?GPU芯片新技術(shù)出現，中國廠(chǎng)商值得借鑒

11 月 6 日，在創(chuàng )業(yè)三年，即將進(jìn)入下一個(gè)三年之際，摩爾線(xiàn)程創(chuàng )始人兼 CEO 張建中給公司全體員工發(fā)了一封信。信中提到了很多關(guān)于過(guò)去三年研發(fā)工作的總結，以及未來(lái)發(fā)展規劃的內容，不過(guò)，這封信的核心內容是：摩爾線(xiàn)程將進(jìn)行一次崗位優(yōu)化，也就是裁員。

對于這家中國本土新崛起的 GPU 芯片設計公司來(lái)說(shuō)，最近幾年的形勢，使得擺在他面前的機遇和挑戰都顯得很凸出。

不僅摩爾線(xiàn)程，壁仞科技和沐曦集成電路也是近幾年中國本土表現非常凸出的 GPU 芯片創(chuàng )業(yè)公司，再加上老牌的景嘉微，以及其它幾家相關(guān)企業(yè)，把中國本土 GPU 技術(shù)和芯片產(chǎn)品市場(chǎng)熱度推向了一個(gè)新高度，在主動(dòng)與被動(dòng)之間，取得了明顯多于、快于 2018 年之前的成績(jì)。

然而，在市場(chǎng)和美國政策的雙重壓力下，特別是近期美國政府將壁仞科技和摩爾線(xiàn)程列入了實(shí)體清單，使得它們設計出的芯片難以拿到先進(jìn)制程產(chǎn)能，再加上市場(chǎng)寒冬，以及在生態(tài)系統方面與英偉達的巨大差距，生存和發(fā)展愈加艱難，裁員難以避免。

GPU 及生態(tài)系統建設

1999 年 10 月，英偉達發(fā)布了 GeForce 256，這是一款基于臺積電 220nm 制程工藝、集成了 2300 萬(wàn)個(gè)晶體管的圖形處理芯片。英偉達把 Graphics Processing Unit 的首字母「GPU「提煉出來(lái)，把 GeForce 256 冠以「世界上第一塊 GPU」稱(chēng)號，巧妙地定義了 GPU 這個(gè)新品類(lèi)，并占據這個(gè)詞的用戶(hù)心智直到今天。憑借先發(fā)優(yōu)勢，不僅在芯片端，英偉達在 GPU 生態(tài)系統建設方面也是統治者，直到今天，也沒(méi)有哪家廠(chǎng)商能夠動(dòng)搖它的根基。

GPU 原本是為圖像而生的，它把 CPU 從圖像顯示的苦力活中解放了出來(lái)，大量的流水線(xiàn)架構，使得 GPU 非常適合巨量、重復性的工作，自從 GPU 大規模應用以后，CPU 就擺脫了這些原本由它負責的頭疼工作，轉而去做更擅長(cháng)的指令判斷和控制類(lèi)的「大腦「型工作。

在發(fā)展的很長(cháng)一段時(shí)間內，由 GPU 組成的顯卡主要用于大型游戲、CAD 制圖和視頻剪輯等圖像處理工作，后來(lái)，隨著(zhù)應用和技術(shù)的發(fā)展，GPU 又滲透到自動(dòng)駕駛、醫療影像、金融模型、生物信息等多個(gè)領(lǐng)域。如今，GPU 是人工智能（AI），特別是 AI 訓練應用領(lǐng)域的明星，火遍全球。

發(fā)展了這么多年，GPU 芯片賽道高度壟斷，全球 90% 的市場(chǎng)被少數幾家大企業(yè)占領(lǐng)，在集顯市場(chǎng)，英特爾和 AMD 平分天下，在獨顯賽道，AMD、英偉達二八分成；在 GPGPU（主要用于 AI 等高性能計算）市場(chǎng)，英偉達的市占率高達 90% 以上。

生態(tài)系統方面，2006 年，英偉達推出了并行計算平臺和編程模型 CUDA，它讓 GPU 擁有了解決復雜計算問(wèn)題的能力，開(kāi)發(fā)者們可以通過(guò) CUDA 平臺，更方便地調度底層的 GPU 算力。當前，CUDA 擁有 400 多萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，大部分 GPU 和 AI 芯片創(chuàng )業(yè)公司的產(chǎn)品也都通過(guò)兼容 CUDA 來(lái)進(jìn)入用戶(hù)端。

