電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/莫婷婷）當(dāng)下，英偉達(dá)、AMD兩大巨頭占據(jù)全球超過(guò)80%的通用GPU市場(chǎng)。在算力需求激增的情況下，多家國(guó)內(nèi)企業(yè)選擇加入通用GPU賽道，例如天數(shù)智芯、沐曦、壁仞科技、登臨科技等。就在2021年3月，天數(shù)智芯發(fā)布全自研云端訓(xùn)練通用GPU芯片——天垓100芯片，這也是國(guó)內(nèi)第一款全自研、GPU架構(gòu)下的7nm制程通用GPU訓(xùn)練芯片。

電子發(fā)燒友網(wǎng)記者了解到，天數(shù)智芯的7nm 通用GPU訓(xùn)練芯片已經(jīng)獲得安防、人工智能、超算中心等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的客戶(hù)訂單，未來(lái)將持續(xù)往5nm、3nm等更高級(jí)的制程發(fā)力。那么，國(guó)內(nèi)通用GPU芯片量產(chǎn)的技術(shù)瓶頸在哪里，國(guó)內(nèi)企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)突圍？記者就相關(guān)問(wèn)題與天數(shù)智芯副總裁郭為進(jìn)行了交流。

為什么國(guó)產(chǎn)通用GPU芯片量產(chǎn)難度大？

通用GPU即通用圖形處理器，可用于人工智能模型訓(xùn)練與推理，以及高性能計(jì)算。與CPU相比，GPU的平行處理能力、處理速度都優(yōu)于CPU，這也加強(qiáng)了GPU的通用性，而通用GPU的出現(xiàn)讓GPU更加專(zhuān)注通用性?？梢哉f(shuō)，通用GPU就是GPU里的另一個(gè)快速發(fā)展的細(xì)分市場(chǎng)。

市場(chǎng)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)顯示，2019年我國(guó)通用GPU芯片的市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)86億元，預(yù)計(jì)到2025年將保持32%的年復(fù)合增長(zhǎng)率，達(dá)458億元。面對(duì)如此巨大的市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)企業(yè)涉足通用GPU市場(chǎng)，面臨哪些挑戰(zhàn)？郭為向記者表示，通用GPU芯片在設(shè)計(jì)上主要面臨的是兩大挑戰(zhàn)，一是通用架構(gòu)，二是軟件生態(tài)。

在架構(gòu)方面，通用架構(gòu)需要適配各種各樣的算法，包括基礎(chǔ)計(jì)算；同時(shí)考慮到應(yīng)用場(chǎng)景的特殊性，對(duì)芯片功耗也有要求，這就需要對(duì)芯片架構(gòu)的優(yōu)化和設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)低功耗高算力；另一方面，記者了解到國(guó)內(nèi)在人才方面還面臨較大的缺口，培養(yǎng)一位成熟的工程師需要10年的時(shí)間。

在軟件生態(tài)方面，通用GPU不僅僅是一顆芯片硬件，還涉及到整個(gè)軟件棧、編譯器等一系列的軟件生態(tài)系統(tǒng)。

為了突破技術(shù)瓶頸，天數(shù)智芯從2018年開(kāi)始正式啟動(dòng)通用GPU芯片設(shè)計(jì)，歷時(shí)三年最終量產(chǎn)國(guó)內(nèi)首款全自研的7nm 通用GPU芯片。據(jù)了解，該芯片采用2.5D CoWoS晶圓封裝技術(shù)，集成240億晶體管，支持多精度數(shù)據(jù)類(lèi)型支持標(biāo)準(zhǔn)/混合訓(xùn)練。在軟件上，該芯片兼容主流生態(tài)系統(tǒng)，采用自主研發(fā)的軟件棧，從多方面實(shí)現(xiàn)算力升級(jí)。

目前，一些國(guó)際巨頭在GPU行業(yè)中仍處于領(lǐng)先位置，國(guó)內(nèi)廠商需要突破重重挑戰(zhàn)才能實(shí)現(xiàn)GPU突圍。郭為也提到，英偉達(dá)經(jīng)過(guò)十幾年的發(fā)展，不僅有自主完善芯片架構(gòu)，同樣也有完善的軟件生態(tài)，相對(duì)于軟件生態(tài)，它具有豐富的軟件接口、底層加速庫(kù)，通用GPU芯片的入場(chǎng)門(mén)檻更高，這些都是國(guó)產(chǎn)企業(yè)需要追趕的。

正是因?yàn)橥ㄓ肎PU行業(yè)的高門(mén)檻，天數(shù)智芯的不易與成功也讓國(guó)產(chǎn)企業(yè)看到了另一個(gè)可能性。

天數(shù)智芯推出7nm通用GPU芯片時(shí)便得到了業(yè)內(nèi)人士的認(rèn)可。中國(guó)工程院院士倪光南表示，該芯片在性能指標(biāo)方面并不亞于國(guó)外主流產(chǎn)品。電子發(fā)燒友網(wǎng)了解到，天數(shù)智芯的“天垓100芯片”比業(yè)內(nèi)同類(lèi)芯片的面積小了一半，卻實(shí)現(xiàn)單精FP32性能37TFlops，半精FP16/BF16性能147TFlops。

