最近ChatGPT大火，推動(dòng)算力板塊爆紅，包括CPU、GPU、ASIC等相關(guān)廠商。

在GPU板塊，國(guó)產(chǎn)企業(yè)目前只有景嘉微一家上市公司，其當(dāng)前產(chǎn)品也并未涉及高性能AI計(jì)算。算力擴(kuò)張的實(shí)際受益者仍然是國(guó)外巨頭NVDIA、AMD、Intel，以NVDIA為最。

但一眾中國(guó)創(chuàng)業(yè)企業(yè)，已在各市場(chǎng)領(lǐng)域布局，開啟了國(guó)產(chǎn)GPU的螞蟻憾大象之旅。目前以摩爾線程的布局最為全面，其他企業(yè)大都采用點(diǎn)式突破。

火種初現(xiàn)的中國(guó)廠商

作為全球算力硬件當(dāng)之無愧的龍頭公司，英偉達(dá)每年的GTC大會(huì)都吸引著眾多尖端科技工作者的目光，尤其是在2023這個(gè)ChatGPT的出圈元年，作為人工智能硬件的主要提供商，英偉達(dá)GTC的曝光量更是得到了顯著的增加。

而在此次大會(huì)中，英偉達(dá)展示了其針對(duì)訓(xùn)練、推理、云服務(wù)等多維度的ChatGPT領(lǐng)域布局。

在AI訓(xùn)練領(lǐng)域，英偉達(dá)助力算力持續(xù)提升，賦能大模型突破。

基于GPU并行計(jì)算的特性以及英偉達(dá)在AI領(lǐng)域的前瞻布局，英偉達(dá)在AI訓(xùn)練領(lǐng)域擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)十分重視人工智能賽道，不斷提升其人工智能硬件的計(jì)算能力。

并且，隨著GPT大模型對(duì)于算力需求的提升，全球科技巨頭均已開始或即將搭載英偉達(dá)的H100產(chǎn)品：Meta已在內(nèi)部為團(tuán)隊(duì)部署了基于H100的Grand Teton AI超級(jí)計(jì)算機(jī)；OpenAI將在其Azure超級(jí)計(jì)算機(jī)上使用H100來為其持續(xù)的AI研究提供動(dòng)力。

而在此次GTC 2023上，基于Hopper架構(gòu)及其內(nèi)置Transformer Engine，英偉達(dá)H100針對(duì)生成式AI、大型語言模型（LLM）和推薦系統(tǒng)的開發(fā)、訓(xùn)練和部署都進(jìn)行了優(yōu)化，利用FP8精度在LLM上提供較上一代A100更快的訓(xùn)練及推理速度，助力簡(jiǎn)化AI開發(fā)。

而在AI推理領(lǐng)域，AI視頻、圖像生成、大型語言模型部署及推薦系統(tǒng)也在加速部署。

在今年的GTC 2023中，英偉達(dá)推出了全新的GPU推理平臺(tái)：基于加速AI視頻、圖像生成、大型語言模型部署和推薦系統(tǒng)，形成了4種配置、1個(gè)體系架構(gòu)和1個(gè)軟件棧的產(chǎn)品體系。

其中H100 NVL GPU受到了市場(chǎng)較為廣泛的關(guān)注：英偉達(dá)在GTC 2023公開表示，該產(chǎn)品將配備雙GPU NVLink，或?qū)?shí)現(xiàn)比現(xiàn)用A100快10倍的速度，可處理擁有1750億參數(shù)的GPT-3大模型，并支持商用PCIe服務(wù)器擴(kuò)展，適用于訓(xùn)練大型語言模型。

黃仁勛稱，相較于目前唯一可以實(shí)時(shí)處理ChatGPT的HGX A100，一臺(tái)搭載四對(duì)H100和雙NVLink的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器能將速度提升10倍，并且還可以將大語言模型的處理成本降低一個(gè)數(shù)量級(jí)。黃仁勛也將NVIDIA DGX H100稱作全球客戶構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施的藍(lán)圖。

黃仁勛也表示，ChatGPT僅僅是人工智能第一個(gè)出圈的應(yīng)用，也只是一個(gè)起點(diǎn)。在人工智能浪潮來臨之時(shí)，全球范圍內(nèi)必將出現(xiàn)一批進(jìn)軍人工智能大模型硬件的企業(yè)。但英偉達(dá)在短期內(nèi)擁有絕對(duì)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，未來也將持續(xù)發(fā)力。

毫無疑問，英偉達(dá)發(fā)布的最新硬件對(duì)于人工智能企業(yè)來說，是解決算力問題的最大福音，但對(duì)于中國(guó)企業(yè)來說，這卻并非是一則喜訊。

