英偉達和AMD的高端通用GPU禁運再次敲響警鐘，國內(nèi)超算，東西方計算，云計算，自動駕駛等行業(yè)已經(jīng)明顯感受到寒意但就像硬幣的兩面一樣，這一禁令無疑為國內(nèi)GPU廠商創(chuàng)造了新的機會

但從GPU市場來看，還是有巨大的差距情節(jié)在集成GPU市場，英特爾，英偉達，AMD一統(tǒng)天下，獨立GPU領(lǐng)域基本由英偉達和AMD主導(dǎo)，前者的市場份額甚至超過2/3，在GPGPU領(lǐng)域，英偉達更勝一籌當(dāng)英特爾，英偉達，AMD全面布局，通過合并或整合控制GPU+CPU+DPU時代的話語權(quán)時，國內(nèi)GPU廠商仍需奮起直追

要想在GPU領(lǐng)域有所突破，國產(chǎn)GPU的性能，生態(tài)，應(yīng)用都是一個接一個的考驗要在演出層面率先通關(guān)，IP的力量不可小覷在生態(tài)層面，是和CUDA占一席之地，還是自己建生態(tài)，還是一個兩難的選擇

01

起風(fēng)了，云聚了——帶著巨大的力量前進

GPU的重要性從它的市場規(guī)模就可以看出來。

在多重因素的交織影響下，GPU完成了一次華麗的蛻變從最早應(yīng)用于2D/3D圖形計算和處理，最近幾年來，憑借并行處理和通用計算的優(yōu)勢，GPU已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心，5G，AIoT和自動駕駛領(lǐng)域的關(guān)鍵計算基礎(chǔ)設(shè)施，GPU市場也迎來了快速發(fā)展

根據(jù)Gartner的預(yù)測，到2023年，AIoT，5G應(yīng)用等將迅速推動全球商用GPU市場，規(guī)模有望達到250億美元，包括PC在內(nèi)的民用GPU市場也將增長到150億美元

在這個動蕩的市場中，不僅讓英偉達，AMD等高歌猛進，也為無數(shù)新進入者提供了一個競爭的舞臺在市場需求，政策和資本的驅(qū)動下，GPU在中國廣受追捧國內(nèi)GPU初創(chuàng)企業(yè)如雨后春筍，融資記錄不斷創(chuàng)新高，呈現(xiàn)星星之火，可以燎原之勢

需要指出的是，伴隨著技術(shù)的進步和應(yīng)用的擴展，GPU系統(tǒng)日趨復(fù)雜，按訪問類型可分為集成GPU和獨立GPU，按應(yīng)用可分為PC GPU，移動GPU和服務(wù)器GPU按功能可分為以圖形圖像為主的GPU和以通用計算為主的GPGPU

國內(nèi)初創(chuàng)GPU公司根據(jù)自身優(yōu)勢和階段性定位，采取了不同的切入路線，有的專注GPGPU，有的直指渲染GPU，有的先基于GPGPU再切入渲染GPU或并行推進，涉及富弼，牧溪，登麟，天典智芯，摩爾線程，激勵計算，深流微，漢博，芯瞳，格蘭菲等。

作為這次禁運的主角，英偉達的A100和H100都是數(shù)據(jù)中心加速卡A100擁有540億個晶體管，采用TSMC 7nm工藝，支持FP16，F(xiàn)P32和FP64浮點運算H100作為NVIDIA最新一代數(shù)據(jù)中心GPU，集成了800億個晶體管，最大18000個CUDA核心，采用TSMC定制的4nm工藝，并已全面投產(chǎn)50多種基于H100的合作伙伴服務(wù)器將在年底前上市

雖然國內(nèi)還有一年的緩沖期繼續(xù)備貨英偉達產(chǎn)品，但很可能一年后，仍然會有拿不到最先進產(chǎn)品的可能，不同的應(yīng)用終端會對此有所感受或了解。

02

應(yīng)用約束

相比超級計算機，互聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用場景，快速發(fā)展的自動駕駛汽車領(lǐng)域是此次培訓(xùn)卡禁令的最大受害者直接斷言微咨詢