國(guó)產(chǎn)通用GPU芯片落地，深挖應(yīng)用場(chǎng)景

國(guó)產(chǎn)通用GPU芯片在AI領(lǐng)域?qū)⒋蜷_(kāi)大規(guī)模的應(yīng)用市場(chǎng)，而這些都需要云端訓(xùn)練。以安防攝像頭為例，攝像頭在工作過(guò)程中，需要進(jìn)行車(chē)輛識(shí)別、人臉識(shí)別等，這部分更重要的是依賴(lài)云端訓(xùn)練出的模型，進(jìn)行大量推理。

郭為提到，通用GPU芯片還可以用于安檢機(jī)，以及快遞行業(yè)，對(duì)大量的物品進(jìn)行識(shí)別，不管是安防還是快遞行業(yè)，這些行業(yè)對(duì)模型訓(xùn)練以及模型推理的速度要求都非常高。在這方面，天數(shù)智芯已有客戶(hù)帶來(lái)了落地應(yīng)用案例。

通用GPU芯片最典型的應(yīng)用場(chǎng)景是在人工智能，但隨著技術(shù)的成熟，通用GPU芯片在5G、自動(dòng)駕駛、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的應(yīng)用不斷擴(kuò)增。

自動(dòng)駕駛最重要的是安全性，車(chē)上有大量的傳感器獲取路面情況，這些數(shù)據(jù)將被整合，再通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的模型預(yù)測(cè)路況，可以迅速作出決定。郭為指出，在這個(gè)過(guò)程中，需要大量的算力，同時(shí)考慮到汽車(chē)空間、電池功耗等問(wèn)題，將大功耗或者大算力系統(tǒng)放在汽車(chē)內(nèi)部也不太適合，最值得考慮的解決方案是將系統(tǒng)放在邊緣側(cè)，同時(shí)因?yàn)樗枰杆僮鞒鰶Q定，要求邊緣側(cè)和汽車(chē)之間的通訊盡量地做到低時(shí)延，5G恰好可以實(shí)現(xiàn)這樣的低時(shí)延。

在這些處理過(guò)程中，都需要用到通用GPU芯片。郭為認(rèn)為，在達(dá)到理想的高算力低功耗的技術(shù)下，未來(lái)可以把高端的高算力的芯片直接放在汽車(chē)上面，應(yīng)用場(chǎng)景也就更廣了，這也是未來(lái)幾年業(yè)內(nèi)的研究方向。

對(duì)于未來(lái)的發(fā)展戰(zhàn)略，天數(shù)智芯副總裁郭為提到了三大方面：

一是更強(qiáng)的算力。任何一個(gè)AI應(yīng)用的模型都會(huì)越來(lái)越復(fù)雜，要求提供更高的算力，同時(shí)芯片制成提升會(huì)帶來(lái)邊際效應(yīng)收窄，這時(shí)該如何進(jìn)一步提升算力，實(shí)際上是任何一個(gè)通用GPU芯片都會(huì)面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。另一方面，自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療等各個(gè)行業(yè)的算法也在不斷演進(jìn)，此時(shí)，對(duì)于訓(xùn)練芯片來(lái)講，更高的算力才能支持相應(yīng)的算法運(yùn)行。

二是更高的通用性。由于技術(shù)的快速迭代，云端訓(xùn)練芯片一定要有更高的通用性才能跟上智能駕駛、智慧醫(yī)療等高端市場(chǎng)需求。

三是隱私計(jì)算。智慧醫(yī)療場(chǎng)景涉及到患者，甚至醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私。而任何一個(gè)AI模型都需要大量的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，這時(shí)需要用到隱私計(jì)算，通過(guò)隱私加解密的方式，讓這些敏感的數(shù)據(jù)做到可用。

“對(duì)于醫(yī)療這樣的場(chǎng)景，隱私保護(hù)是相當(dāng)重要的。云端訓(xùn)練芯片關(guān)于隱私保護(hù)這部分的解決方案，以及通用計(jì)算，也應(yīng)當(dāng)是后面的發(fā)展趨勢(shì)?！惫鶠楸硎?，天數(shù)智芯在未來(lái)會(huì)深挖隱私保護(hù)的相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景，并且推出解決方案。

小結(jié)

如今，國(guó)內(nèi)企業(yè)不斷發(fā)力通用GPU芯片市場(chǎng)，隨著技術(shù)的成熟也將給更多的應(yīng)用場(chǎng)景帶來(lái)多樣化的可能性。當(dāng)然，國(guó)內(nèi)企業(yè)還需正視與國(guó)際企業(yè)的差距，并且在追趕的過(guò)程中，不斷縮小差距，讓國(guó)內(nèi)的通用GPU芯片打開(kāi)真正的用武之地。