又一國產企業立志攻克GPU難題，造一塊自己的顯卡到底有多難？

近日，武漢市科技局下達2023年度重點研發計劃項目。攀升科技“基于國產GPU的顯卡研制及產業化”項目位列其中。項目落地后，將解決潛在“卡脖子”產品——“顯卡”的核心計算組件國產化難題。

2023年2月，中共中央、國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》，明確要夯實數字中國建設基礎，并構建自立自強的數字技術創新體系。今年以來，在ChatGPT快速迭代的浪潮下，神經網絡、深度學習和預訓練大模型等人工智能技術進入井噴期，全球對超大規模并行算力需求暴增，獨立顯卡作為AI算力核心基礎設施的重要性日益突出。

在GPU領域，我國一直缺少核心技術以及生產經驗，與國際水平差距較大。國產品牌急需突破和壯大，解決潛在“卡脖子”產品核心技術，實施國產品牌替代，共建“光芯屏端網”產業鏈。

攀升科技此次立項成功的“基于國產GPU的顯卡研制及產業化”項目，將解決各類計算“終端”的核心計算組件國產化問題，極大提升計算終端組件的國產化率；基于國家數字基礎建設和獨立自主技術創新的導向，向各領域提供所需的國產品牌顯卡產品，為武漢市和國家的數字基礎建設提供硬科技產品基礎，解決潛在“卡脖子”風險。

本項目將實現從顯卡核心軟硬件設計、研發調試、生產制造到品控檢驗等全流程的核心技術國產化和經驗積累，在諸如顯卡PCB集成電路、供電模組、散熱模組和顯存、供電管理等關鍵技術環節進行創新和突破。


GPU研發技術壁壘極高

GPU的研發是一項大型的系統工程，包含硬件架構、算法、軟件生態等多個組成，缺一不可，壁壘極高。CPU巨頭Intel近二十年多次嘗試征服高端GPU領域，曾在前兩年專門成立加速計算系統與圖形事業部（AXG），試圖再度殺入高端GPU市場，卻始終反響平平。甚至現在的GPU絕對霸主NVIDIA，從95年首款產品NV1正式誕生發展至今，也是在顯卡領域耕耘了20多年才有當前的成績。足可見GPU產業的門檻之高。

在硬件上，國產最大的問題就是IP，任何一款高端芯片的打造都離不開IP。但是，GPU IP的自研開發需要3-5年的周期，需要數百個專業領域的工程師。因此短時間內在硬件上實現完全國產化并不容易，國內GPU廠商如芯動、摩爾線程等幾乎都是外購IP加上部分的自主研發。中天恒星剛發布的“天狼星”雖然實現了國產自主GPU架構，100%IP屬于自主研發，但真正要完善軟件生態，穩定商用，我想還需要很長的一段時間。

在軟件上，國產難題主要涉及驅動開發、算法及軟件生態。業內人士指出，計算芯片最大的門檻其實不是硬件，而是軟件。目前業內GPU特別是用于通用算力的GPGPU，主流的軟件架構是英偉達的CUDA，此架構在2006問世以來，與下游軟件、驅動廠家已經有了深度合作。而且CUDA本身涵蓋了多個技術領域，其開發與后續更新都與英偉達自家GPU高度綁定，從某種角度來看，英偉達在GPU領域的壟斷很大程度上是通過CUDA平臺上的軟件生態實現。因此國內GPU廠商如果想真正對標英偉達，CUDA生態是繞不開的一環。


國產GPU整個商業生態尚未成熟

在芯片“斷供”之前，國內購買海外高端GPU芯片之路暢通，很少有客戶在重大項目采購時會考慮國產GPU，都普遍傾向海外最先進、最穩定的產品，以保證項目順利完成。究其原因有二，一是畢竟國產GPU的發展才剛剛起步，在性能和穩定性方面尚未取得長時間，多項目的驗證，不少國產GPU在實際應用中出現了工作負載低，芯片性能不穩定，兼容性差的情況。二是軟件生態不夠完善，如果一個芯片沒有與之配套的軟件生態，則很難真正形成大面積的應用。

