以AI為賣點的國產(chǎn)GPU新貴是泡沫嗎？

3月30日，“壁仞科技完成B輪融資，成立一年多累計融資超過47億”的新聞刷爆了半導(dǎo)體圈。

2019年9月成立的壁仞科技在其官網(wǎng)上聲稱，從發(fā)展路徑上，壁仞科技將首先聚焦云端通用智能計算，逐步在人工智能訓(xùn)練和推理、圖形渲染、高性能通用計算等多個領(lǐng)域趕超現(xiàn)有解決方案，實現(xiàn)國產(chǎn)高端通用智能計算芯片的突破。據(jù)稱該公司創(chuàng)始團(tuán)隊由國內(nèi)外芯片和云計算領(lǐng)域核心專業(yè)人員、研發(fā)人員組成，在GPU、DSA（專用加速器）和計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域具有深厚的技術(shù)積累和獨到的行業(yè)洞見。

2020年6月成立的摩爾線程獲得數(shù)十億元融資，該公司致力于構(gòu)建中國視覺計算及人工智能領(lǐng)域計算平臺，研發(fā)全球領(lǐng)先的自主創(chuàng)新GPU知識產(chǎn)權(quán)，以及助力建立中國本土的高性能計算生態(tài)系統(tǒng)，其GPU產(chǎn)品線覆蓋通用圖形計算和高性能計算。據(jù)稱其創(chuàng)始團(tuán)隊核心成員主要來自英偉達(dá)（NVIDIA）、微軟（Microsoft）、英特爾（Intel）、AMD和Arm等，主要成員都在GPU驅(qū)動、編譯、AI芯片、軟件算法以及系統(tǒng)設(shè)計等領(lǐng)域超過10年以上經(jīng)驗。

2020年9月成立的沐曦集成電路完成數(shù)億元PreA+輪融資，據(jù)稱這家高性能通用GPU芯片設(shè)計公司的創(chuàng)始團(tuán)隊主要來自AMD等國際公司，擁有從40nm到7nm制程GPU芯片的設(shè)計和量產(chǎn)經(jīng)驗。

2019年11月成立的芯瞳半導(dǎo)體創(chuàng)始團(tuán)隊來自西郵GPU研發(fā)團(tuán)隊，這家專注于計算機(jī)圖形和高性能計算的芯片設(shè)計初創(chuàng)公司將在南京投資1.5億元，開發(fā)高性能、高可靠和高穩(wěn)定性的國產(chǎn)自主GPU和人工智能芯片。

于2018年12月在上海成立的瀚博半導(dǎo)體已經(jīng)完成總計5000萬美元的A輪融資，其核心員工平均擁有15年以上的相關(guān)芯片和軟件設(shè)計經(jīng)驗，目前有員工150多人。其產(chǎn)品注重計算機(jī)視覺及視頻處理的優(yōu)化，可提供豐富的特性和高效的性能/功耗，適用多個人工智能領(lǐng)域。

2017年11月成立的登臨科技最近完成A+輪融資，其首款GPU+（軟件定義的片內(nèi)異構(gòu)通用AI處理器）產(chǎn)品已成功回片通過測試。成立三年以來，登臨致力于完全自主研發(fā)的多場景AI 計算平臺，其Goldwasser GPU+產(chǎn)品在現(xiàn)有市場主流GPU 架構(gòu)上，創(chuàng)新性地采用軟硬件協(xié)同的異構(gòu)設(shè)計，相比傳統(tǒng)GPU在AI計算性能和能效上均有明顯提升。

成立于2015年12月的上海天數(shù)智芯最近完成12億元的C輪融資，其7納米通用（GPGPU）云端計算芯片BI于 2020 年 5 月流片、11 月回片并于12月成功 “點亮”。天數(shù)智芯將進(jìn)一步加速面向5G需求的云端訓(xùn)練及推理芯片的研發(fā)，提供針對當(dāng)前主流 GPGPU 生態(tài)產(chǎn)品選項，幫助人工智能在更多領(lǐng)域落地應(yīng)用。

