頭部站隊形成，國產(chǎn)GPGPU趕集式“落地”走到哪了？

什么是GPGPU？

GPGPU似乎是最近幾年才流行起來的，外行人聽著感覺是比GPU還要厲害的東西。事實上，GPGPU是英文General-Purpose computing on Graphics Processing Units的縮寫，中文譯為通用圖形處理器，可以理解為是GPU的一個分支。

從歷史的角度來看，GPU的產(chǎn)生是為了解決游戲中圖形渲染效率的問題，但是隨著圖形芯片技術(shù)的不斷迭代，GPU的處理功能和計算能力不斷提升。2001年，得益于shader的出現(xiàn)，GPU在圖形流水線中引入了可編程性，從此GPU能做的事情不再局限于圖形數(shù)據(jù)的處理，而將觸角延伸至其他計算密集的領(lǐng)域，開啟了GPGPU時代。

跳過GPU，本土廠商為何選擇自研GPGPU？

有人說，沒了圖形渲染的GPGPU不過是一款專用的ASIC，真的是這樣嗎？在2021年中國集成電路設(shè)計創(chuàng)新大會上，筆者也對該問題進(jìn)行了提問。沐曦的CEO陳維良是這樣回復(fù)的，“ASIC的設(shè)計是偏離通用GPU架構(gòu)的，其軟件適配靈活性將面臨很大的挑戰(zhàn)，產(chǎn)品的應(yīng)用生命周期也比GPGPU短。”這意味著GPGPU和ASIC從底層架構(gòu)上就能區(qū)別是兩種技術(shù)，各自服務(wù)于相應(yīng)的應(yīng)用場景，并不能混為一談。

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圖源：沐曦官網(wǎng)

至于“跳過GPU，直接選擇GPGPU新戰(zhàn)場”的原因，陳維良表示，“全球GPU市場已經(jīng)形成半壟斷局面，再加上圖形渲染是一個存量市場，正面交鋒實屬不易，選擇增量市場的計算型GPU，也就是我們說的GPGPU，也許是明智之舉。”

事實上，跳過GPU的說法本身就不是很準(zhǔn)確。從GPU體系架構(gòu)的角度來看，我們可以把GPGPU分為三大家族。

第一個家族的長輩是傳統(tǒng)GPU，主導(dǎo)者包括英偉達(dá)和AMD/ATI，這類架構(gòu)有一個顯著的特性，那就是包含大量結(jié)構(gòu)簡單的處理核心構(gòu)成的陣列。它會以高度并行化的方式批量處理數(shù)據(jù)，這些帶有向量特征的處理陣列是由傳統(tǒng)GPU中的多條并行的渲染管線發(fā)展而來。此外，這類GPGPU中仍或多或少地存在一些專用于圖像處理的部件，如紋理Cache、幀緩沖等。但是，隨著通用計算的需求日益顯著，GPGPU正越來越專注于通用計算能力，而漸漸弱化其作為顯卡的功能。

第二個家族的長輩是傳統(tǒng)的多核CPU，典型代表是以CPU著稱的Intel，它的架構(gòu)理念是對傳統(tǒng)CPU核心進(jìn)行裁剪，從而得到相對輕量級的處理核心，構(gòu)成其計算部件。這樣做的優(yōu)點是可以兼容部分傳統(tǒng)CPU的指令集，它的缺點是相對于上述GPGPU中的細(xì)粒度處理單元，這類處理核心仍然比較復(fù)雜，因此核心的集成度遠(yuǎn)不及第一家族的GPGPU。

第三個家族是GPU和CPU的聯(lián)姻產(chǎn)物，融合了GPU和CPU的架構(gòu)特色，典型的代表是AMD的APU產(chǎn)品系列。這類架構(gòu)的做法是將GPGPU中的處理陣列直接作為CPU的加速部件集成到同一顆芯片內(nèi)。這樣做帶來了兩大好處，好處一：CPU核心的融入增強(qiáng)了GPGPU的標(biāo)量處理能力，更適合通用計算的要求；好處二：融合的結(jié)構(gòu)可緩解GPGPU和CPU之間的通信帶寬受限問題。

此外，英偉達(dá)作為一家美籍華人創(chuàng)立的公司，其實并沒有把太多的研發(fā)工作投在中國，所以從人才組成的角度，我國做GPGPU的創(chuàng)業(yè)者大部分來自AMD、Imagination和Intel，其中AMD占主導(dǎo)。事實上，這些本土公司在做GPGPU時，他們的研發(fā)人員之前都經(jīng)歷過GPU相關(guān)技術(shù)的研發(fā)，因此從技術(shù)的角度來說，并沒有跳過GPU，而站在市場的角度，面對數(shù)據(jù)爆發(fā)時代的到來，自研GPGPU是順應(yīng)市場自然選擇的結(jié)果。

頭部站隊初步形成，國產(chǎn)GPGPU正醞釀一場“大落地”

根據(jù)不完全統(tǒng)計，中國大陸大約有7家相對主流的GPGPU公司，它們分別是天數(shù)智芯、登臨科技、壁仞科技、摩爾線程、珠海芯動力、沐曦和紅山微電子。

為什么說頭部戰(zhàn)隊已經(jīng)基本形成呢？因為GPGPU的技術(shù)開發(fā)難度是很高的。“通常業(yè)內(nèi)一款高端芯片的前端和后端設(shè)計要耗時1～3年，設(shè)計完成后的流片環(huán)節(jié)，需要3～6個月，還會有流片失敗一切重來的風(fēng)險。即使成功流片，仍然還需要經(jīng)過3～12個月的產(chǎn)品測試調(diào)優(yōu)，才能最終開啟量產(chǎn)?！?天數(shù)智芯董事長兼CEO刁石京如是說。

