打败GPU英伟达 国内挑战者还没断奶
本号主要记载产业研究相关资料，关注产业基础和发展动态，着力打造招商热门产业资料库，建设产业招商交流平台。相关资料搜集自各平台，产权归原作者所有。文中观点仅代表个人看法，不具备其他任何意义。总的观点：理想很丰满，现实很骨感
01基本情况
GPU是图形处理器的简写，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，其功能是将计算机系统内部信息“翻译”成能够被显示器显示的信号。GPU（图形处理单元），原本用于辅助CPU（中央处理器），来提高计算机的图形处理能力以及游戏性能。在个人电脑、工作站、游戏机和平板电脑、智能手机等需要图像和图形相关运算工作的设备上都有，它是计算机硬件的核心，“人机对话”的桥梁。
GPU通俗的叫法是“显卡”，最初是集成在板卡之上，称为“集成显卡”。在发展过程中，为了追求更好的图像处理能力，GPU被独立出来，称为“独立显卡”。
由于处理图形图像相关数据的时候，每个像素都要被处理，而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似，所以GPU在发展过程中侧重于对运算速度的追求。而反过来，因为GPU的运算速度很快，人们开始把GPU从图形图像处理迁移到其他需要运算速度的应用中去，比如“挖矿”。如今GPU在最典型的应用场景——图像处理之外，还在AI、人工智能、云计算、密码破解、深度学习、天气预报、大数据处理、科学计算、金融分析等需要高算力支持的领域中得到了充分的运用。
至此，GPU就不再是“显卡”所能概括的了，它分裂成了两条较为清晰的途径：侧重图形图像的渲染GPU和侧重通用计算的GPGPU。渲染GPU沿着“显卡”走，发展时间久，复杂度更高。GPGPU相当于大算力芯片，目前应用正不断拓展。
02IP授权
业内把已验证的、可以重复使用的集成电路设计模块称作IP核。一些能完成特定功能的电路模块化后，会降低成本缩短设计周期。随着集成电路规模越来越大，芯片功能越来越复杂，电子商品更新迭代越来越快，一家公司很难快速独立地完成所有模块，于是部分芯片公司就开始专门提供某个方面的IP核授权。
在GPU IP授权市场上，市场占有率前三的是ARM、Imagination、芯原微电子。ARM的GPU侧重于移动端，被联发科、三星、华为海思使用。Imagination专注于GPU IP，性能曾领先于高通和ARM，曾是“苹果御用IP授权商”，国内芯动科技的风华1号使用了它家的GPU IP。芯原股份，是国内老牌的IP供应商，2019年大陆排名第1，全球排名第7。它的GPU ip收购自美国公司。前述三家都偏移动端，在个人电脑、服务器端IP领域相比GPU巨头的经验落后不少。
对于已经成熟的细分行业，很多基础问题已有优秀的解决方案，确实没有比较从头再来。那些半导体巨头也常常购买IP。虽说可以从第三方购买IP核，但完整的GPU设计仍然不容易。比如有统计表明，7nm制程下单颗芯片中可集成的IP核数量平均为178个，这么多集成到一起，还要高效协作，完成接口统一、布局设计、整体验证等等，一点点儿偏差都会导致失误。目前大部分公司都是通过IP授权研发自主架构GPU，这些企业大多数集中在AI计算等领域，只有景嘉微等少数企业有自研架构的图形渲染显卡产品。
03主要公司
整个GPU市场被英特尔、英伟达和AMD公司瓜分，其中英特尔是集成显卡的龙头，而独显中，英伟达占据80%的市场，剩下的是AMD的。英特尔（Intel）：不但是世界上最大的CPU生产销售商，也是世界最大的GPU生产销售商。intel的GPU现在完全是集成显卡，要是只按发售数量计算，intel随着他主板发售的集成GPU占据了整个GPU市场的60%以上。英伟达（nVidia）：现在最大的独立显卡生产销售商，在数据中心 GPU 市场占比超过 80%，在云端训练市场上占比 90%，云端推理市场上占比 60%。全球Top500的超级计算机中，用英伟达的有342台。超威（AMD）：世界上第二大的独立显卡生产销售商。
国内也有不少做GPU的公司。景嘉微：研制成功多款具有自主知识产权的高性能GPU芯片。是国内唯一自主开发并已经实现大规模商用的企业。在2021年被美国列入实体清单。壁仞科技：2022年8月10日，发布首款通用GPU芯片BR100，创出全球算力纪录（已经超过了英伟达的A100），较市售主流产品实现3倍以上的性能提升。沐曦集成电路，专注于设计具有完全自主知识产权的高性能通用GPU，致力于打造国内最强商用GPU芯片。天数智芯，国内第一家GPGPU高端芯片及超级算力提供商。21年自研7纳米GPGPU云端训练芯片流片成功，性能达市场主流产品的两倍。芯瞳半导体，主要研发高性能GPU芯片，第一代已经初测成功，正在为小批量量产做测试。芯动科技，国内首个数据中心高性能服务器GPU。摩尔线程，为数据中心、边缘计算服务器、专业工作站和高性能PC提供GPU计算技术和服务。研制成功全功能GPU芯片，并且与数百个生态伙伴建立合作关系。登临科技，国内目前首个规模量产的GPGPU高性能通用人工智能加速器。另外还有燧原科技、瀚博半导体、登临科技、格兰菲、摩尔线程等等。
目前国内的GPU芯片主要都是专用芯片，虽然在特定领域能够实现对英伟达的部分替代，但从全局来看对英伟达芯片还有着严重的依赖。任何一个真正的AI研究机构，都有A100与H100的身影。而显示场景中，有部分芯片可以对英伟达的低端产品进行国产替代。
计算芯片门槛除了硬件之外，更大的是软件。GPU领域和国产操作系统遭遇的问题基本类似，如果一个芯片没有与之配套的软件生态，则很难真的形成大面积的应用。总体来说，技术架构为GPU的硬件壁垒，算法及生态是GPU的软实力所在。当然，目前先进GPU芯片受限后，国内GPU企业的发展机遇与半导体国产替代的深层逻辑是一致的：居安思危，先解决有没有，再一起慢慢完善。
04几个观点
1.本次美国断供的GPU芯片是高端芯片，是有足够双精度计算能力的高端GPU，这类GPU主要用于高性能计算领域，包括科学计算，CAE（计算机辅助工程），医疗等方面，主要用来做云端数据的AI模型训练和执行推理。消费型GPU产品完全没有受到任何影响，将可继续正常出货销售甚至还有不少库存积压。
2.GPU已经火了一段时间，也有了不少乱象，比如部分产品纸面数据不错但还有调试和软件适配等问题，有些产品只是单个指标突出实际能力较弱，这些还好毕竟有了看起来不错的产品。拿国外开源代码标榜全国产全自研浑水摸鱼，又或者设计全外包还号称掌握核心技术，这些也还行，毕竟有了产品。更恶劣的是PPT造GPU要还要拳打AMD脚踩英伟达的，只要你愿意还是能看到。
3.如何判断一家企业是认真的，并且进展不错：“看看国内的初创GPU企业，哪些是已经开始编写教材、在高校开课和开展合作项目、组织比赛等做这些人才培养方面的工作。”
4.整体而言，GPGPU与国际差距要比渲染GPU的差距小，而且GPGPU主要应用在以自动驾驶、AI智能等领域为主的商用及工业市场。这个市场场景应用复杂且碎片化，国产GPU不少着眼此处发展专用芯片。也许可以复刻：打败Intel的不是CPU而是GPU，打败NV的也可以不是GPU，而是其它芯片。
页:
[1]