這些由來自英偉達(dá)或AMD等國際巨頭的資深華人專家創(chuàng)辦的國產(chǎn)GPU新貴們大都只有雄心壯志和發(fā)展宏圖，還沒有具體的產(chǎn)品和應(yīng)用方案。在短時間內(nèi)拿到這么大金額的VC投資，這是不是又一輪國產(chǎn)芯片的“泡沫”？

要準(zhǔn)確回答和預(yù)測這一輪國產(chǎn)GPU融資和創(chuàng)業(yè)的前景，還要先從GPU的發(fā)展歷程、全球和中國市場現(xiàn)狀，以及未來應(yīng)用發(fā)展?jié)摿砜础?/p>

編者注：以下內(nèi)容參照維基百科和方正證券研究報告《GPU研究框架—行業(yè)深度報告》。

圖形處理器（GPU）發(fā)展進(jìn)程

對GPU比較熟悉的朋友可跳過這部分內(nèi)容，直接到“全球GPU市場進(jìn)入寡頭壟斷格局”部分。

圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）又稱顯示核心、顯卡、視覺處理器、顯示芯片或繪圖芯片，是一種專門在PC、工作站、游戲機(jī)和一些移動設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）上運行繪圖運算工作的微處理器。

圖形處理器（GPU）的構(gòu)成。（來源：維基百科）

圖形處理器是英偉達(dá)公司（NVIDIA）在1999年8月發(fā)布NVIDIA GeForce 256圖形處理芯片時首先提出的概念。在此之前，電腦中處理圖形輸出的顯示芯片很少被視為是一個獨立的運算單元。而競爭對手ATI（后來被AMD收購）也提出了視覺處理器（Visual Processing Unit，VPU）的概念。圖形處理器可讓顯卡減少對CPU的依賴，并分擔(dān)部分原本由CPU所執(zhí)行的任務(wù)，尤其是在進(jìn)行三維繪圖運算時，功效更加明顯。GPU所采用的核心技術(shù)有硬件坐標(biāo)轉(zhuǎn)換與光源、立體環(huán)境材質(zhì)貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等。

GPU可單獨與專用電路板組成顯卡，或作為單獨的芯片直接內(nèi)嵌到主板上，或者內(nèi)置于主板的北橋芯片中，現(xiàn)在也有內(nèi)置于CPU組成SoC的。在2007年，90%以上的新型臺式機(jī)和筆記本電腦都帶有嵌入式圖形芯片，但是在性能上往往低于獨立顯卡。但2009年以后，AMD和英特爾都各自大力發(fā)展內(nèi)置于CPU的高性能集成式圖形處理內(nèi)核，其性能在2012年已經(jīng)超過那些低端獨立顯卡，這使得不少低端的獨立顯卡逐漸失去市場需求。而在手持和移動設(shè)備領(lǐng)域，隨著設(shè)備對圖形處理能力的需求越來越高，像高通（Qualcomm）、Imagination、ARM等開始在GPU領(lǐng)域“大顯身手”，但大都是以GPU內(nèi)核的形式植入應(yīng)用處理器MPU中。

傳統(tǒng)的CPU（如Intel i5或i7處理器）內(nèi)核數(shù)量較少，是為通用計算而設(shè)計的。相反，GPU是一種特殊類型的處理器，具有數(shù)百或數(shù)千個內(nèi)核，經(jīng)過優(yōu)化可并行執(zhí)行大量計算。雖然GPU在游戲中以3D渲染而聞名，但它對數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法尤其有用。GPU可讓某些計算比傳統(tǒng)CPU的處理速度快10倍至100倍。

