DPU 是当下算力基础设施的核心创新之一。如果把 CPU 比做大脑，那么 GPU 就好比是肌肉，而 DPU 就是神经中枢。CPU 承载了应用生态，提供了通用型算力；GPU 提供了高密度各类精度的算力，特别是在智算领域，对系统算力大小有决定性作用；DPU负责数据在各种 CPU 之间、CPU 与 GPU、以及 GPU 与 GPU 之间高效流通，很大程度上决定了系统是否能协同工作。

         DPU 作为数据中心的第三颗“主力芯片”，主要通过其专用处理器优化数据中心的网络、存储、安全等处理性能，助力服务器运行效率显著提升，有效降低成本。因此，在新型数据中心建设时，围绕 DPU 构建数据中心网络的基础设施，在其上挂载了各种计算、存储资源的节点，对于系统的资源弹性、运行效率、性能都大有益处。但是这种使用方式的变化，需要对现有云计算架构进行一定程度的变革，才能充分发挥出 DPU的优势。云计算中的头部企业 AWS 与阿里云在 DPU 的应用方面也有成功案例，借助其软硬件全栈自研的优势，快速完成了云计算系统的改造工作，实现了 DPU 大规模落地部署，在降低自身运营成本的同时为客户提供更好的使用体验，并产生了可观的经济效益。这种正向循环促进了相关技术栈的快速迭代与成熟，也帮助他们发展成为云计算业务领域的领军企业。

         随着众多芯片厂商投身到 DPU 技术领域后，业界对 DPU 的产品形态定义逐渐清晰，DPU 的技术标准也在不断完善。从此 DPU 不再是行业巨头的“专享”技术，基础设施与云计算相关产业参与者都在寻求一种简单高效的方法，将 DPU 的优势运用到自身业务系统之中，例如 Red Hat、VMware、Palo Alto 等公司纷纷推出相关解决方案。这些方案背后共同的本质思想是：将云计算的 IaaS 层组件从服务器侧卸载后围绕 DPU 构筑高性能算力底座，与 AWS、阿里云的技术路线不谋而合。

         我们将这种思想所代表的技术路线统一归纳命名为“IaaS on DPU (IoD)”技术路线，简称 IoD。本文重点阐述了 IoD 技术的构成以及与当前主流云计算体系的融合方案，从计算、网络、存储、安全、管控等几个方面进行深度分析，论证了基于 DPU 构建云计算基础设施服务（IaaS）的性能优势与建设路径。

         随着 DPU 技术的成熟，不论从功能完备性、系统稳定性还是性价比角度，DPU 均已经具备在大规模生产环境落地应用的条件。某种程度上，IoD 技术已成为下一代高性能算力底座的核心技术与最佳实践。