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    國產GPGPU趕集式“落地”落到了哪?

    2021-12-02
    作者: 夏珍
    來源: 與非網eefocus

      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,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據的處理,而將觸角延伸至其他計算密集的領域,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年中國集成電路設計創新大會上,筆者也對該問題進行了提問。沐曦集成的CEO陳維良是這樣回復的,“ASIC的設計是偏離通用GPU架構的,其軟件適配靈活性將面臨很大的挑戰,產品的應用生命周期也比GPGPU短?!边@意味著GPGPU和ASIC從底層架構上就能區別是兩種技術,各自服務于相應的應用場景,并不能混為一談。

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      圖源 | 沐曦集成官網

      至于“跳過GPU,直接選擇GPGPU新戰場”的原因,陳維良表示,“全球GPU市場已經形成半壟斷局面,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?!?/p>

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

      傳統GPU

      主導者包括英偉達和AMD/ATI,這類架構有一個顯著的特性,那就是包含大量結構簡單的處理核心構成的陣列。它會以高度并行化的方式批量處理數據,這些帶有向量特征的處理陣列是由傳統GPU中的多條并行的渲染管線發展而來。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。

      傳統多核CPU

      典型代表是以CPU著稱的Intel,它的架構理念是對傳統CPU核心進行裁剪,從而得到相對輕量級的處理核心,構成其計算部件。這樣做的優點是可以兼容部分傳統CPU的指令集,它的缺點是相對于上述GPGPU中的細粒度處理單元,這類處理核心仍然比較復雜,因此核心的集成度遠不及第一家族的GPGPU。

      GPU和CPU聯姻產物

      融合了GPU和CPU的架構特色,典型的代表是AMD的APU產品系列。這類架構的做法是將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。這樣做帶來了兩大好處:

      CPU核心的融入增強了GPGPU的標量處理能力,更適合通用計算的要求;

      融合的結構可緩解GPGPU和CPU之間的通信帶寬受限問題。

      此外,英偉達作為一家美籍華人創立的公司,其實并沒有把太多的研發工作投在中國,所以從人才組成的角度,我國做GPGPU的創業者大部分來自AMD、Imagination和Intel,其中AMD占主導。事實上,這些本土公司在做GPGPU時,他們的研發人員之前都經歷過GPU相關技術的研發,因此從技術的角度來說,并沒有跳過GPU,而站在市場的角度,面對數據爆發時代的到來,自研GPGPU是順應市場自然選擇的結果。

      頭部站隊初步形成

      國產GPGPU正醞釀一場“大落地”

      根據不完全統計,中國大陸大約有7家相對主流的GPGPU公司,它們分別是天數智芯、登臨科技、壁仞科技、摩爾線程、珠海芯動力、沐曦集成和紅山微電子。

      為什么說頭部戰隊已經基本形成呢?因為GPGPU的技術開發難度是很高的?!巴ǔI內一款高端芯片的前端和后端設計要耗時1~3年,設計完成后的流片環節,需要3~6個月,還會有流片失敗一切重來的風險。即使成功流片,仍然還需要經過3~12個月的產品測試調優,才能最終開啟量產?!?天數智芯董事長兼CEO刁石京如是說。

      舉個例子,強如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年眼紅英偉達的GPGPU市場,開始重啟GPU計劃,推出產品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Xe,可惜截至目前,Intel仍未推出自己消費級的獨立GPU產品。

      由此可知,GPGPU市場準入門檻是很高的,而目前從大廠出來有這方面技術積累,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,除了高端技術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出才能盈利,因此產品落地量產勢在必行。而這些本土的GPGPU廠家大多面向數據中心和云端市場,頭部可以配合“拉練”的客戶梯隊也都已經形成,后面再擠入困難有些大。

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      天垓100

      圖源 | 天數智芯官網

      結合上述論點,我們來看一下本土GPGPU廠商的進展情況。

      從產品落地的角度來看,目前只有天數智芯宣布其首款云端7nm GPGPU產品卡——“天垓100”已正式進入量產環節(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7月14日宣布其首款GPU+產品已成功回片通過測試,開始客戶送樣;珠海芯動力的聯合創始人李原在今年7月份透露,其第一款應用于邊緣服務器的芯片R8已經流片,采用三星14nm工藝,算力達到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,預計將于明年面向市場發布。

      接下來是摩爾線程,摩爾線程在11月25日的發布中只表明其首顆國產全功能GPU研制成功,換句話說流片、測試、聯調等等都還是后頭的事兒。

      至于另外兩家,沐曦集成和紅山微電子,成立的日期相對較晚,目前應該還在初代產品研發階段。值得一提的是,沐曦集成的研發隊伍還是很強大的,其創始人陳維良曾任AMD圖形研發高級總監,CTO楊建為前AMD Fellow,所以未來躋身前三的機會也很大。

      當然,前面只是根據各家企業產品落地的情況進行了梳理,至于他們所用的產品架構、工藝制程、算力、能效比、面向的細分市場以及公司戰略等都不在考慮的范圍內,要是都考慮進來,可能這個進度又得推翻重來。不過從這些廠商的產品發布進度來看,目前大家都想當“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。

      據公開數據顯示,目前中國GPGPU 90%的市場都被以英偉達為代表的外企瓜分,僅2019年,英偉達和AMD兩大美企就在國內GPGPU市場賺走了約80億元。半壟斷市場帶來的是高售價,當前一塊高端的GPGPU板卡,市場售價高達十幾萬元,相當于一輛普通小轎車的價格。與此同時,有專家預測,到2025年,我國GPGPU芯片板卡的市場規模將達458億元,年復合增長率高達32%。由此可見,GPGPU產品國產化勢在必行。

      那么有人要問了,國內GPGPU的市場需求到底分布在哪些行業呢?根據業內人士提供的中國GPGPU出貨量行業結構信息顯示,2019年接近一半的GPGPU用于互聯網市場,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用于其他行業的AI應用,接近十分之一的GPGPU用于HPC市場。當然這是2019年的數據,現在的情況可能會有所調整,比如HPC的比重有所增加等等。

      寫在最后

      英偉達3000億美元市值、AMD 1000億美元市值,中國的GPGPU市場規模和賽道都足夠大,也許三五年后,本土也能做出個“小英偉達”、“小AMD”來。所以說,國產GPGPU的下一步考驗的是如何做大?而除了持續融資提供經濟動力外,這些公司所有的競爭力都將聚焦于一點,那就是產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可,市場帶來資金活水,從而形成良性循環。

      

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