AI加速讓GPU和英偉達(dá)騰飛

人工智能加速器（AI accelerator）是一種專門的硬件加速器或計算機(jī)系統(tǒng)，旨在加速人工智能應(yīng)用，尤其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)。AI加速器的典型應(yīng)用包括機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)和其他數(shù)據(jù)密集型或傳感器驅(qū)動任務(wù)的算法。它們通常由許多處理器內(nèi)核設(shè)計而成，并且通常專注于低精度算術(shù)運算，采用新的數(shù)據(jù)流體系結(jié)構(gòu)或存內(nèi)計算架構(gòu)。

GPU是用于處理圖像和計算局部圖像屬性的專用硬件，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像處理的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是相似的，都需要處理龐大的矩陣并行任務(wù)。自從2012年AI開始流行以來，GPU越來越多地用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。特別是2016年以來，GPU在處理AI任務(wù)中越來越流行，并朝著深度學(xué)習(xí)的方向發(fā)展。無論是數(shù)據(jù)中心的AI訓(xùn)練還是自動駕駛的邊緣AI推理，GPU都可以從容應(yīng)對。隨著GPU在AI方面的普及，專注于GPU的英偉達(dá)自然也成為AI時代的寵兒，一改多年活在英特爾和AMD夾縫中的“underdog”形象，一躍成為市值超過英特爾的華爾街新貴。

深度學(xué)習(xí)框架和AI算法仍在不斷發(fā)展中，這使得設(shè)計定制硬件變得異常困難。像現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）這類可重配置的器件可以比GPU更為靈活地跟隨AI框架和軟件而演進(jìn)。微軟率先使用FPGA芯片進(jìn)行AI推理加速，F(xiàn)PGA在AI加速中的應(yīng)用前景也促使Intel收購Altera，目的是將FPGA集成到服務(wù)器CPU中，使得CPU在執(zhí)行通用計算任務(wù)的同時還能夠?qū)崿F(xiàn)AI加速。

盡管GPU和FPGA在執(zhí)行AI相關(guān)任務(wù)上性能表現(xiàn)要比CPU更好，但基于特定域架構(gòu)（DSA）理念而定制設(shè)計的ASIC可將效率再提高多達(dá)10倍。這種AI加速器采用優(yōu)化內(nèi)存使用和低精度算術(shù)之類的辦法來加速計算，并提高計算吞吐量。Facebook、Amazon和Google等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在設(shè)計自己的AI ASIC，像Google的TPU等。

全球GPU市場進(jìn)入寡頭壟斷格局

據(jù)權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu)預(yù)測，2020年全球GPU市場規(guī)模達(dá)254.1億美元，預(yù)計2027年將達(dá)到1853.1億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)32.82%。按GPU的行業(yè)應(yīng)用劃分，市場可細(xì)分為電子、IT與電信、國防與情報、媒體與娛樂、汽車及其它。由于GPU在設(shè)計和工程應(yīng)用中的廣泛使用，預(yù)計汽車細(xì)分行業(yè)的年復(fù)合增長率最高。

在全球AI芯片市場，GPU約占1/3左右。高性能計算（HPC）領(lǐng)域歷來都是GPU的重要市場，有數(shù)據(jù)預(yù)測到2023年將有10%的服務(wù)器配備GPU以加速AI工作負(fù)載，而這一數(shù)字在2018年還不到2%。隨著HPC與AI的加速融合，GPU正在重新定義數(shù)據(jù)中心和高性能計算市場。

全球GPU已經(jīng)進(jìn)入了寡頭壟斷的格局。在傳統(tǒng)GPU市場中，排名前三的Nvidia、AMD、Intel的營收幾乎可以代表整個GPU行業(yè)的收入。在手機(jī)和平板GPU方面，聯(lián)發(fā)科、海思麒麟和三星Exynos的GPU設(shè)計主要基于公版ARM Mali GPU或Imagination PowerVR微架構(gòu)，而高通驍龍Adreno和蘋果A系列則采用自研GPU微架構(gòu)。

