中国硬件行业观察(六)

姓名:赵茄宇 学号:21181214351    学院:广州研究院

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【嵌牛导读】GPGPU图形处理器

【嵌牛鼻子】GPGPU    GPU    天数智芯    英伟达

【嵌牛提问】头部站队形成,国产GPGPU赶集式“落地”走到哪了?

【嵌牛正文】

什么是GPGPU?

        GPGPU似乎是最近几年才流行起来的,外行人听着感觉是比GPU还要厉害的东西。事实上,GPGPU是英文General-Purpose computing on Graphics Processing Units的缩写,中文译为通用图形处理器,可以理解为是GPU的一个分支

        从历史的角度来看,GPU的产生是为了解决游戏中图形渲染效率的问题,但是随着图形芯片技术的不断迭代,GPU的处理功能和计算能力不断提升。2001年,得益于shader的出现,GPU在图形流水线中引入了可编程性,从此GPU能做的事情不再局限于图形数据的处理,而将触角延伸至其他计算密集的领域,开启了GPGPU时代。

跳过GPU,本土厂商为何选择自研GPGPU?

        有人说,没了图形渲染的GPGPU不过是一款专用的ASIC,真的是这样吗?在2021年中国集成电路设计创新大会上,笔者也对该问题进行了提问。沐曦集成的CEO陈维良是这样回复的,“ASIC的设计是偏离通用GPU架构的,其软件适配灵活性将面临很大的挑战,产品的应用生命周期也比GPGPU短。”这意味着GPGPU和ASIC从底层架构上就能区别是两种技术,各自服务于相应的应用场景,并不能混为一谈。

        至于“跳过GPU,直接选择GPGPU新战场”的原因,陈维良表示,“全球GPU市场已经形成半垄断局面,再加上图形渲染是一个存量市场,正面交锋实属不易,选择增量市场的计算型GPU,也就是我们说的GPGPU,也许是明智之举。”

        事实上,跳过GPU的说法本身就不是很准确。从GPU体系架构的角度来看,我们可以把GPGPU分为三大家族。

        第一个家族的长辈是传统GPU,主导者包括英伟达和AMD/ATI,这类架构有一个显著的特性,那就是包含大量结构简单的处理核心构成的阵列。它会以高度并行化的方式批量处理数据,这些带有向量特征的处理阵列是由传统GPU中的多条并行的渲染管线发展而来。此外,这类GPGPU中仍或多或少地存在一些专用于图像处理的部件,如纹理Cache、帧缓冲等。但是,随着通用计算的需求日益显著,GPGPU正越来越专注于通用计算能力,而渐渐弱化其作为显卡的功能。

        第二个家族的长辈是传统的多核CPU,典型代表是以CPU著称的Intel,它的架构理念是对传统CPU核心进行裁剪,从而得到相对轻量级的处理核心,构成其计算部件。这样做的优点是可以兼容部分传统CPU的指令集,它的缺点是相对于上述GPGPU中的细粒度处理单元,这类处理核心仍然比较复杂,因此核心的集成度远不及第一家族的GPGPU。

        第三个家族是GPU和CPU的联姻产物,融合了GPU和CPU的架构特色,典型的代表是AMD的APU产品系列。这类架构的做法是将GPGPU中的处理阵列直接作为CPU的加速部件集成到同一颗芯片内。这样做带来了两大好处,好处一:CPU核心的融入增强了GPGPU的标量处理能力,更适合通用计算的要求;好处二:融合的结构可缓解GPGPU和CPU之间的通信带宽受限问题。

        此外,英伟达作为一家美籍华人创立的公司,其实并没有把太多的研发工作投在中国,所以从人才组成的角度,我国做GPGPU的创业者大部分来自AMD、Imagination和Intel,其中AMD占主导。事实上,这些本土公司在做GPGPU时,他们的研发人员之前都经历过GPU相关技术的研发,因此从技术的角度来说,并没有跳过GPU,而站在市场的角度,面对数据爆发时代的到来,自研GPGPU是顺应市场自然选择的结果

头部站队初步形成,国产GPGPU正酝酿一场“大落地”

        根据不完全统计,中国大陆大约有7家相对主流的GPGPU公司,它们分别是天数智芯、登临科技、壁仞科技、摩尔线程、珠海芯动力、沐曦集成和红山微电子。

        为什么说头部战队已经基本形成呢?因为GPGPU的技术开发难度是很高的。“通常业内一款高端芯片的前端和后端设计要耗时1~3年,设计完成后的流片环节,需要3~6个月,还会有流片失败一切重来的风险。即使成功流片,仍然还需要经过3~12个月的产品测试调优,才能最终开启量产。” 天数智芯董事长兼CEO刁石京如是说。

