中國GPU崛起，新玩家涌現

本文由半導體產業(yè)縱橫  編譯自tomshardware

根據Jon Peddie Research（JPR）的一份報告，中國的GPU初創(chuàng)公司數量大增，因為該國試圖獲得人工智能（AI）實力和半導體主權。此外，近年來，隨著對AI、高性能計算 （HPC） 和圖形處理的需求以前所未有的速度增長，全球 GPU 制造商的數量也在增長。在PC的獨立顯卡方面，AMD和Nvidia保持領先，而英特爾正試圖迎頭趕上。

在 1980 年代和 1990 年代，數十家公司開發(fā)了顯卡和獨立圖形處理器，但對 3D 游戲最高性能的激烈競爭迫使其中絕大多數公司破產。到2010年，只有AMD和Nvidia可以為游戲和計算提供有競爭力的獨立GPU，而其它公司則專注于集成GPU或GPU IP。

2010 年代中期，中國 PC GPU 開發(fā)商的數量迅速增加，這得益于中國推動技術自給自足以及人工智能和 HPC 作為高科技大趨勢的出現。

根據Jon Peddie Research的數據，全球總共有18家公司開發(fā)和生產GPU。有兩家公司主要針對智能手機和筆記本電腦開發(fā)SoC綁定的GPU，有6家GPU IP提供商，還有11家專注于PC和數據中心的GPU，包括AMD，英特爾和Nvidia，他們設計的顯卡最終出現在我們的最佳顯卡列表中。

事實上，如果我們把壁仞科技和天數智芯等其它中國公司加入名單，將會有更多的GPU設計師。然而，壁仞科技和天數智芯目前只專注于AI和HPC，因此JPR不認為他們是GPU開發(fā)商。

作為世界第二大經濟體，中國大陸不可避免地在幾乎所有方面與美國和其它發(fā)達國家競爭，包括技術。中國做了很多工作來吸引來自世界各地的工程師，并在中國建立各種芯片設計初創(chuàng)公司。事實上，中國每年都有數百家新的IC設計公司出現，他們開發(fā)從微型傳感器到復雜通信芯片等各種產品，從而使該國能夠提升供應鏈自給自足能力。

但要真正加入人工智能和HPC的潮流，中國需要CPU、GPU和專用加速器。在計算方面，中國公司不可能很快拋棄長期的CPU和GPU市場領導者。然而，開發(fā)和生產一個像樣的GPU可以說比試圖構建一個有競爭力的CPU更容易。

“人工智能培訓是（中國GPU公司）的最大動力，避免了英偉達的高價格，以及中國對自給自足的渴望，”JPR負責人喬恩·佩迪（Jon Peddie）說。

GPU 是并行的，這意味著內部有大量可用于冗余的計算單元，這使得 GPU 更容易啟動和運行（假設每個晶體管的成本相對較低并且整體產量不錯）。此外，由于 GPU是并行的，因此以橫向擴展方式并行化它們更容易。中芯國際沒有臺積電那樣先進的制程節(jié)點技術，這種性能擴展方式看起來足夠好。事實上，即使中國GPU開發(fā)商無法獲得臺積電的先進節(jié)點（N7及以下）訂單，至少其中一些仍然可以在中芯國際生產更簡單的GPU設計，并解決AI/HPC和游戲/娛樂市場。

從中國角度來看，人工智能和具有HPC功能的GPU可能也比CPU更重要，因為人工智能和HPC可以實現全新的應用，例如自動駕駛汽車和智慧城市。

同時，應該注意的是，雖然有一堆GPU開發(fā)人員，但實際上只有兩個可以為PC構建有競爭力的獨立GPU。這可能是因為開發(fā) GPU 架構相對容易，但要正確實現它并設計適當的驅動程序確實很難。

CPU和GPU微架構本質上處于科學和藝術的交叉點。Peddie說，它們是一組復雜的算法，可以由相當小的工程師團隊開發(fā)，但它們可能需要數年時間才能開發(fā)出來。

Peddie表示，成本方面，如果只考慮架構師，團隊可以低至一個人到四個人，但是，任何類型的建筑，建筑物，火箭飛船，網絡或處理器都是復雜的“國際象棋游戲”，試圖預測五年后的制造過程和標準，成本效益權衡在哪里，要添加哪些功能，以及刪除或忽略哪些功能是非常棘手和耗時的工作，等等，架構師在腦海中花費大量時間運行假設場景——如果我們將緩存放大 25% 會怎樣？如果我們有 6000個FPU會怎樣？

由于微架構可能需要數年時間才能開發(fā)成功，并且需要才華橫溢的設計師，因此在一個上市時間就是一切的世界里，許多公司從 Arm 或 Imagination Technologies （IMG）等公司獲得現成的微架構甚至經過硅驗證的 GPU IP 許可。例如，芯片和物理IP的合同開發(fā)商Innosilicon授權Imagination為其Fantasy GPU微架構IP授權。還有另一家位于中國的GPU開發(fā)商，它使用Imagination的PowerVR架構。同時，兆芯使用了從Via Technologies獲得的高度重復的GPU微架構，Via Technologies繼承了S3 Graphics的“財產”。

開發(fā)微架構的成本可能會有所不同，但與現代高端 GPU 的物理實現成本相比，它相對較低。

多年來，蘋果和英特爾這兩家公司都擁有大量的工程人才，他們的GPU設計都依賴于IMG（蘋果仍然在一定程度上這樣做）。高通公司長期使用ATI/AMD的產品，三星在嘗試設計自己的圖形引擎，但目前在使用AMD的。

兩家新的中國公司聘請了前AMD和Nvidia架構師來創(chuàng)建他們的GPU團隊，另外兩家使用IMG。對于架構師來說、擔心的問題以及如何找到修復方法是一個非常耗時的過程。

“如果你能去一家已經有設計并且已經設計了很長時間的公司，你可以節(jié)省大量的時間和金錢 - 上市時間就是一切，”Jon Peddie Research的負責人說?！坝羞@么多的‘陷阱’，并非AMD或Nvidia設計的每個GPU都是贏家，但是，一個好的設計會造福幾代人?！?/span>

使用新的制程節(jié)點技術，硬件實施和軟件開發(fā)非常昂貴。國際商業(yè)時報估計，使用5nm級技術制造的相當復雜的器件的成本超過5.4億美元，這些成本將在3nm時增加兩倍。

“如果包括布局和平面圖、模擬、驗證和驅動程序，那么GPU的開發(fā)成本和時間就會飆升，”Peddie 解釋道?！芭e一條布線，你可能會花費數月時間追蹤它?！?/span>

世界上只有少數幾家公司可以開發(fā)具有現代游戲復雜性的芯片，AMD和Nvidia的計算GPU（460億-800億個晶體管）是佼佼者，但總部位于中國的壁仞科技可以對其BR104和BR100做類似的事情（推測BR104包含約385億個晶體管）。

盡管成本高昂，但11家PC/數據中心 GPU開發(fā)商中有 8家來自中國。也許，在不久的將來，除了美國大公司之外，我們不會看到任何人提供有競爭力的獨立游戲GPU，這是因為開發(fā) GPU 既困難又耗時，而且在很大程度上，這些高度復雜的 GPU 需要極其昂貴的硬件實現。中國能否派出有競爭力的參賽者還有待觀察。