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国产GPU凭何比肩国际大厂?

时间:2022-02-23 10:05:01 作者:黄烨锋 阅读:
GPU这个原本仅在图形计算领域发挥作用的芯片,如今大规模地应用到通用计算与AI之上。现在的GPU涉足领域涵盖生物医疗、化学分析、航空航天、气候气象、金融、AI等方方面面。所谓的GPGPU(general-purpose GPU)及其分支的AI芯片市场正处在高速发展阶段。伴随中国半导体事业这两年的高速发展,自然亦有着眼于这一市场的更多参与者介入……
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早年GPU这一硬件形态竞争中,仅剩的市场玩家应当无论如何也没有想到,除了游戏(Gaming)和专业图形视觉加速之类的业务,数据中心也会成为其赚钱的大头。几年前主流GPU厂商召开发布会,关键词还是rendering和graphics。而从2019年开始,这些发布会的关键词已经落脚到AI、HPC、通用加速上了。

GPU这个原本仅在图形计算领域发挥作用的芯片,如今大规模地应用到通用计算与AI之上。现在的GPU涉足领域涵盖生物医疗、化学分析、航空航天、气候气象、金融、AI等方方面面。所谓的GPGPU(general-purpose GPU)及其分支的AI芯片市场正处在高速发展阶段。

伴随中国半导体事业这两年的高速发展,自然亦有着眼于这一市场的更多参与者介入,其中比较典型的是2020年9月成立的沐曦集成电路(上海)有限公司。在这一批新锐GPU及AI芯片国产初创企业中,沐曦是颇具代表性的一家公司,具有国际一流的芯片人才储备背景——这似乎也是这批新锐诞生的共性。

沐曦作为当前最吸睛的国产GPU芯片企业,也将参加今年4月即将在上海举办的IIC Shanghai 2022,观众报名尚在持续中。我们借IIC Shanghai举办之机,也率先采访了沐曦联合创始人、CMO孙尔俊,以期更深入地了解沐曦对自己的定位与未来的发展规划。

5nm GPU 传奇缔造之初

虽然沐曦的产品尚在研发期,却已经先声夺人。在成立之初,沐曦瞄准高端GPU市场,及核心成员具备高端GPU芯片量产经验一事就广为人知了。这个时间段也恰逢半导体技术人才回流趋势显现的重要时期。

这家公司的创始团队据说拥有近二十年深耕高性能GPU领域的经验,“曾在全球一流的GPU芯片公司完整负责过数十款GPU产品,包括核心IP设计和GPU量产交付全流程。多款产品一次流片成功,并成为市场的主流解决方案。”

拥有国内首屈一指的全建制团队和人才储备之外,使沐曦备受追捧的另一事件是融资。沐曦2020年11月获得天使轮融资“近亿元人民币”,次年1月、3月连续在Pre-A与Pre-A+轮分别获得“数亿元人民币”融资。去年8月,沐曦又宣布完成10亿元人民币A轮融资,由中国互联网投资基金与中国国有企业结构调整基金股份有限公司,这两个“国家队”领投。跟投机构包括和利资本、红杉资本中国、上海科创投等。

这些一方面可见GPU产品研发有多烧钱,另一方面则表明了沐曦在业界的热度。

尚未面世就备受瞩目的沐曦GPU

我们真正关注的,乃是沐曦预备推向市场的GPU产品。基于沐曦核心团队在GPU领域的经验,这家公司未来将推向市场的GPU产品主要是“针对异构计算等各种应用的高性能通用GPU芯片,拟采用5nm工艺技术,专注研发全兼容主流生态的国产高性能GPU芯片”,面向科学计算、数据中心及AI等应用领域,性能有望超越国际旗舰同类产品。

在我们的采访中,孙尔俊表示:“沐曦致力于为异构计算提供高性能GPU芯片和解决方案。产品主要应用方向包括传统GPU及移动应用,以及人工智能、智慧城市、数据中心、云计算、自动驾驶、生命科学、数字孪生、元宇宙等高性能异构计算前沿领域。”

“以通用计算为切入点,是考虑到科学计算、机器学习和AI训练等方面迫切的市场需求。其实新的一些渲染场景的增强也对计算部分提出了新的需求,甚至渲染与计算也在进行着密切的融合。”孙尔俊谈到,“下一步,沐曦也将推出渲染GPU,全面覆盖高性能GPU市场。”

芯片层面,孙尔俊告诉我们沐曦研发的GPU芯片“采用自主设计的GPU架构及指令集,采用可重构并行计算架构,可突破传统GPU性能瓶颈、实现世界一流的GPU计算性能”。另外,“基于沐曦先进的GPU芯片架构,其产品的片上高速内存读写能力可比肩全球最先进的水平。从经济效益来看,沐曦的芯片在功能、性能和功耗上都将在计算和通讯市场比肩国际最先进的GPU芯片。”

软件生态方面,“沐曦自主设计了兼容主流GPU生态的软件系统,支持主流AI开源框架、算子库及编译环境,广泛适配AI、计算科学等各类应用场景。”

到更高层级的系统应用上,“沐曦GPU支持GPU芯片级虚拟化、单机多GPU互联、多系统GPU集群互联等技术,可极大拓展GPU在AI、科学计算等大算力场景应用的性能空间。”

据说在短短的一年多的时间内,沐曦“已申请专利38项、其中发明专利占比为90%以上,已授权专利6项,已申请PCT国际专利5项,已获得软著登记10项,以上知识产权全部来源均为自主研发。”这些可说是实打实的市场优势了,这也让我们更期待看到沐曦的GPU产品。

为什么是GPU,而不是AI芯片?

