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為什么GPU芯片的研發(fā)比一般芯片難度大，研發(fā)成本高？
通用計算GPU
再看通用計算GPGPU芯片，目前進展比較快的當屬天數(shù)智芯，今年3月，天數(shù)智芯發(fā)布全自研高性能云端7納米芯片BI及產(chǎn)品卡。BI是國內第一款全自研、真正基于通用GPU架構的GPGPU云端高端訓練芯片，采用業(yè)界領先的7納米制造工藝、2.5D CoWoS封裝，容納240億晶體管，支持FP32、FP/BF16、INT32/16/8等多精度數(shù)據(jù)混合訓練，集成32GB HBM2內存、存儲帶寬達1.2TB，單芯每秒可進行147萬億次FP16計算（147TFLOPS@FP16）。
BI芯片及產(chǎn)品卡均以實體形式發(fā)布，即將進入批量生產(chǎn)和商用交付，產(chǎn)品開發(fā)和商業(yè)應用進度領先國內同行1-2年時間。
天數(shù)智芯高管對電子發(fā)燒友網(wǎng)表示，近年興起的AI浪潮中，GPGPU對于用傳統(tǒng)語言編寫的、軟件形式的計算有較好的支持，具有高度的靈活性等這些特點，使其成為了一項炙手可熱的技術產(chǎn)品。跟ASIC芯片相比，GPGPU具有更廣泛的適用性、兼容性、靈活性，對技術變化的包容和適應能力更為突出，產(chǎn)品的應用生命周期更長。同時，通過性能挖掘優(yōu)化，達成性能、能耗和性價比的最優(yōu)解，實現(xiàn)跟ASIC芯片相當?shù)乃懔湍芎乃健?/p>
早前，天數(shù)智芯首席科學家鄭金山曾表示，“國際領先廠商GPU里是有圖形渲染的，在芯片上大約占30%，但是圖形渲染對于AI和數(shù)據(jù)中心完全沒有用。所以這一塊我們直接取消掉?！被蛟S這就是GPGPU在數(shù)據(jù)中心和AI市場的機會所在。
壁仞科技也是專注GPU芯片研發(fā)的初創(chuàng)企業(yè)，成立于2019年，致力于開發(fā)原創(chuàng)性的通用計算體系，建立高效的軟硬件平臺，同時在智能計算領域提供一體化的解決方案。從發(fā)展路徑上，壁仞科技將首先聚焦云端通用智能計算，逐步在人工智能訓練和推理、圖形渲染等多個領域趕超現(xiàn)有解決方案，實現(xiàn)國產(chǎn)高端通用智能計算芯片的突破。短短兩年間已完成B輪融資，累計融資額超47億元人民幣。
業(yè)內人士表示，GPU芯片的研發(fā)比一般芯片難度大，研發(fā)成本高，先進工藝的芯片投片花費巨大，少則幾億多則十億元以上，因此整個國產(chǎn)GPU芯片無論是融資還是投入都是相對較高的。從技術角度看，用于圖像渲染的GPU設計相對更加復雜，不僅是GPU架構上，還在接口速率、帶寬、存儲以及先進封裝如Chiplet等方面，考驗芯片廠商的設計能力。而GPGPU針對AI訓練或推理場景采用一定的算力和算法，能夠更有針對性地發(fā)展計算性能。
在GPU領域業(yè)界常說，英偉達的成功并不僅是它的GPU芯片，更重要的是它的軟件生態(tài)，因為其構建的強大生態(tài)，即便它的芯片或方案更貴，也仍然得到用戶的購買。而這樣的生態(tài)體系，令許多GPU或AI芯片公司望塵莫及。當然，在國內我們的桌面處理器生態(tài)系統(tǒng)正在建設，廠商們主動積極地將CPU、GPU與操作系統(tǒng)、應用軟件進行廣泛適配。另一個突圍的機會則是國產(chǎn)GPU芯片廠商與客戶充分溝通從定制功能、降低成本的角度切入到客戶的需求當中。