2022年8月，美國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)以國(guó)家安全為由，對(duì)NVIDIA A100、H100兩款GPU實(shí)施禁令，不得銷售給中國(guó)企業(yè)，意在通過“卡脖子”的方法來降低國(guó)內(nèi)AI模型的傳輸速度，拖延中國(guó)人工智能發(fā)展。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，未來大模型的研發(fā)和部署是必然趨勢(shì)，而每個(gè)大模型訓(xùn)練和部署的背后，都有幾萬個(gè) GPU 芯片在支持。因此，未來隨著這方面的研發(fā)和應(yīng)用的普及，通用 GPU 市場(chǎng)需求將會(huì)迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)。

而中國(guó)能獲得的最佳替代品，則是英偉達(dá)專供中國(guó)的A800芯片，也是A100的“閹割版”，其傳輸速度只有A100的70%，而在H100大規(guī)模供貨后，中美AI公司的差距則將進(jìn)一步拉大。

高性能的GPU，已經(jīng)成為了限制中國(guó)AI行業(yè)發(fā)展的最直接因素之一。

但也正是在算力需求激增、硬件供給被切斷、難以真正“市場(chǎng)化”的背景下，國(guó)內(nèi)才涌現(xiàn)了一批GPU的“火種”企業(yè)。

這些新興的企業(yè)中，核心團(tuán)隊(duì)基本都是業(yè)內(nèi)頂尖專家，許多技術(shù)專家來自英偉達(dá)、AMD 等國(guó)際龍頭企業(yè)。初創(chuàng)企業(yè)們接連完成新融資，并陸續(xù)推出新品加速商業(yè)化。

首先，是借軍工信息化之風(fēng)邁向全面國(guó)產(chǎn)替代的GPU企業(yè)——景嘉微(SZ:300474)。

景嘉微的技術(shù)核心團(tuán)隊(duì)來自于國(guó)防科技大學(xué)，公司業(yè)務(wù)也是依靠軍工業(yè)務(wù)圖形顯控模塊芯片起家，持續(xù)投入研發(fā)布局全自主研發(fā)GPU芯片的圖形顯控傳統(tǒng)業(yè)務(wù)。

在后續(xù)的發(fā)展中，伴隨著國(guó)家專項(xiàng)基金的支持與企業(yè)芯片研發(fā)的推進(jìn)，公司的GPU芯片業(yè)務(wù)逐漸“開枝散葉”，滲透入了民用市場(chǎng)，在“8+N”個(gè)行業(yè)中進(jìn)行著快速的發(fā)展。

截止目前，公司是國(guó)內(nèi)首家成功研制國(guó)產(chǎn)GPU芯片并實(shí)現(xiàn)大規(guī)模工程應(yīng)用的企業(yè)，也是國(guó)內(nèi)唯一具備完全自主研發(fā)GPU能力并產(chǎn)業(yè)化的上市公司，目前已擁有267項(xiàng)專利，在圖形顯控領(lǐng)域走在行業(yè)前列。

而公司的產(chǎn)品，也正在從“能用”邁向“好用”的階段。

根據(jù)景嘉微2021年公告，公司研發(fā)的JM9系列圖形處理芯片將支持OpenGL 4.0、HDMI 2.0等接口，以及H.265/4K 60-fps 視頻解碼。

其核心頻率至少為1.5GHz，配備8GB顯存，浮點(diǎn)性能約 1.5 TFlops，與英偉達(dá)GeForce GTX 1050 相近。

而在與公司的交流中，相關(guān)人員表示，之前的7系列分為多個(gè)版本，根據(jù)客戶的需求、價(jià)格和價(jià)位承受能力來配合出貨，所以取得了較大的成功。而9系目前還在談價(jià)的過程中，也相信9系列會(huì)促使全球顯卡價(jià)格的下行。

并且對(duì)方還表示，公司對(duì)標(biāo)的是海外競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手幾年前的產(chǎn)品，而當(dāng)利潤(rùn)低于一定程度后，海外的公司會(huì)主動(dòng)放棄市場(chǎng)。公司也會(huì)從相對(duì)的低端做起，隨著技術(shù)的進(jìn)步，逐漸追趕英特爾、AMD的步伐。

盡管目前景嘉微的產(chǎn)品與國(guó)際尖端GPU存在著極大的差距，但作為一顆由中國(guó)企業(yè)完全獨(dú)立研發(fā)、采用正向設(shè)計(jì)、具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的GPU，已經(jīng)邁出了國(guó)產(chǎn)自主道路上的一大步，成為中國(guó)算力的“希望之火”。

接著，是依靠CPU、DCU雙輪驅(qū)動(dòng)，深度受益國(guó)產(chǎn)化替代的企業(yè)——海光信息(SH:688041)。

海光信息成立于2014年，主營(yíng)業(yè)務(wù)為研發(fā)、設(shè)計(jì)和銷售應(yīng)用于服務(wù)器、工作站等計(jì)算、存儲(chǔ)設(shè)備中的高端處理器，目前擁有海光通用處理器（CPU）和海光協(xié)處理器（DCU）兩條產(chǎn)品線。