在了解到沐曦这家公司的人才储备背景,及当前数据中心发展趋势以后,沐曦选择GPU产品赛道就可以理解了。不过事实上同期回流人才在市场上率先选择去做的通常都是AI芯片——国内的AI芯片公司这两年正如雨后春笋般涌现。而GPU发展这么多年,毕竟已经在国际上形成了寡头市场,发展得也如火如荼。

我们在去年国际电子商情杂志的10月刊封面故事《AI芯片竞争红海下的生存之道》一文中曾提到,即便是在AI这个赛道上,国际巨头的发展态势都已经构成了对一众AI芯片公司-尤其是AI训练芯片企业的“白色恐怖”。这就让人非常好奇,沐曦在创立之初就选择GPU赛道的原因。

对此,孙尔俊表示,“首先,GPU在人工智能、科学计算、金融、工业等重点领域都有大量应用场景,相比专用的AI芯片,GPU的通用性更强,落地场景更丰富,应用领域更广阔。目前大量资本涌入了GPU赛道,也可以反映出市场对GPU普遍看好。”

“其次,目前我国正在大力推进包括“东数西算”工程在内的算力建设,大力发展数字经济,国内市场对高性能智能计算芯片的需求迫切。在这个算力即是生产力的时代,GPU已经成为通用算力领域最核心的关键产品。沐曦致力于提供高性能GPU芯片和解决方案的研发,为数字经济的发展提供强大的算力支持。”

“最后,沐曦创始团队在GPU领域经验丰富,是国内首屈一指的高性能GPU全建制团队,平均拥有15年以上的从芯片设计到量产交付的全流程经验,因此对沐曦来说选择GPU赛道是水到渠成的。”

生态问题怎么解决?

沐曦推出自主研发的GPU产品,即便芯片性能和效率能做到“首屈一指”,生态构建的速度和质量,才是其GPU产品能否长久发展的基石。

GPU的可编程性、更强的通用性是其有别于一般AI芯片、可获取更大市场的组成部分。面向开发者的软件栈和开发生态就是发展的关键。此前沐曦光启智能研究院科学家李兆石在接受媒体采访时曾谈到,国产GPGPU在这一领域仍是跟随者状态。和国际巨头之间的差距实际上也不仅是国产GPGPU、AI芯片才有的问题。

“对于新兴的国产GPGPU而言,构建自己的软件栈时,首要任务是先打好基础,对标CUDA及以下的抽象层次,充分发挥自己芯片的特色,开发出一套用户可用、易用的编程模型。”李兆石说,“然后再结合目标用户的需求,对标TensorRT等框架,定制开箱即用的高层次编程模型。”

这或许表明,沐曦在定义产品之初对其开发生态就已经有了明确的规划。孙尔俊在采访中也说道:“沐曦提供的芯片及解决方案将具备完全自主知识产权的编译器和指令集。”但与此同时,“为了降低客户的迁移成本,将会在API级做到兼容市场主流的应用生态。同时,沐曦也会联合国内产业圈的同行,逐步打造全新的应用生态。”

“兼容市场主流应用生态”,是前期快速构建起生态的基础,确保开发者和用户的平滑迁移。而“联合国内产业圈的同行”,除了上下游协同合作的生态,应该也是基于国内GPGPU企业的软件暂存在一定共性;寻求共同发展是现阶段实现国产GPU前进的一条必由之路。

“希望通过我们的努力能够推动国内GPU产品研发及应用落地的进程。”孙尔俊说,“沐曦将结合自身全建制的GPU设计团队,潜心开展GPU核心技术研发,并与国内应用市场深度结合,构建完善的GPU软硬件生态,以实现国产高端通用GPU芯片的全面突破,并力争成为国际领先的GPU芯片企业。”

即便发展时间尚短,沐曦迄今已经获得的荣誉就不少了,包括登上2021年Venture50双榜,在中国深圳天使投资峰会上入选最具估值领先性企业Top 20榜单,位列2021中国超级创客年度峰会暨天九-胡润中国未来独角兽榜单,入选第二届毕马威中国“新科技”新锐企业50评选榜单等等。

当前沐曦在国内的布局,除了上海总部之外,北京、南京、成都、杭州、深圳、武汉均设有全资子公司,旨在吸引各地人才加入。如此这般阵仗,也让将要问世的芯片、系统及生态愈发受人关注。

沐曦创始人、董事长兼CEO陈维良先生将在IIC Shanghai国际集成电路展览会暨研讨会同期的2022中国IC领袖峰会上,发表题为《通用算力的需求与机遇》的主题演讲,讲述数字经济时代算力的重要性和紧迫性,为什么高性能GPU是最适合进行机器学习和高性能计算的平台,及其市场机遇及挑战。点击下方的图片或扫描图上二维码,报名参会与陈维良面对面交流。

陈维良简介

沐曦创始人、董事长兼CEO,在GPU领域拥有近20年的团队管理、技术研发和量产经验,曾长期就职AMD,担任AMD数代GPU设计及产品线的全球总负责人,带领团队主导并完成15款高性能GPU产品的流片和量产。在其领导下,沐曦自成立之日起即保持着高速的成长性,展示出强大的人才号召力、产业资源聚集力、产品研发执行力和产业生态上下游布局能力,在国内GPU领域处于领跑地 位。陈维良拥有清华大学微电子学研究所工学硕士学位,目前清华大学集成电路学院长三角领军工程 博士在读。

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黄烨锋
欧阳洋葱,编辑、上海记者,专注成像、移动与半导体,热爱理论技术研究。
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