国产GPU芯片的机会来了

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英伟达和AMD宣布“断供”高端GPU芯片的消息，让国内相关领域再一次感受到了“卡脖子”的危险。虽然随后又传出英伟达等已经获得了一定期限的销售许可，或许可以屯点货解决短期问题，但从长远来看，加快GPU领域的自主可控建设，已经刻不容缓。

GPU本来是图形处理器的英文缩写，最开始只是负责计算机中图像和图形相关的运算工作，后来才承担大型并行算术运算，分担CPU的计算工作量。如今，GPU已经成为大规模扩展计算能力的高性能计算（GPGPU）和人工智能计算（AIGPU）等方面的常规部署。

所以，如果高端GPU芯片断供，受影响最大的当属超算平台、AI产业等，甚至有很多业内人士分析，这就是冲着我国的超级计算来的。当然，数据中心、云计算，乃至整个互联网行业，实际上都会受到一定程度的影响。

之所以会有如今的被动局面，一个重要原因是我们的GPU研发起步较晚。国内自研GPU的核心企业中，最早的景嘉微做GPU也只有十多年时间，其他大多数企业仅有几年甚至两三年的历史。因此，国内GPU市场几乎被英伟达和AMD所垄断，也就十分正常了。当然，这两家巨头实际上也差不多垄断了全球的GPU市场。

国产GPU芯片的机会

如今，英伟达和AMD这两家企业断供，不利的影响当然很大。但是，有挑战，更有机会，这也将为我国GPU本土生产提供良好的发展空间和市场前景，这对于正在成长中的国产GPU企业，无疑是一个巨大机会。

首先，是市场机会。这个比较直接。

虽然，现在我们的GPU产品可能还达不到高端要求，但最终这个需求必须靠我们自己来满足。但在成熟GPU市场，国内企业则迎来了更多的机会。

作为GPU下游客户，当然希望用成熟的、性价比高的产品。在英伟达和AMD等国外企业的垄断之下，即使国内企业有类似的产品，客户往往也会优先选择英伟达和AMD的产品。

如今，即便是成熟产品，那些仍然可以从英伟达和AMD买到的非高端GPU，也有被断供的威胁了，那么转而大力支持国产GPU，将成为这些下游客户必然的选择。至少，也必须以国产GPU作为备份。

其次，是投资的机会大大增加。

国内GPU研发之所以形成这么大的差距，其中一个重要原因就是缺少投入。毕竟在英伟达等巨头的市场垄断之下，你做出来的初级GPU产品一般很难有客户，也就难以进一步改进和形成稳定的产能。在这种情况下，企业和投资人都不敢大规模投入。

现在的情况不同了。市场被让出来了，政策和投入肯定很快就会跟上。

国产GPU已经具备抓住机会的能力

令人欣慰的是，国内的GPU企业已经打下了不错的基础，完全有信心和能力抓住机会迎接挑战，逐步完成自主化替代。

一方面，海光、兆芯、龙芯，这几大国产CPU厂商，前几年已经开始涉足GPU领域，并且凭借其强大的芯片研发能力，在GPU方面也形成了一定的研发基础和成果。

还有华为海思，研发的AI芯片昇腾910，根据相关机构此前的测算数据，其算力已经超过了国际顶尖AI芯片的2倍，训练速度也是它们的1.5倍左右。虽然海思的芯片暂时找不到代工，但相信华为海思团队在芯片研发上面的实力未减。

另外一方面，国产GPU在近来进步快速，成果频出，令人振奋。

就在刚刚结束的2022世界人工智能大会上，壁仞科技原创架构的大算力人工智能通用GPU芯片BR100，从800多个参选项目中脱颖而出，获得了世界人工智能大会最高奖项“SAIL大奖”，这也是全球通用GPU算力纪录第一次由一家中国企业创造。

据介绍，BR100基于自主原创的芯片架构研发，其单芯片峰值算力达到了PFLOPS级别，峰值算力达到国外厂商在售旗舰产品3倍以上。

此外，景嘉微的JM9系列GPU已经完成流片、封装和测试工作；芯动科技高性能国产桌面级GPU芯片“风华2号”已经正式发布；天数智芯7纳米GPGPU加速卡 “天垓100”已进入量产环节，还有寒武纪、昆仑芯、阿里平头哥等，在国产GPU上均有所突破。国产GPU可以说出现了一片欣欣向荣的景象。

挑战和困难仍然巨大

当然，要在GPU领域真正实现国产化替代，我们还有不少短板需要补齐。比如设计EDA工具、芯片架构IP、工艺制程等等，国产GPU面临的挑战依然巨大。

除了景嘉微等少数几家企业，目前国内性能领先的GPU企业，有不少是购买商用GPU IP授权，然后自行修改迭代完善的。这里面就隐藏着风险，假如IP供应商终止授权，那么就会面临研发和生产难以持续等问题。

此外，国内GPU产业的发展依然受限于芯片制造的瓶颈。目前较为先进的GPU芯片，都依赖于三星、台积电代工，在国产光刻机等关键设备取得突破性进展之前，就难以实现国产GPU芯片的完全自主可控，甚至会与英伟达、AMD等拉大差距。

英伟达和AMD等国外半导体厂商经过多年的技术发展和积累，在GPU领域建立起了许多技术壁垒，我们想要追赶甚至超越的难度可想而知。这方面，必须有清醒的认识，并尽快探索替代方案。否则，一旦美进一步收紧半导体政策，非自研架构的GPU企业，或将面临很大的困难。

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