        举个例子,强如intel,从1997年开始布局,通过收购C&T,入股Real3D后,在1998年推出了第一款独立GPU i740后就少有成果,直到2007年眼红英伟达的GPGPU市场,开始重启GPU计划,推出产品Larrabee,可惜性能价格都没有竞争力,再到2020年又推出了全新的独立GPU架构Xe,可惜截至目前,Intel仍未推出自己消费级的独立GPU产品

        由此可知,GPGPU市场准入门槛是很高的,而目前从大厂出来有这方面技术积累,又能拉到投资的人基本流动得差不多了。此外,我们知道GPGPU的工艺要用上12nm、7nm甚至5nm技术,除了高端技术人员的薪资支出以外,流片的成本也非常之高,高投入意味着必须要高产出才能盈利,因此产品落地量产势在必行。而这些本土的GPGPU厂家大多面向数据中心和云端市场,头部可以配合“拉练”的客户梯队也都已经形成,后面再挤入困难有些大。

        结合上述论点,我们来看一下本土GPGPU厂商的进展情况。从产品落地的角度来看,目前只有天数智芯宣布其首款云端7nm GPGPU产品卡——“天垓100”已正式进入量产环节(今年10月29日的消息),单芯算力每秒147T@FP16。紧随其后的是登临科技、珠海芯动力和壁仞科技。登临科技在7月14日宣布其首款GPU+产品已成功回片通过测试,开始客户送样;珠海芯动力的联合创始人李原在今年7月份透露,其第一款应用于边缘服务器的芯片R8已经流片,采用三星14nm工艺,算力达到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已正式交付台积电流片,预计将于明年面向市场发布。接下来是摩尔线程,摩尔线程在11月25日的发布中只表明其首颗国产全功能GPU研制成功,换句话说流片、测试、联调等等都还是后头的事儿。至于另外两家,沐曦集成红山微电子,成立的日期相对较晚,目前应该还在初代产品研发阶段。值得一提的是,沐曦集成的研发队伍还是很强大的,其创始人陈维良曾任AMD图形研发高级总监,CTO杨建为前AMD Fellow,所以未来跻身前三的机会也很大。

        当然,前面只是根据各家企业产品落地的情况进行了梳理,至于他们所用的产品架构、工艺制程、算力、能效比、面向的细分市场以及公司战略等都不在考虑的范围内,要是都考虑进来,可能这个进度又得推翻重来。不过从这些厂商的产品发布进度来看,目前大家都想当“第一”,可以说是正在酝酿一场“赶集式”的大落地。

GPGPU的下游市场在哪里?

        厂商的纷纷投入,离不开投资界的推动,更离不开下游市场的需求。

        据公开数据显示,目前中国GPGPU 90%的市场都被以英伟达为代表的外企瓜分,仅2019年,英伟达和AMD两大美企就在国内GPGPU市场赚走了约80亿元。半垄断市场带来的是高售价,当前一块高端的GPGPU板卡,市场售价高达十几万元,相当于一辆普通小轿车的价格。与此同时,有专家预测,到2025年,我国GPGPU芯片板卡的市场规模将达458亿元,年复合增长率高达32%。由此可见,GPGPU产品国产化势在必行。

        那么有人要问了,国内GPGPU的市场需求到底分布在哪些行业呢?根据业内人士提供的中国GPGPU出货量行业结构信息显示,2019年接近一半的GPGPU用于互联网市场,三分之一左右的GPGPU用于安防和政府市场,十分之一左右的GPGPU用于其他行业的AI应用,接近十分之一的GPGPU用于HPC市场。当然这是2019年的数据,现在的情况可能会有所调整,比如HPC的比重有所增加等等。

写在最后

        英伟达3000亿美元市值、AMD1000亿美元市值,中国的GPGPU市场规模和赛道都足够大,也许三五年后,本土也能做出个“小英伟达”、“小AMD”来。所以说,国产GPGPU的下一步考验的是如何做大?而除了持续融资提供经济动力外,这些公司所有的竞争力都将聚焦于一点,那就是产品高性能下的性价比,性价比决定出货量,出货量代表市场的认可,市场带来资金活水,从而形成良性循环。

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