舉個例子，強(qiáng)如intel，從1997年開始布局，通過收購C&T，入股Real3D后，在1998年推出了第一款獨立GPU i740后就少有成果，直到2007年眼紅英偉達(dá)的GPGPU市場，開始重啟GPU計劃，推出產(chǎn)品Larrabee，可惜性能價格都沒有競爭力，再到2020年又推出了全新的獨立GPU架構(gòu)Xe，可惜截至目前，Intel仍未推出自己消費級的獨立GPU產(chǎn)品。

由此可知，GPGPU市場準(zhǔn)入門檻是很高的，而目前從大廠出來有這方面技術(shù)積累，又能拉到投資的人基本流動得差不多了。此外，我們知道GPGPU的工藝要用上12nm、7nm甚至5nm技術(shù)，除了高端技術(shù)人員的薪資支出以外，流片的成本也非常之高，高投入意味著必須要高產(chǎn)出才能盈利，因此產(chǎn)品落地量產(chǎn)勢在必行。而這些本土的GPGPU廠家大多面向數(shù)據(jù)中心和云端市場，頭部可以配合“拉練”的客戶梯隊也都已經(jīng)形成，后面再擠入困難有些大。

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圖 | 天垓100，圖源：天數(shù)智芯官網(wǎng)

結(jié)合上述論點，我們來看一下本土GPGPU廠商的進(jìn)展情況。從產(chǎn)品落地的角度來看，目前只有天數(shù)智芯宣布其首款云端7nm GPGPU產(chǎn)品卡——“天垓100”已正式進(jìn)入量產(chǎn)環(huán)節(jié)（今年10月29日的消息），單芯算力每秒147T@FP16。緊隨其后的是登臨科技、珠海芯動力和壁仞科技。登臨科技在2020年7月14日宣布其首款GPU+產(chǎn)品已成功回片通過測試，開始客戶送樣，據(jù)悉今年11月已開始啟動量產(chǎn)；珠海芯動力的聯(lián)合創(chuàng)始人李原在今年7月份透露，其第一款應(yīng)用于邊緣服務(wù)器的芯片R8已經(jīng)流片，采用三星14nm工藝，算力達(dá)到32 TOPS，功耗小于14W；壁仞科技在今年的10月8日宣布其首款7nm GPGPU——BR100已正式交付臺積電流片，預(yù)計將于明年面向市場發(fā)布。接下來是摩爾線程，摩爾線程在11月25日的發(fā)布中只表明其首顆國產(chǎn)全功能GPU研制成功，換句話說流片、測試、聯(lián)調(diào)等等都還是后頭的事兒。至于另外兩家，沐曦和紅山微電子，成立的日期相對較晚，目前應(yīng)該還在初代產(chǎn)品研發(fā)階段。值得一提的是，沐曦的研發(fā)隊伍還是很強(qiáng)大的，其創(chuàng)始人陳維良曾任AMD圖形研發(fā)高級總監(jiān)，CTO楊建為前AMD Fellow，所以未來躋身前三的機(jī)會也很大。

當(dāng)然，前面只是根據(jù)各家企業(yè)產(chǎn)品落地的情況進(jìn)行了梳理，至于他們所用的產(chǎn)品架構(gòu)、工藝制程、算力、能效比、面向的細(xì)分市場以及公司戰(zhàn)略等都不在考慮的范圍內(nèi)，要是都考慮進(jìn)來，可能這個進(jìn)度又得推翻重來。不過從這些廠商的產(chǎn)品發(fā)布進(jìn)度來看，目前大家都想當(dāng)“第一”，可以說是正在醞釀一場“趕集式”的大落地。

GPGPU的下游市場在哪里？

廠商的紛紛投入，離不開投資界的推動，更離不開下游市場的需求。

據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，目前中國GPGPU 90%的市場都被以英偉達(dá)為代表的外企瓜分，僅2019年，英偉達(dá)和AMD兩大美企就在國內(nèi)GPGPU市場賺走了約80億元。半壟斷市場帶來的是高售價，當(dāng)前一塊高端的GPGPU板卡，市場售價高達(dá)十幾萬元，相當(dāng)于一輛普通小轎車的價格。與此同時，有專家預(yù)測，到2025年，我國GPGPU芯片板卡的市場規(guī)模將達(dá)458億元，年復(fù)合增長率高達(dá)32%。由此可見，GPGPU產(chǎn)品國產(chǎn)化勢在必行。

那么有人要問了，國內(nèi)GPGPU的市場需求到底分布在哪些行業(yè)呢？根據(jù)業(yè)內(nèi)人士提供的中國GPGPU出貨量行業(yè)結(jié)構(gòu)信息顯示，2019年接近一半的GPGPU用于互聯(lián)網(wǎng)市場，三分之一左右的GPGPU用于安防和政府市場，十分之一左右的GPGPU用于其他行業(yè)的AI應(yīng)用，接近十分之一的GPGPU用于HPC市場。當(dāng)然這是2019年的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在的情況可能會有所調(diào)整，比如HPC的比重有所增加等等。

寫在最后

英偉達(dá)3000億美元市值、AMD1000億美元市值，中國的GPGPU市場規(guī)模和賽道都足夠大，也許三五年后，本土也能做出個“小英偉達(dá)”、“小AMD”來。所以說，國產(chǎn)GPGPU的下一步考驗的是如何做大？而除了持續(xù)融資提供經(jīng)濟(jì)動力外，這些公司所有的競爭力都將聚焦于一點，那就是產(chǎn)品高性能下的性價比，性價比決定出貨量，出貨量代表市場的認(rèn)可，市場帶來資金活水，從而形成良性循環(huán)。
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