英偉達(dá)是GPU計算領(lǐng)域公認(rèn)的全球領(lǐng)導(dǎo)者，其主要GPU產(chǎn)線“GeForce”和AMD的“Radeon”形成直接競爭。英偉達(dá)的四大業(yè)務(wù)增長驅(qū)動力分別是游戲、數(shù)據(jù)中心、專業(yè)視覺和自動駕駛，代表性GPU方案包括GeForce、DGX、EGX、HGX、Quadro、AGX。該公司2021財年營收為167億美元，其中游戲、數(shù)據(jù)中心、專業(yè)視覺和自動駕駛業(yè)務(wù)在2020財年分別貢獻(xiàn)47%、40%、6%和3%。繼2014年毛利率達(dá)到50%之后，英偉達(dá)于2021財年毛利率突破60%。

2020年9月，NVIDIA宣布以400億美元收購ARM。如果這宗并購成功，英偉達(dá)領(lǐng)先的AI計算平臺和ARM龐大的處理器生態(tài)相結(jié)合，將締造出AI時代的世界級計算公司。合并后的英偉達(dá)將把計算從云端、智能手機(jī)、PC、自動駕駛和機(jī)器人領(lǐng)域推進(jìn)到邊緣物聯(lián)網(wǎng)，將AI計算拓展到全球市場。同時，英偉達(dá)計算平臺的開發(fā)者將由200萬擴(kuò)大至超過1500萬，從而形成全球最大的計算平臺和生態(tài)社區(qū)。

國產(chǎn)GPU發(fā)展現(xiàn)狀及市場潛力

經(jīng)過多年的探索和發(fā)展，國產(chǎn)CPU已經(jīng)形成一定的氣候，產(chǎn)業(yè)和生態(tài)也逐漸健全起來。以龍芯、兆芯和飛騰為代表的國產(chǎn)CPU開始圍繞各自的核心產(chǎn)品發(fā)展和擴(kuò)展生態(tài)，借助國家信創(chuàng)和獨立自主發(fā)展半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的東風(fēng)而逐漸發(fā)展壯大。然而，國產(chǎn)GPU的發(fā)展卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國產(chǎn)CPU。直到2014年，景嘉微才成功研發(fā)出國內(nèi)首款高性能、低功耗GPU芯片—JM5400。

究其原因，GPU自身依賴于CPU的屬性是主要因素。GPU結(jié)構(gòu)沒有控制器，必須由CPU進(jìn)行控制調(diào)用才能工作，否則GPU無法單獨工作。所以，國產(chǎn)CPU較GPU先行一步是符合芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯的。再者，GPU技術(shù)開發(fā)難度很高。國內(nèi)人才缺口也是國產(chǎn)GPU發(fā)展緩慢的原因之一。

然而，中國GPU市場規(guī)模和潛力非常大，龐大的整機(jī)制造能力意味著巨量的GPU采購。雖然近些年，計算機(jī)整機(jī)和智能手機(jī)產(chǎn)量增長都出現(xiàn)瓶頸，但由于這兩類產(chǎn)品體量龐大，GPU的需求量大且單品價值非常高，市場規(guī)模依然非?？捎^。同時，服務(wù)器GPU伴隨著整機(jī)出貨的快速成長，需求量增長也較為迅速。據(jù)統(tǒng)計，2018年國內(nèi)服務(wù)器出貨量達(dá)到330.4萬臺，同比增長26%，其中互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融和服務(wù)業(yè)等行業(yè)的出貨量增速均超過20%。另外，國內(nèi)在物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興計算領(lǐng)域，對GPU也存在海量的需求。

國產(chǎn)主要GPU廠商匯編

除本文開頭提到的幾家以AI為賣點的國產(chǎn)GPU初創(chuàng)公司外，還有一些國產(chǎn)GPU廠商已經(jīng)在特定領(lǐng)域深耕多年，現(xiàn)正把握信創(chuàng)市場和“國產(chǎn)替代”的機(jī)遇擴(kuò)展應(yīng)用市場，加速國產(chǎn)GPU行業(yè)的發(fā)展。