為了追趕英偉達，英特爾于 2022 年發(fā)布了全新架構的第一款獨立顯卡，擁有超過(guò)一萬(wàn)名軟件工程師的英特爾，在顯卡發(fā)布后的一年里，其顯卡驅動(dòng)更新了 21 次，平均半年更新 10 版。

為了與 CUDA 競爭，AMD 于 2016 年推出了開(kāi)放的 ROCm 平臺，不過(guò)，從目前的發(fā)展情況來(lái)看，ROCm 的市場(chǎng)接受度和應用規模依然與 CUDA 有非常大的差距。

中國 GPU 的發(fā)展近況

近些年，中國 GPU 取得了一些突破。

2019-2020 年，中國本土出現了 GPU、AI 芯片創(chuàng )業(yè)熱潮，壁仞科技、摩爾線(xiàn)程、燧原科技、沐曦集成電路、天數智芯等一批明星企業(yè)涌現出來(lái)，相關(guān) GPU 芯片新品不斷。

2022 年 3 月，摩爾線(xiàn)程公布了首批顯卡產(chǎn)品，包括面向電腦和工作站的 MTT S60，以及面向服務(wù)器的 MTT S2000。兩張顯卡都采用了第一代 MUSA 架構（Moore Threads Unified System Architecture，中文名為「蘇堤」）。2022 年 11 月，該公司公布了第二批產(chǎn)品，包括面向電腦和工作站的顯卡 MTT S80，以及面向服務(wù)器的 MTT S3000，這兩款產(chǎn)品采用了新一代 MUSA 架構「春曉」，并使用了 PCIe Gen5 插槽。

壁仞科技的高光時(shí)刻，是在 2022 年 8 月發(fā)布了首款 GPGPU 芯片 BR100，并宣布該產(chǎn)品從 800 多個(gè)參選項目中脫穎而出，榮膺當年世界人工智能大會(huì )最高獎項 SAIL 獎。據悉，BR100 峰值算力達到國際廠(chǎng)商在售旗艦產(chǎn)品 3 倍以上，創(chuàng )下國內互連帶寬紀錄，還是國內率先采用 Chiplet 技術(shù)、率先采用 PCIe 5.0、率先支持 CXL 互連協(xié)議的 GPGPU 芯片。

今年 6 月，沐曦集成電路宣布完成 AI 訓練 GPU MXC500 的功能測算工作，同時(shí)，MXMACA 2.0 計算平臺基礎測試完成。

據悉，MXC500 是沐曦對標英偉達 A100/A800 的芯片，目標算力為 FP32 15 TFLOPS（A100 為 FP32 19.5 TFLOPS），兼容 CUDA，預計今年底規模出貨。

以上這些廠(chǎng)商推出的產(chǎn)品，目標都是要奪取英偉達和 AMD 在中國本土的市場(chǎng)份額。然而，英偉達經(jīng)歷了 30 年的持續積累，才取得今天的成績(jì)，中國本土 GPU 廠(chǎng)商不可能在 5 年左右的時(shí)間內研發(fā)出具有同樣水平和市場(chǎng)影響力的產(chǎn)品。不過(guò)，如果中國 GPU 芯片能達到英偉達 H100 芯片性能的 70%，也是很有意義的。接下來(lái)的重點(diǎn)工作就是本土 GPU 生態(tài)系統建設。

中國 GPU 生態(tài)系統建設

比提升芯片性能更難的，是構建生態(tài)系統。英偉達不僅強在芯片硬件，更強在其軟件生態(tài) CUDA，其 GPU+CUDA，就像英特爾和微軟構建的 Wintel，后來(lái)者要想再創(chuàng )建一整套軟硬件系統的成本非常高，而且非常難，不僅僅是錢(qián)的問(wèn)題。假設投入和英偉達相當的人才和資源，以 3 倍的發(fā)展速度追趕，至少需要 10 年時(shí)間才能接近英偉達的水平。

