電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/黃晶晶）相較于CPU，GPU專利壁壘高，開發(fā)難度更大，因此總體上國產(chǎn)GPU的發(fā)展落后于國產(chǎn)CPU。記得在幾年前盛傳的一張國產(chǎn)芯片自給率的列表令大眾震驚于國產(chǎn)CPU的份額之低。這幾年國產(chǎn)CPU也確實得到了大力發(fā)展。那么，近兩年我們明顯看到國產(chǎn)GPU已經(jīng)啟動加速，力圖補足這一芯片短板。

景嘉微GPU營收：2021年Q1同比增長1029.62%

景嘉微的最新財報顯示，公司2021年第一季度實現(xiàn)營業(yè)收入21,237.41萬元，較上年同期增長79.92%，主要原因是公司芯片領(lǐng)域產(chǎn)品較上年同期增長1029.62%，銷售大幅度增長。公司實現(xiàn)的歸屬于上市公司股東的凈利潤4885.82萬元，較上年同期增長91.82%。

據(jù)浙商證券資料，2020年12月至2021年1月景嘉微芯片委托制造金額合計約3.89億元，對應(yīng)近400萬顆芯片，預(yù)計絕大部分收入將在年內(nèi)確認(rèn)，全年有望貢獻營收6億元以上。

我們再看景嘉微2020年實現(xiàn)營業(yè)收入65,377.21萬元。其中芯片領(lǐng)域產(chǎn)品營收為7200萬元。若芯片產(chǎn)品在2021年能達到6億元營收，那么2021年景嘉微的營業(yè)收入將大幅增長。

這樣的表現(xiàn)不僅對于景嘉微，對于國產(chǎn)GPU來說都是很好的預(yù)期。

在圖形處理芯片領(lǐng)域，景嘉微成功研發(fā)了多款具有自主知識產(chǎn)權(quán)的圖形處理芯片，共分為三代。

第一代，JM5400。2015年推出，JM5400 采用全新的架構(gòu)設(shè)計，基于 65nm CMOS 工藝實現(xiàn)，可廣泛應(yīng)用于有高可靠性要求的圖形生成及顯示等領(lǐng)域。JM5400 能夠高效完成 2D、3D 的圖形加速功能，提供了多種豐富的外設(shè)接口，在芯片上集成了 1GB 的 DDR3 存儲器，支持兩路多種格式的外視頻在圖形上進行開窗、縮放、旋轉(zhuǎn)以及疊加顯示。提供符合 OpenGL 規(guī)范的驅(qū)動程序，全面支持國產(chǎn)CPU和國產(chǎn)操作系統(tǒng)。

第二代，2018年8月成功研發(fā)JM7200。JM7200在產(chǎn)品性能和工藝設(shè)計上較第一代圖形處理芯片JM5400有較大的提升。JM7200已完成與國內(nèi)主要的CPU和操作系統(tǒng)廠商的適配工作，與長城、聯(lián)想、同方等十余家國內(nèi)主要計算機整機廠商建立合作關(guān)系并進行產(chǎn)品測試，與蒼穹、超圖、昆侖、中科方德、中科可控等多家軟硬件廠商進行互相認(rèn)證，共同構(gòu)建國產(chǎn)化計算機應(yīng)用生態(tài)。

此次，大規(guī)模出貨的也正是這顆JM7200GPU。未來將進一步大力開展適配與市場推廣工作，不斷擴大其在通用市場的應(yīng)用領(lǐng)域。

第三代，景嘉微下一代圖形處理芯片目前正按計劃開展研發(fā)工 作，目前已初步完成后端設(shè)計工作。消息稱，它可能是一顆7nm工藝的GPU。

實際上，自去年以來信創(chuàng)市場的需求爆發(fā)，對于國產(chǎn)芯片、操作系統(tǒng)等的導(dǎo)入極大推動了相關(guān)軟硬件企業(yè)的高增長。此前，筆者發(fā)布過國產(chǎn)CPU的相關(guān)報道，做了相應(yīng)的市場分析。顯然，這一推動力也惠及國產(chǎn)GPU廠商。