維基咨詢進一步指出，由于超級計算中的核心計算能力仍然是基于CPU的，并且可以使用協(xié)處理器與核心CPU協(xié)同工作，因此短期內(nèi)GPGPU的影響不會對超級計算應(yīng)用產(chǎn)生太大影響。

另外，雖然互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的智能推薦和圖像識別算法也需要大量的訓(xùn)練，但得益于微咨詢和分析，值得慶幸的是，中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)經(jīng)歷了一段蓬勃發(fā)展的時期，現(xiàn)在處于穩(wěn)定期，算法迭代和應(yīng)用相對成熟目前互聯(lián)網(wǎng)巨頭手中的訓(xùn)練資源相對均衡，各家都開始根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求開發(fā)自己的訓(xùn)練芯片英偉達培訓(xùn)卡禁令看似對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)影響很大，但實際情況比預(yù)想的要好

相比之下，自動駕駛體驗到的寒意更明顯。

雖然英偉達不直接禁止自動駕駛芯片的銷售，但是自動駕駛算法的訓(xùn)練還是繞不過云端GPGPU國內(nèi)智能汽車或自動駕駛汽車產(chǎn)品迭代快，新車發(fā)布周期縮短，硬件棧增加，攝像頭視覺傳感器，雷達等硬件模塊的自行車配置快速上升，高級自動駕駛檔次的迭代和滲透也在快速發(fā)展因此，自動駕駛算法的迭代必須保持同步算法的迭代必須建立在訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練量的增加一定會反饋到訓(xùn)練卡性能和需求的提升上微問診詳解

更值得注意的是，自動駕駛信息所涉及的大部分數(shù)據(jù)都涉及高度機密的內(nèi)容，大概率不是租用云服務(wù)商的培訓(xùn)服務(wù)器就能解決的微咨詢揭示了中國自動駕駛汽車熱鬧背后的隱憂

03

知識產(chǎn)權(quán)困難

對于國內(nèi)GPU初創(chuàng)企業(yè)來說，長期持續(xù)的盈利支持是GPU跨代發(fā)展的強大動力面對英偉達，ADM等巨頭構(gòu)筑的高壁壘，瞄準(zhǔn)目標(biāo)應(yīng)用的大量驗證和出貨是國產(chǎn)GPU不可避免的困難

GPU作為高性能，高復(fù)雜度的大芯片，要想在短時間內(nèi)快速推出相關(guān)產(chǎn)品，必須依賴外部ip而且近幾年國內(nèi)GPU廠商也在陸續(xù)探索輕量化和商業(yè)化的發(fā)展之路但除去生態(tài)和落地挑戰(zhàn)，據(jù)一位業(yè)內(nèi)人士分析，國產(chǎn)GPU在核心基礎(chǔ)技術(shù)上的投入仍然不夠雖然目前研發(fā)GPU的公司很多，但是大部分都是license IP模式，同質(zhì)化明顯

說到GPU IP，主要有兩大IP類型:數(shù)字IP和模擬IP，每個IP系統(tǒng)都有不同的分類從模擬IP來看，分為三部分，一是PCIe，，第二，內(nèi)存，涉及DDR5/4，LPDDR5/4等三是重要的顯示IP，即Displayport和HDMI從數(shù)字IP的角度來看，涉及到核心的GPU IP，以及基于RISC—V或Arm的微控制器IP，和視頻編解碼器的IP，例如H.264..需要注意的是，在GPGPU層面，核心IP大多是廠商開發(fā)的，也有廠商使用的是經(jīng)過訓(xùn)練或想象推理的IP，GPGPU不需要顯示IP

理論上，越是自研的IP，GPU的差異越明顯，但相對來說，資金，人員，時間的成本也更高一位從事GPGPU R&D的企業(yè)代表告訴我們，自行開發(fā)GPU IP需要36—48個月，200名工程師，外包IP可以減少12—18個月的開發(fā)周期