以摩爾線(xiàn)程為例，理論上講，無(wú)論是 GPGPU，還是桌面級應用，該公司的產(chǎn)品性能已經(jīng)達到了英偉達中端產(chǎn)品水準，但實(shí)際表現并非如此。以 MTT S80 為例，從游戲愛(ài)好者的測試結果來(lái)看，其早期實(shí)際性能接近 GTX1050Ti，今年更新驅動(dòng)后，性能可以媲美 GTX1650，能流暢運行英雄聯(lián)盟等網(wǎng)游，也可以跑 4K 游戲，但與 RTX3060 相比，依然有很大差距。

MTT S80 強勁的硬件卻難以發(fā)揮理論性能，關(guān)鍵問(wèn)題就是軟件適配，摩爾線(xiàn)程差的就是底層技術(shù)和驅動(dòng)經(jīng)驗的積累。據悉，MUSA 架構源于 IMG 的 PowerVR，這也從一個(gè)側面體現出該公司在 GPU IP 方面缺乏核心技術(shù)。

通過(guò)購買(mǎi) IP 研發(fā) GPU 是中國本土大多數廠(chǎng)商的選擇，包括芯動(dòng)、壁仞科技等企業(yè)都是如此。該模式能夠以最小代價(jià)設計出商用產(chǎn)品，但是，芯片生產(chǎn)出來(lái)以后，軟硬件打磨就要考驗廠(chǎng)家的技術(shù)實(shí)力了，而這些軟實(shí)力是沒(méi)有地方購買(mǎi)的。

中國老牌 GPU 芯片企業(yè)景嘉微曾表示，做 GPU，三分靠硬件，七分靠軟件。英偉達在初期的產(chǎn)品性能也不好，還一度被 ATI 壓制，后期的成功除了全新架構的助攻，驅動(dòng)的打磨功不可沒(méi)。

中國本土這些 GPU 芯片新星大多都想兼容英偉達的 CUDA，但是，在驅動(dòng)軟件的適配上還差強人意，例如，早期的 MTT S80 只支持 DX9 游戲，雖然現在歷經(jīng) 9 次版本驅動(dòng)更新后，能支持更高的 DX11 游戲，但是其性能表現遠未達到硬件實(shí)際水平。

正是看到了差距，中國本土 GPU 廠(chǎng)商一直在生態(tài)系統建設方面增加投入。例如，今年，弘信電子與摩爾線(xiàn)程和燧原科技分別簽署了《戰略合作框架協(xié)議》，以打造人工智能軟硬件基礎設施。

目前，摩爾線(xiàn)程已經(jīng)將大部分資源分配給軟件，占比達到 70%，重點(diǎn)關(guān)注元宇宙和 AI。沐曦已與服務(wù)器 OEM、大數據中心、互聯(lián)網(wǎng)、運營(yíng)商等行業(yè)客戶(hù)建立了合作關(guān)系，并與眾多知名高校和研究機構開(kāi)展產(chǎn)學(xué)研合作，快速推進(jìn)產(chǎn)業(yè)上下游生態(tài)系統建設。

GPU 的新動(dòng)向

全球范圍內，在已有基礎上，GPU 技術(shù)及其生態(tài)依然在向前發(fā)展，目前來(lái)看，有兩點(diǎn)很值得關(guān)注：一是 GPU 與 CPU 的融合，二是 RISC-V 的融入。

GPU 比 CPU 簡(jiǎn)單得多；它可以更快地執行簡(jiǎn)單的指令，執行是并行進(jìn)行的，這也是 GPU 與 CPU 的最大不同之處。然而，并非所有軟件都可以輕松地并行化執行。CUDA 生態(tài)系統旨在提供工具來(lái)構建可以利用 GPU 進(jìn)行并行計算的軟件應用程序，但是，大多數軟件應用程序仍然需要 CPU 才能運行。

基于 CPU 的應用程序不僅更容易開(kāi)發(fā)，而且大多已經(jīng)構建完成。很難想象哪些公司會(huì )花費時(shí)間和精力將已經(jīng)在 CPU 上運行的東西移植到 GPU 上。