國產(chǎn)GPU最新進展，追趕英偉達，找差距中前進

根據(jù)Jon Peddie Research的數(shù)據(jù)顯示，截至2020年第四季度，在集成GPU領(lǐng)域中，Intel憑借穩(wěn)定的供應(yīng)鏈占據(jù)了69%的市場份額，AMD和NVIDIA分別以17%和15%的市場份額名列第二和第三；在獨立GPU領(lǐng)域中，NVIDIA 占據(jù)82%的市場份額擁有絕對優(yōu)勢，AMD以18%的市場份額排名第二。

對于國產(chǎn)GPU而言我們要追趕的正是國際巨頭，這其中有兩大方向，一是面向圖形處理的GPU芯片，廠商包括景嘉微、芯動科技、兆芯等。另一類是面向通用計算的GPGPU芯片，廠商包括天數(shù)智芯、壁仞科技等。此外，我們在GPU IP方面還有Imagination、芯原股份等公司。這些公司都在各環(huán)節(jié)推進國產(chǎn)GPU向前發(fā)展。

圖形處理GPU

首先看圖形處理GPU，目前景嘉微最新一代GPU還未正式公布，不過消息稱會是兩款JM9系列芯片，分別采用7nm和14nm制程，其中7nm芯片產(chǎn)品的性能將到達到英偉達中端GPU水平。

下圖比較的GTX1080，是英偉達在2016年發(fā)布的旗艦顯卡。采用帕斯卡（Pascal）、16nm FinFET制程，GeForce GTX1080擁有2560個CUDA處理器，核心頻率1607MHz，boost頻率1733MHz，等效顯存頻率10GHz。顯卡位寬為256bit，帶寬320GB/s。公版顯卡最高溫度94℃，采用單8pin供電，TDP180w。



兆芯作為國產(chǎn)X86架構(gòu)處理器廠商，同時掌握中央處理器、圖形處理器、芯片組三大核心技術(shù)，具備相關(guān)IP自主設(shè)計研發(fā)的能力。公開報道稱其獨立GPU將采用臺積電28nm制程。

芯動科技的GPU芯片走得比較前沿，他們在去年10月推出了采用 Imagination IMG B系列BXT高性能多核圖形處理器（GPU）IP的獨立GPU，這是一款高性能4K/8K圖形 PCI-E Gen4 GPU獨立顯卡芯片，將為未來5G云游戲和數(shù)據(jù)中心應(yīng)用提供強大的支持。這款芯片的工藝應(yīng)該是7nm。

而芯動科技也是對標(biāo)英偉達，芯動科技高管表示，目前公司的GPU架構(gòu)比英偉達的圖靈架構(gòu)好，但相比其新推出的安培架構(gòu)還有一些差距。

我們國產(chǎn)圖形處理器GPU在桌面端隨著景嘉微的大規(guī)模出貨取得了進展，在數(shù)據(jù)中心端芯動科技的技術(shù)和產(chǎn)品也有能力沖擊這一類市場。

通用計算GPGPU

再看通用計算GPGPU芯片，目前進展比較快的當(dāng)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(nèi)第一款全自研、真正基于通用GPU架構(gòu)的GPGPU云端高端訓(xùn)練芯片，采用業(yè)界領(lǐng)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(xùn)練，集成32GB HBM2內(nèi)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(yīng)用進度領(lǐng)先國內(nèi)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(shù)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(shù)變化的包容和適應(yīng)能力更為突出，產(chǎn)品的應(yīng)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(dāng)?shù)乃懔湍芎乃健?br />
早前，天數(shù)智芯首席科學(xué)家鄭金山曾表示，“國際領(lǐng)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。”或許這就是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GPGPU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(lǐng)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(xùn)練和推理、圖形渲染等多個領(lǐng)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(nèi)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(shù)角度看，用于圖像渲染的GPU設(shè)計相對更加復(fù)雜，不僅是GPU架構(gòu)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(shè)計能力。而GPGPU針對AI訓(xùn)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。

小結(jié)：

在GPU領(lǐng)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(gòu)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(dāng)然，在國內(nèi)我們的桌面處理器生態(tài)系統(tǒng)正在建設(shè)，廠商們主動積極地將CPU、GPU與操作系統(tǒng)、應(yīng)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(dāng)中。

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