景嘉微

長沙景嘉微成立于2006年4月，是目前唯一專注于國產(chǎn)GPU芯片設(shè)計的上市企業(yè)，其主要產(chǎn)品包括JM5400、JM7200和JM7201圖形處理器，所面向的應(yīng)用市場包括筆記本電腦、一體機(jī)、移動工作站、刀片式主板等桌面辦公和工業(yè)控制領(lǐng)域。

2014年4月，景嘉微成功研發(fā)出國內(nèi)首款高可靠、低功耗GPU芯片-JM5400，具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)，打破了國外產(chǎn)品長期壟斷中國GPU市場的局面。第一代GPU JM5400主要用于軍用市場，替代原ATI M9、M54、M72等美系GPU芯片。

景嘉微的第二代GPU JM7200系列于2018年8月流片成功，并在2019年3月獲得首個訂單。相較于前代產(chǎn)品，JM7200在理論性能上有翻倍的提升，同時制程也提升至28納米。但是JM7200在顯存帶寬、像素填充率、浮點性能等方面較2012年發(fā)布的采用完整版GK107核心的英偉達(dá)GT640還有相當(dāng)差距。

2019年，該公司在JM7200基礎(chǔ)上，推出了商用版本JM7201，以滿足桌面系統(tǒng)高性能顯示需求，并全面支持國產(chǎn)CPU和國產(chǎn)操作系統(tǒng)，從而推動國產(chǎn)計算機(jī)產(chǎn)業(yè)的生態(tài)構(gòu)建進(jìn)一步完善。JM7201對民用市場的桌面應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化，推出了標(biāo)準(zhǔn)MXM和標(biāo)準(zhǔn)PCIE顯卡，在保證性能的同時，降低了功耗，并縮小了體積。

景嘉微GPU已完成與龍芯、飛騰、麒麟軟件、統(tǒng)信軟件、道、天脈等國內(nèi)主要CPU和操作系統(tǒng)廠商的適配工作;與中國長城、超越電子等十余家國內(nèi)主要計算機(jī)整機(jī)廠商建立合作關(guān)系并進(jìn)行產(chǎn)品測試;與麒麟、長城、蒼穹、寶德、超圖、昆侖、中科方德、中科可控、寧美等多家軟硬件廠商進(jìn)行互相認(rèn)證，共同構(gòu)建國產(chǎn)化計算機(jī)應(yīng)用生態(tài)。

景嘉微GPU產(chǎn)線。（來源：景嘉微和方正證券）

2018年12月，景嘉微定增募集10.88億元，用于高性能通用圖形處理器和面向消費電子領(lǐng)域的通用類芯片研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化項目。其中，高性能通用圖形處理器項目包括JM9231和JM9271兩款GPU芯片，分別面向不同應(yīng)用領(lǐng)域的中、高檔系列產(chǎn)品。據(jù)公司2020年中報顯示，下一代圖形處理器研發(fā)處于后端設(shè)計階段。景嘉微JM9系列是繼JM5400和JM7200局部渲染計算內(nèi)核之后，首次采用統(tǒng)一渲染結(jié)構(gòu)的GPU，并且增加了可編程計算模塊數(shù)量。JM9231和JM9271在性能表現(xiàn)上分別對標(biāo)英偉達(dá)于2016年推出的GTX1050和GTX1080。

JM9系列的推出將使公司GPU水平與國際龍頭縮短至5年，大幅提升公司在GPU領(lǐng)域的競爭力。

芯動科技

2020年10月，位于武漢的芯動科技宣布與Imagination達(dá)成合作，將采用多晶粒（chiplet）和GDDR6高速顯存等SoC創(chuàng)新技術(shù)，基于Imagination全新頂配BXT多核架構(gòu)，開發(fā)“風(fēng)華”系列GPU。