目前，AMD、英特爾和英偉達都在 CPU-GPU 融合技術(shù)方面下重注。

2023 上半年，AMD 首席技術(shù)官 Mark Papermaster 表示，該公司將在 2024 年推出 CPU-GPU 芯片，它將基于第 4 代 Epyc 架構的 CPU 內核與基于新一代 CDNA 3 架構的 GPU 結合在一起，也就是 AMD 近些年一直在宣傳的 APU 概念。

英特爾的 CPU-GPU 芯片 Falcon Shores 具有 x86 CPU 內核和 Xe GPU 內核，成熟產(chǎn)品將在 2025 年量產(chǎn)。

下面看一下 RISC-V 與 GPU 的融合。

最近，Ventana Micro Systems 與 Imagination Technologies 合作推出了基于 RISC-V 的 CPU-GPU 平臺。

Ventana 計劃推出一個(gè)仿真模型，展示其基于 RISV-C 的 CPU 如何與 Imagination 開(kāi)發(fā)的 GPU 協(xié)同工作。這次演示將結合 Ventana 的新 CPU 產(chǎn)品 Veyron V2。據悉，V2 將對 RISC-V 指令集架構進(jìn)行增強，使其能與 x86 和 Arm 同臺競技。

目前來(lái)看，Imagination 與 Ventana 的合作項目距離產(chǎn)品量產(chǎn)和規?；瘧眠€有較大距離，但是，RISC-V CPU 和 GPU IP 融合的可用性，可能會(huì )帶來(lái)針對不同客戶(hù)端應用的新一波 RISC-V 平臺開(kāi)發(fā)熱潮。

從目前的市場(chǎng)和應用需求來(lái)看，RISC-V 與 GPU 的結合是有基礎的。

在一些垂直市場(chǎng)，例如 5G/6G 通信、AI 推理和視頻處理等，傳統 CPU 已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足這些應用的計算量需求，需要新計算方法的出現。對于圖像處理來(lái)說(shuō)，內存訪(fǎng)問(wèn)瓶頸問(wèn)題已經(jīng)非常凸出，需要新的解決方案，甚至是新的計算架構，看看市場(chǎng)上最近發(fā)布的一些人工智能和 RISC-V 產(chǎn)品，會(huì )發(fā)現一些公司發(fā)布的處理器里面有新的 ISA，它們已經(jīng)開(kāi)始將 RISC-V 和 GPU IP 融合使用了。

通過(guò)指令擴展將 GPU 功能添加到 RISC-V 架構中很有創(chuàng )意，然而，二者融合這條路并不好走，最大的攔路虎就是架構融合，以及生態(tài)系統建設，需要的時(shí)間可能很長(cháng)。要將 RISC-V 指令集改編成非常適合 GPU 任務(wù)的指令集，需要大量投資來(lái)定義 ISA 擴展，構建高度復雜的微架構，并對開(kāi)源工具進(jìn)行重大調整。如果將 RISC-V 指令集融入 GPU 架構，幾乎所有 RISC-V 的固有優(yōu)勢都將被定制化稀釋掉，另外，RISC-V 核心 ISA 功能會(huì )限制 GPU 在特定領(lǐng)域的可用性。

雖然，有諸多挑戰，但鑒于 RISC-V 迅猛的發(fā)展勢頭，以及其在高性能計算領(lǐng)域的滲透決心，與同樣在高性能計算應用領(lǐng)域如魚(yú)得水的 GPU 融合，前景還是很值得期待的。

不僅是國際巨頭，中國本土 GPU 廠(chǎng)商，特別是更具前瞻性的幾家創(chuàng )業(yè)公司，在發(fā)展 GPU 方面也需要研發(fā)更具競爭力的技術(shù)和產(chǎn)品，而在當下美國政府推出各種限制政策的大環(huán)境下，中國本土 GPU 芯片技術(shù)和生態(tài)系統建設可以拓展更多思路，將更多先進(jìn)的技術(shù)和理念融入相關(guān)產(chǎn)品。在本土企業(yè)客戶(hù)給出更多采用和試錯空間的情況下，中國芯片企業(yè)或許可以加快追趕國際先進(jìn) GPU 的步伐。