不得不說，由于設(shè)計GPU IP的復(fù)雜性，很多最優(yōu)方案都獲得了專利，使得GPU核心IP市場成為少數(shù)玩家的陣地。

在PC和服務(wù)器GPU領(lǐng)域，核心的GPU IP廠商主要是Imagination，core，Grenfell在移動GPU領(lǐng)域，主要有Arm Mali和Imagination PowerVR系列過去幾年，芯元在收購了美國嵌入式GPU designer Graphics Core，以及的Adreno之后，也有了不少授權(quán)用戶高通Adreno從AMD購買，不向外界出售作為GPU的老牌巨頭，英偉達和AMD都有自己強大的GPU IP，英特爾也購買了AMD的GPU IP，在獨立GPU市場東山再起

總體來看，國內(nèi)GPGPU企業(yè)與國際廠商的技術(shù)差距在3年左右，渲染GPU與國際廠商的差距在10年左右要彌補這一差距，不僅需要在生態(tài)層面發(fā)力，還需要提升國產(chǎn)核心IP能力

業(yè)內(nèi)人士還指出，從GPU IP供應(yīng)商的角度來看，國內(nèi)R&D存在投入不足，競爭力弱，市場狹窄，技術(shù)研發(fā)后續(xù)力量不明確等問題，要想在國內(nèi)發(fā)展GPU，就要想辦法讓那些在GPU技術(shù)鏈各環(huán)節(jié)投入真金白銀進行技術(shù)研發(fā)的公司生存下來，慢慢發(fā)展。

值得注意的是，雖然火熱的小芯片開啟了一種新型的IP復(fù)用模式，但也給IP廠商的商業(yè)模式帶來了新的變化，國內(nèi)GPU IP廠商如鑫源也在加速以小芯片的形式實現(xiàn)IP芯片化不過，吉維咨詢認為，這不僅會給商業(yè)模式帶來挑戰(zhàn)，還需要解決設(shè)計，模對模接口挑戰(zhàn)，封裝制造等方面的困難，很難實現(xiàn)彎道超車

04

生態(tài)憂慮

雖然A100和H100的禁售成為國產(chǎn)GPGPU發(fā)展的新催化劑，可以說創(chuàng)造了難得的機會窗口，但除了性能差距，成功補位也顯得尤為迫切。

很多客戶都非常方便地使用過英偉達的訓(xùn)練加速卡一方面性能優(yōu)異，通用性強，另一方面生態(tài)CUDA的計算平臺適用于各種模型，客戶可以在此基礎(chǔ)上高效地訓(xùn)練或改進自己的算法吉維咨詢表示，國內(nèi)芯片設(shè)計能力和頭部品牌還有很大差距考慮到軟件和生態(tài)方面，差距會進一步拉大

正如一位GPGPU廠商代表所說，GPGPU的生態(tài)非常復(fù)雜，需要一直到應(yīng)用層，為所有應(yīng)用提供全面的支持，甚至需要獨立開發(fā)來支持一個新的應(yīng)用領(lǐng)域。

雖然禁運有一年緩沖期，但是一年后呢很可能你也會面臨拿不到最先進產(chǎn)品的可能雖然英威達也表示可以提供一些性能低于A100的相對低端的產(chǎn)品，讓客戶通過堆疊等方式達到相應(yīng)的計算能力，但這仍然會大大影響培訓(xùn)的成本和效率

因此，吉為咨詢認為，雖然國內(nèi)在GPGPU領(lǐng)域已經(jīng)實現(xiàn)了部分國產(chǎn)替代，但短期內(nèi)性能達到A100級別不現(xiàn)實另外，更大的阻力來自于生態(tài)雖然很多國產(chǎn)GPGPU芯片都支持CUDA兼容，但是兼容程度和級別無法量化，各個公司的產(chǎn)品級別標(biāo)準(zhǔn)也不統(tǒng)一，這肯定會增加算法工程師的使用和學(xué)習(xí)成本

所以整合微診和分析，兼容是捷徑，但不是終點從長遠來看，我們必須建立自己的生態(tài)國內(nèi)的GPGPU廠商也要盯緊點

毫無疑問，美國對中國芯片產(chǎn)業(yè)的全面圍剿，將形成新的半導(dǎo)體鐵幕，也將加速國產(chǎn)芯片自主化的進程但是，從弱到強，從低端到高端，顯然是一個需要幾年時間的長征

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