芯動科技“風(fēng)華”系列顯卡GPU。（來源：芯動科技）

在信創(chuàng)和算力安全方面，“風(fēng)華”系列GPU內(nèi)置物理不可克隆iUnique Security PUF信息安全加密技術(shù)，提升數(shù)據(jù)安全和算力抗攻擊性，支持桌面電腦和數(shù)據(jù)中心GPU計算自主可控生態(tài)。這款GPU芯片自帶浮點和智能3D圖形處理功能，全定制多級流水計算內(nèi)核，兼具高性能渲染和智能AI算力，還可級聯(lián)組合多顆芯片合并處理能力，靈活性大大增加，適配國產(chǎn)桌面市場1080P/4K/8K高品質(zhì)顯示，支持VR/AR/AI，多路服務(wù)器云桌面、云游戲、云辦公等應(yīng)用場景。

IP和芯片定制開發(fā)服務(wù)商芯原

在科創(chuàng)板上市的芯原股份的GPU IP源于在2016年收購嵌入式GPU開發(fā)商圖芯技術(shù)（Vivante）。芯原在GPU IP領(lǐng)域已經(jīng)掌握了支持主流圖形加速標(biāo)準(zhǔn)、自主可控指令集和可拓展性強(qiáng)等核心技術(shù)，廣泛應(yīng)用于IOT、汽車電子、PC等市場。芯原可拓展的Vivante GPU IP應(yīng)用涵蓋從低功耗的小型物聯(lián)網(wǎng)MCU（GPU Nano IP系列）到面向汽車和計算機(jī)應(yīng)用的強(qiáng)大SoC（GPU Arcturus圖形IP），可滿足各種芯片尺寸和功耗預(yù)算，是具有成本效益的優(yōu)質(zhì)圖形處理器解決方案。

芯原的圖形處理器技術(shù)支持業(yè)界主流的嵌入式圖形加速標(biāo)準(zhǔn)Vulkan 1.0、OpenGL 3.2、OpenCL 1.2 EP/FP和OpenVX 1.2等，具有自主可控的指令集及專用編譯器，支持每秒2500億次的浮點運算能力及128個并行著色器處理單元。

芯原在圖形處理器技術(shù)方面的研發(fā)包括高性能的通用圖形處理器GC8400 IP，該IP適用于汽車電子，目前仍處IP設(shè)計驗證階段，擬達(dá)到每秒1萬億次的浮點運算能力雙倍精密度，512個并行著色器處理單元。

兆芯

總部位于上海張江的兆芯是世界上第三家擁有X86授權(quán)的微處理器公司，掌握CPU、GPU、芯片組三大核心技術(shù)，且具備三大核心芯片及相關(guān)IP設(shè)計與研發(fā)能力。兆芯提供桌面整機(jī)、服務(wù)器、工業(yè)主板和系統(tǒng)級解決方案，在黨政辦公、交通、金融、能源、教育和網(wǎng)絡(luò)安全方面有著廣泛的應(yīng)用。

兆芯KX-6000是國內(nèi)第一款完整集成CPU、GPU、芯片組的SoC單芯片國產(chǎn)通用處理器，采用16納米制程，集成高性能顯卡，支持DP/HDMI/VGA輸出，兼容DirectX、OpenGL、OpenCL等主流API，最高可同時輸出3臺顯示器，分辨率可達(dá)4K。

未來，兆芯還會對KX系列處理器進(jìn)行進(jìn)一步升級，使用全新的CPU架構(gòu)，將內(nèi)存從DDR4升級為DDR5，將總線從PCIe3.0升級至PCIe4.0。內(nèi)存和總線的升級分別可以提高顯卡的帶寬和CPU與GPU間的通訊速度。除了集成GPU外，兆芯還計劃發(fā)布一款采用臺積電28納米工藝，TDP 70瓦的獨立GPU芯片。

