從3D圖像到數據中心，國內GPU要克服哪些大山？

成長下的優勢推動GPU市場

從單純的圖形控制功能發展而來,GPU已經成為架構復雜度最高的芯片之一。

據數據統計,2020年,GPU行業規模為200億美元,預計2021年將增長15%。從2015年到2025年,GPU行業預計平均每年增長13%,將從80億美元擴展到350億美元的規模。

可視化需要大量的圖形、圖像計算能力,無論是云端還是邊緣側都需要大量的高性能圖像處理能力。因此最近這幾年GPU的增長速度非常快速。

從各個調研機構的數據預測來看,GPU在AI推理市場、服務器市場、數據中心市場等都呈現出蓬勃增長的態勢。

隨著GPU自身在并行處理和通用計算的優勢,逐步拓展了其在服務器、汽車、礦機、人工智能、邊緣計算等領域的衍生需求。

GPU是AI訓練階段較為適合的芯片,在AI時代的云端訓練芯片中占據較大的份額,達到64%,2019-2021年年復合增長率達到40%。

此外,推動GPU市場增長的其他因素還包括越來越多的對汽車、制造業、房地產和醫療保健等各個行業的圖形應用程序和3D應用的支持。

在最近的5年里,英偉達股價飆升2268%,在今年7月8日收盤后,英偉達市值首次超過英特爾,一度成為美國市值最高的芯片企業。

AMD公司的市值也同樣一路飆升,在最近其市值也逼近了千億美元的大關。

國內GPU發展條件已成熟

給國產GPU帶來真正機遇的是AI技術的爆發和信創產業的起步。

GPU 在并行計算、浮點以及矩陣運算方面具有強大的性能,逐漸在高性能計算、云端AI應用等場景中處于主導地位。

雖然英偉達在這個領域占據主導地位,由于其產品價格昂貴,且國內對產業鏈安全的考量,國產通用GPU(GPGPU)有著廣闊的成長空間。

同樣,由于信創產業的發展,國內的桌面GPU也得到了難得的發展機遇。

在圖形GPU領域,還是以景嘉微和航錦科技為代表的傳統企業為主力。

不過,國內從事CPU研發的企業,如兆芯、龍芯等,也開始切入這個賽道,增強了國內GPU企業的整體研發實力。

以國產替代為核心驅動力,在政策指引和充足資金保障下,整個信創產業將為國產GPU帶來巨大的市場空間,遠超以往的軍用等專業市場。

2019年全球AI基礎架構市場規模達到20．9億美元,同比增長58．7%,其中GPU服務器占據96．1%的市場份額。

據IDC預測,到2024年中國GPU服務器市場規模將達到64億美元。如果國產GPU能在2024年取得30%的份額,即可獲得22億美元的市場空間。

國產GPU下階段的發展方向

國產GPU的生產商包括兩種:自主研發系以及引進系。

自主研發系包括:中船重工709所、中船重工716、景嘉微、航錦科技、龍芯、上海兆芯等機構和公司;引進系則有凱橋資本收購的Imagination。

目前,國產GPU中,較為知名的為中船重工701所的凌久GP101、中船重工716所的JARIG12、景嘉微的JM7200。

現在國內做GPU的企業,比如芯動科技、景嘉微等都開始加速發展,芯動科技所推出的“風華”系列GPU正在引起越來越多的關注。

芯動科技即將發布的兩款“風華”系列智能渲染GPU圖形處理器,將逐步改變國內桌面和服務器領域客戶定制高性能GPU芯片長期受制于人的局面。

這兩款GPU芯片針對國內新基建客戶定制需求,填補國內高性能數據中心顯卡空白,經芯動團隊多年研發積累,已完成設計,將實現年內量產。

GPU的3個未來趨勢是:大規模擴展計算能力的高性能計算(GPGPU)、人工智能計算(AIGPU)、更加逼真的圖形展現(光線追蹤 Ray Tracing GPU)。

此外,由于GPU越來越廣泛地應用到手機、終端、邊緣計算節點等嵌入式設備,所以高效能也是一個永恒的追求。

據統計,2019年上半年中國GPU服務器市場規模為8．3億美金,同比增長53．7%,預計到2023年中國GPU服務器市場規模將達到44．5億美金,5年CAGR為27．8%。

國內GPU要克服的[幾座大山]

①與英偉達等國際巨頭相比,國內GPU只能屬于起步階段。在圖形GPU方面,國內領先的景嘉微公司,其最新產品也只相當于英偉達2018年初的水平。

數據顯示,全球GPU技術領域專利數量排名前20的公司占有全球70%的GPU專利。

英偉達,英特爾和AMD還是GPU技術領域全球專利家族持有數量排名的前三。其中,英偉達持有專利數量占全球總量的近20%。

②在圖形領域,GPU對于CPU和操作系統的依附性很強。在GPGPU領域,CUDA生態還是國內企業必須要翻越的一座大山。

當前的AI開發工程師,多數是在CUDA平臺上進行開發的。因此,即使有國產GPU芯片可以實現替代,但是要開發者實現遷移,則是更為艱巨的一項工作。

④未來更多高清3D應用的出現將帶來GPU高清圖形圖像顯示需求的持續增長,對GPU處理能力也是一項不小的挑戰,持續改進GPU系統架構和設計方法,提高運算能力和綜合顯示能力,以應對高清顯示的發展要求。

⑤近些年,國外GPU技術快速發展,已經大大超出了其傳統功能的范疇。國內GPU芯片的研制雖然可滿足目前大多數圖形應用需求,但在科學計算、人工智能及新型的圖形渲染技術方面仍然和國外領先水平存在較大差距,未來持續發展國產GPU勢在必行。

結尾:

GPU在人工智能領域有著巨大的發展空間,芯片巨頭也紛紛看好這一領域。同時,在國產替代和新基建的雙重力量推動下,國產GPU將會有不錯的前景。