在當下GPU應用最火的AI大模型訓練中，騰訊云新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能計算集群使用的是英偉達最新代次H800 GPU；阿里曾在 2018-2019 年采購了上萬塊英偉達的V100和T4 GPU用于近年來的云計算和大模型訓練，其他字節、百度、美團、B站等都清一色采購英偉達的A100、H100 GPU或是去年禁令后英偉達專門推出的減配版 A800、H800 GPU。

這使得國產GPU在國內鮮有大企業應用成功的案例，大部分還僅僅圍繞在PC、圖形渲染領域，或是應用在專門的軍事、政府等部門。商業市場的大門，只是開了一條縫。

另外，國產GPU廠商的硬件架構，軟件API接口不盡相同，客戶基本只能多選一，兼容和替換都不夠靈活，比較難實現技術生態的統一。

短期難盈利

對于GPU創企而言，巨大的研發費用和資本開支是必需，但長期、持續的利潤支撐才是GPU跨代發展的強勁驅動力。

盡管近幾年因為AI人工智能的火爆，使得GPU創企的融資環境變得相對寬松，但由于國內近幾年批量的GPU創企涌入，使得競爭激烈，加上研發投入巨大，在規模市場打開之前，GPU廠商在短期內難以實現量產盈利，令一眾大VC和PE機構望而卻步。

芯片市場上，OPPO上個月關停了手機芯片自研公司哲庫，便是因為短期難盈利，倒在了黎明前。同樣，對于部分GPU創企來說，也面臨著資本市場洗牌的風險。


種子選手的秘密

在目前國內一票GPU的“種子選手”中，一家名叫壁仞科技的企業引起了人們的注意。原因很簡單，那就是其產品BR100不僅創下了全球算力紀錄，并且宣稱其峰值算力達到了英偉達A100的3倍，甚至還能對標沒發售的H100。

然而，稍微了解過國內芯片行業的人都知道，在芯片領域，國內的炒作太多了，徒有其表的例子也太多了。

那么，做出這個“媲美英偉達”GPU的企業，究竟是什么來頭？其自主研發的BR100，是否真的像其宣傳的那樣出色？

要回答這個問題，我們不妨先看看壁仞科技的創始班底，技術背景究竟如何。

作為一家通用智能芯片設計研發商的壁仞科技，成立于2019年，團隊由國內外芯片和云計算領域的專家和研發人員組成。其創始人張旭博士，不僅擁有清華大學和斯坦福大學的博士學位，還曾是英偉達的高級架構師，負責Volta架構的設計和開發。

除此之外， 團隊其他成員的技術身份，也頗為亮眼。

李新榮，聯席CEO，曾任AMD全球副總裁、中國研發中心總經理，負責AMD大中華區的研發建設和管理工作。

洪洲，CTO，曾在NVIDIA、S3、華為等工作操刀GPU工程項目，擁有超過30年的GPU領域經驗。

焦國方，軟件生態環境主要負責人，曾在高通領導和產品研發了5代Adreno移動GPU系統架構。

這樣的團隊背景，決定了壁仞科技的技術底色。

依據之前在英偉達、AMD、高通、商湯科技等知名企業的研發經驗和技術積累，壁仞科技研發了自主原創的芯片架構——壁立仞。壁立仞架構基于SIMT（單指令多線程）模型，針對AI場景進行了專用的優化和定制。其最大的特點，就是可以將多個小芯片拼成一個大芯片，每個小芯片只做一部分功能，然后通過高速互連組合成一個大芯片。這樣可以提高芯片的良率和可靠性，同時降低成本和功耗，實現更強大的算力和擴展性。

這就是壁仞科技所謂的Chiplet的設計理念。

這種技術的難點在于如何保證芯片之間的高速通信和協作，同時避免信號干擾和功耗過高。因此，如何設計合適的芯片分割和組合方案，使得每個芯片都能發揮最大的效能，同時減少電磁干擾和熱耗散，就成了Chiplet能否成功的關鍵。

