20260515》 2026/05/16 《国产算力下一步如何演绎！优迅股份深度发布！——计算机行业周报 20260506-20260508》 2026/05/09 证券分析师 黄忠煌 A0230519110001 huangzh@swsresearch.com 洪依真 A0230519060003 hongyz@swsresearch.com 刘洋 A0230513050006 liuyang2@swsresearch.com 研究支持 崔航 A0230524080005 cuihang@swsresearch.com 曹峥 A0230525040002 caozheng@swsresearch.com 陈晴华 A0230525100001 chenqh@swsresearch.com 罗宇琦 A0230124070004 luoyq@swsresearch.com 联系人 王开元 A0230125030001 wangky@swsresearch.com 本期投资提示： ⚫ DPU（数据处理单元）是面向数据中心的处理器，与 CPU、GPU 并列，被视为数据中心的“第三颗主芯片”。DPU 负责网络、存储、安全、管理相关的数据密集型任务，分担 CPU 不擅长的网络协议处理、数据加解密、数据压缩等数据处理任务，并对各类资源分别管理、扩容、调度，实现数据中心降本提效。DPU 包含以下能力： ⚫ 1）高性能网络接口：承担服务器之间海量数据的高速传输调度。大幅降低网络延迟、提升带宽利用率，释放 CPU 20%～50%的算力用于业务。 ⚫ 2）编程数据路径：实现软件定义网络（SDN）与安全策略的硬件级执行，兼顾灵活性与高性能；加解密在 DPU 内完成，敏感数据不经过主机内存，安全性显著增强。 ⚫ 3）专用计算核心：内置 ARM 核，运行存储虚拟化、容器网络（CNI）、遥测采集、安全隔离等系统软件栈。“控制平面”与“计算平面”剥离（计算任务与管理控制分离），形成独立的基础设施处理层（独立于 GPU/CPU/网卡的控制核心）。 ⚫ 英伟达定义 DPU 产品前，芯片、云厂商均有尝试。为应对数据中心虚拟化开销、网络风暴、存储瓶颈等，AWS、Azure、Broadcom 等厂商推出 SmartNIC 类产品。2019 年，英伟达收购 Mellanox 补齐高性能网络能力，并于 2020 年推出首款 DPU 产品Bluefield2，通过“ConnectX 网卡+ARM CPU+专用加速引擎”的架构赋能数据中心。 ⚫ DPU 已深度赋能 GPU 计算，并逐步深入推理。早期 DPU 的任务是释放 CPU 算力，而当前 DPU 已经深度赋能 GPU 计算集群。BlueField DPU 深度参与 Spectrum-X 架构（面向 AI 的以太网平台），通过动态路由核拥塞控制提升网络的传输能力。同时，BlueField衍生出 SuperNIC 品类，专门针对大规模 GPU 间的流量优化，提供超高带宽、极致的RoCEv2 硬件直通能力。 ⚫ 2025 年 10 月，英伟达发布 BlueField4，集成 Grace CPU 和 ConnectX-9 SuperNIC，将搭载于英伟达 Vera Rubin 机架级平台；而在 2026 年 3 月，英伟达又全新发布了BlueField4 STX——以 DPU 为核心，为 Agentic AI 长上下文推理存储场景设计的系统参考架构，解决 Agent 时代 KV Cache 爆炸带来的存储瓶颈问题，Token 吞吐量提升 5 倍、能效提升 4 倍、数据社区速度提升 2 倍。 ⚫ 算力基础设施解耦重构趋势下，DPU 需求将保持旺盛。2025 年全球 DPU 市场规模 34亿美元，预计 2035 年达到过 637 亿美元，未来 10 年复合增长率 30%。算力基础设施正在经历“组件解耦-规模化-效率提升”的正向循环，DPU 是解耦的重要一环。 ⚫ 重点推荐主线：1）数字经济领军；2）AIGC 应用；3）AIGC 算力；4）数据要素；5）信创弹性；6）港股核心；7）智联汽车；8）新型工业化；9）医疗信息化。详细标的请见正文。 ⚫ 风险提示：行业若激进扩人策略，可能影响盈利增长。外部因素影响供应链稳定性。 行业点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第2页共9页简单金融成就梦想 1. DPU：数据中心的“第三颗主芯片” DPU（Data Processing Unit，数据处理单元）为面向数据中心的处理器，与 CPU、GPU 并列，被视为数据中心的“第三颗主芯片”。DPU 的核心定位为分担部分原本由CPU 负责的网络、存储、安全、管理相关的数据密集型任务，完成 CPU 不擅长的网络协议处理、数据加解密、数据压缩等数据处理任务，并对各类资源分别管理、扩容、调度，实现数据中心降本提效。 作为 CPU 的“卸载引擎”，DPU 最直接的作用为接管网络虚拟化、硬件资源池化等基础设施层服务，释放 CPU 算力到上层应用。在数据量激增的 AI 时代，DPU 在智算中心的重要性进一步提升，显著降低 CPU 的被基础设施占用的算力。简单来说，DPU 是数据中心不可或缺的“数据管理员”。DPU 通常集成以下能力： 1）高性能网络接口：DPU 内建专用网络引擎，能够以线速处理数据包的转发、解析与路由，支持 RoCE、NVMe-oF（基于网络远程调用 SSD 的存储协议）等高性能协议，直接在硬件层面完成 TCP/IP 协议栈的卸载，无需 CPU 介入。用于承担服务器之间海量数据的高速传输调度。可以大幅降低网络延迟，提升带宽利用率，同时降低 CPU 在网络任务上的算力消耗，可释放出 20%～50%的算力用于业务。 2）编程数据路径：DPU 提供灵活可编程的流水线，支持用户自定义流量处理逻辑，涵盖负载均衡、流量镜像、QoS 策略、以及 TLS/IPSec 加解密等功能。运营商或云厂商可按需烧录规则，动态调整数据处理行为，实现软件定义网络（SDN）与安全策略的硬件级执行。同时兼顾灵活性与高性能，无需为每种场景定制专用芯片；加解密在 DPU 内完成，敏感数据不经过主机内存，安全性显著增强。 3）专用计算核心：DPU 内置多个 ARM 核，运行存储虚拟化、容器网络（CNI）、遥测采集、安全隔离等系统软件栈。这些核心独立于主机 CPU 运行，拥有自己的内存与操作系统环境，将“控制平面”与“计算平面”剥离（计算任务与管理控制分离），形成独立的基础设施处理层（独立于 GPU/CPU/网卡的控制核心）。 行业点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第3页共9页简单金融成就梦想 图 1：DPU 整体架构总览 资料来源：申万宏源研究 在 DPU