芯瞳半導(dǎo)體

西安芯瞳半導(dǎo)體致力于研發(fā)高性能的GPU芯片，公司創(chuàng)始團(tuán)隊在GPU領(lǐng)域有著超過10年的學(xué)術(shù)和工程經(jīng)驗，是一支軟硬件全棧式支持的研發(fā)團(tuán)隊。其核心技術(shù)人員來自西郵GPU核心團(tuán)隊、Intel、Mstar、華為海思、中興、RedHat、騰訊、ThoughtWorks等知名軟硬件公司。

公司第一代GPU芯片（GenBu01）系列產(chǎn)品已完成與國產(chǎn)CPU和主流操作系統(tǒng)的適配工作，可應(yīng)用于嵌入式計算及設(shè)備、辦公電腦和工控顯示設(shè)備等應(yīng)用場景。與深圳中微信息聯(lián)合發(fā)布基于芯瞳GenBu01的MXMGB01顯卡，是支持國產(chǎn)固件BIOS、國產(chǎn)操作系統(tǒng)、國產(chǎn)CPU的純國產(chǎn)化顯示解決方案。

在研的高性能產(chǎn)品可應(yīng)用于服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心等大型設(shè)備。公司目前所發(fā)明的專利囊括了GPU芯片設(shè)計的多個技術(shù)核心方向，包括顯存管理、芯片架構(gòu)建模、圖形管線架構(gòu)、著色器設(shè)計等方面。

登臨科技

登臨科技花費三年時間研發(fā)的第一代產(chǎn)品 Goldwasser已在2020年三季度量產(chǎn)，該產(chǎn)品目前正在與互聯(lián)網(wǎng)和安防等領(lǐng)域的龍頭企業(yè)合作集成及業(yè)務(wù)測試。該公司采用自主創(chuàng)新的 Minsky體系結(jié)構(gòu)（軟件定義的異構(gòu)人工智能計算平臺），在提供兼容 CUDA/OpenCL 硬件加速能力的前提下，全面支持各類流行的人工智能網(wǎng)絡(luò)框架及底層算子。相比英偉達(dá)公司目前主流云端推理產(chǎn)品 （T4），登臨科技的產(chǎn)品在同樣的工藝上，具有更小的芯片面積，在同樣功耗的情況下，視不同 AI 網(wǎng)絡(luò)可將計算效率提升 3-10 倍，同時也減低了芯片性能對外存吞吐的依賴。

英偉達(dá)和AMD感受到威脅了嗎？

在AI加速計算、國產(chǎn)半導(dǎo)體自主創(chuàng)新和風(fēng)投資本的多重驅(qū)動下，原本風(fēng)平浪靜的國產(chǎn)GPU突然風(fēng)生水起，在本就躁動不安的中國半導(dǎo)體業(yè)界掀起一股風(fēng)浪。這對半導(dǎo)體行業(yè)和國產(chǎn)GPU的產(chǎn)業(yè)發(fā)展肯定是好事，但筆者認(rèn)為這股被資本追逐和掀起的風(fēng)浪有點熱過了頭。即便有資深的GPU研發(fā)專家、雄厚的資本加持，從頭開創(chuàng)一個產(chǎn)業(yè)去跟全球GPU巨頭競爭是不太現(xiàn)實的。英偉達(dá)和AMD是否感受到威脅了呢？我認(rèn)為除了一些技術(shù)管理人才流失和研發(fā)人員被挖之外，國產(chǎn)GPU短期內(nèi)還無法撼動他們的地位。

國家信創(chuàng)市場需求和工業(yè)控制等特定領(lǐng)域?qū)PU的需求增長將給景嘉微等國產(chǎn)GPU廠商帶來增長和擴(kuò)大市場的機(jī)遇。至于以AI為主要應(yīng)用市場的這些GPU新貴們，除了拿出真正可以對比的GPU芯片外，還需要在生態(tài)建設(shè)和AI場景落地方面下功夫，才能證明自己拿到這么多錢確實是“物有所值”，才能消除“泡沫”的嫌疑。

原文標(biāo)題：國產(chǎn)GPU風(fēng)生水起，英偉達(dá)和AMD感受到威脅了嗎？

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