對此，壁仞科技使用了兩種關鍵的技術2.5D CoWoS和BLink，來攻克這一難關。

簡單地說，2.5D CoWoS技術是一種把多個芯片堆疊在一起的技術，它利用了一個硅基板作為中介層，縮短了芯片之間的距離，從而提高了信號的傳輸速度和質量。而BLink則在中介層上，建立了一個專用的接口，它可以讓多個芯片之間直接傳輸數據，而不需要經過其他的電路或芯片，從而減少了延遲和功耗。然而，盡管2.5D CoWoS、BLink這些技術，讓壁仞科技打造出了算力更強的BR100，但這些技術，目前在國際上并不罕見，其他GPU廠商也有過類似的設計。

例如，Nvidia的A100和H100 GPU都采用了CoWoS技術，把GPU芯片和HBM內存堆疊在一起，提高了內存帶寬和計算性能。而Nvidia還開發了自己的NVLink接口，類似于BLink接口，可以讓多個GPU之間高速互聯。

此外，AMD也有自己的Infinity Fabric接口，可以實現類似的功能。

那既然這是一種“大家都能用”的技術，那壁仞科技怎么就做到讓BR100算力達到A100三倍的呢？而英偉達真就會坐視著自己被超越了？

其實，這樣的結果，是二者在不同數據格式下的表現所致。

具體來說，BR100的巨大算力，更多是在矩陣FP32數據格式下的表現。

一般來說，數據格式占用的位數越多，它的范圍和精度就越高，但是也會消耗更多的空間和電力。而矩陣FP32其實就是一種特殊的FP32數據格式，它只用了19位來存儲一個浮點數，這樣做的目的是為了讓矩陣FP32能夠兼容Tensor Core這種專門用于加速矩陣乘法的硬件單元。矩陣乘法是深度學習中最常見和最重要的計算操作之一，所以使用矩陣FP32可以大幅提升深度學習的性能。但是，矩陣FP32也有一個缺點，就是它的精度比向量FP32低，也就是說它能表示的浮點數的范圍和細節程度比向量FP32小。這樣就會導致一些誤差和損失，在某些情況下可能會影響模型的質量和效果。

因此，矩陣FP32和英偉達A100的向量FP32并不等價，因為矩陣FP32只適用于矩陣乘法這種特定的計算操作，并不能代表GPU的整體性能。


國產力量的崛起

這些國產GPU廠商的崛起，對英偉達的AI算力市場份額構成了一定的挑戰和威脅。

一方面，國產GPU廠商可以提供更高性價比、更低能耗、更靈活定制的產品和服務，滿足國內客戶的多樣化需求和預算。

另一方面，國產GPU廠商可以避免受到美國政策的影響和干擾，保障國內客戶的數據安全和供應穩定。

因此，國產GPU廠商有望在國內市場占據更大的份額，甚至在國際市場上與英偉達展開競爭。

當然，英偉達也不會坐以待斃，它仍然擁有著強大的技術優勢、品牌影響力、生態合作力等資源，可以繼續保持其在AI算力領域的領先地位。英偉達不斷推出新一代的GPU芯片和加速卡，如Ampere（安培）架構的A100、Grace（格雷斯）等，提升其在AI訓練和推理方面的性能和效率。英偉達還不斷拓展其在AI應用領域的布局，如收購Arm、DeepMap等公司，加強其在自動駕駛、物聯網、邊緣計算等領域的競爭力。英偉達還不斷完善其在AI開發生態方面的支持，如推出Jetson Nano、JetPack SDK等工具，降低AI開發者的門檻和成本。

國產顯卡的發展未來對英偉達顯卡AI算力需求的替代前景是一個值得關注和探討的話題。

從目前的情況來看，國產顯卡已經取得了顯著的進步和突破，對英偉達形成了一定的競爭壓力。但是，英偉達仍然保持著其在AI算力領域的領導地位，對國產顯卡也有著自己的應對策略。

未來，隨著AI技術和應用的不斷發展和創新，GPU市場將呈現出更加多元化和激烈化的態勢，這將對各個GPU廠商提出更高的要求和挑戰，也將為用戶帶來更多的選擇和價值。