而其中，DCU作為專注通用計(jì)算、單純提供人工智能算力的產(chǎn)品，成為了企業(yè)新的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)極。

海光信息于2018年切入DCU領(lǐng)域，堅(jiān)持自主研發(fā)，目前已經(jīng)成功掌握高端協(xié)處理器微結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等核心技術(shù)，并以此為基礎(chǔ)推出了性能優(yōu)異的DCU產(chǎn)品，具備強(qiáng)大的計(jì)算能力和高速并行數(shù)據(jù)處理能力，性能基本能與國(guó)際同類型主流產(chǎn)品同臺(tái)競(jìng)技。

選取公司深算一號(hào)產(chǎn)品和國(guó)際領(lǐng)先的GPU廠商英偉達(dá)的高端GPU產(chǎn)品（A100）及AMD高端GPU產(chǎn)品（MI100）進(jìn)行對(duì)比，在典型應(yīng)用場(chǎng)景下，海光信息深算一號(hào)單顆芯片的指標(biāo)基本達(dá)到國(guó)際上同類型高端產(chǎn)品的水平。

對(duì)標(biāo)目前國(guó)際主流人工智能企業(yè)都在使用的NVIDIA A100產(chǎn)品，海光DCU單芯片產(chǎn)品基本能達(dá)到其70%的性能水平，同時(shí)，公司DCU產(chǎn)品的片間互聯(lián)性能還有較大的提升空間。

而在硬件之外，海光信息也為打破CUDA生態(tài)專門制作了軟件配置：海光 DCU 協(xié)處理器全面兼容 ROCm GPU計(jì)算生態(tài)，由于ROCm與CUDA的高度相似性，CUDA用戶可以以較低代價(jià)快速遷移至 ROCm平臺(tái)。

因此，海光DCU協(xié)處理器能夠較好地適配、適應(yīng)國(guó)際主流商業(yè)計(jì)算軟件和人工智能軟件，軟硬件生態(tài)豐富。

此外，海光還積極參與開源軟件項(xiàng)目，加快了DCU產(chǎn)品的推廣速度，并成功實(shí)現(xiàn)了與GPGPU主流開發(fā)平臺(tái)的兼容。

近些年來，在國(guó)內(nèi)諸多創(chuàng)企的努力下，GPU硬件的突破捷報(bào)頻傳，但目前我國(guó)CPU廠商距離英偉達(dá)等國(guó)際頭部廠商的距離仍然還有很遠(yuǎn)。

所以對(duì)于中國(guó)GPU企業(yè)來說，做好國(guó)產(chǎn)的Plan B，再謀求發(fā)展，或許才是正確的方向。

但可以確定的是，隨著科技的進(jìn)步，中國(guó)GPU算力行業(yè)一定要、也一定會(huì)擺脫被“卡脖子”的問題，讓中國(guó)的AI企業(yè)用上中國(guó)的GPU，打贏這場(chǎng)算力之戰(zhàn)。

國(guó)產(chǎn)廠商將面臨哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)？

首先我們要知道GPU的核心競(jìng)爭(zhēng)力是在于架構(gòu)等因素決定的性能先進(jìn)性和計(jì)算生態(tài)壁壘。一方面，性能先進(jìn)性體現(xiàn)在高精度浮點(diǎn)計(jì)算能力。訓(xùn)練需要密集的計(jì)算得到模型，沒有訓(xùn)練，就不可能會(huì)有推理。而訓(xùn)練需要更高的精度，一般來說需要float型，如FP32，32位的浮點(diǎn)型來處理數(shù)據(jù)。

另一方面，生態(tài)也是GPU發(fā)展需要解決的問題。其中英偉達(dá)早在CUDA問世之初就開始生態(tài)建設(shè)，AMD和Intel也推出了自研生態(tài)ROCm和one API，但CUDA憑借先發(fā)優(yōu)勢(shì)早已站穩(wěn)腳跟。為解決應(yīng)用問題，AMD和Intel通過工具將CUDA代碼轉(zhuǎn)換成自己的編程模型，從而實(shí)現(xiàn)針對(duì) CUDA 環(huán)境的代碼編譯。

憑借核心競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)，目前英偉達(dá)和AMD（美國(guó)超威半導(dǎo)體）已經(jīng)是國(guó)際上非常成熟的GPU巨頭了。英偉達(dá)公司的GPU被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，而AMD公司則是全球第二大獨(dú)立半導(dǎo)體設(shè)計(jì)師，涉及CPU、GPU、服務(wù)器等多個(gè)領(lǐng)域。

但由于CUDA的閉源特性，以及快速的更新，后來者很難通過指令翻譯等方式完美兼容，即使部分兼容也會(huì)有較大的性能損失，導(dǎo)致在性價(jià)比上持續(xù)落后英偉達(dá)，之前國(guó)內(nèi)廠商面臨的困境也是來源于此。所以國(guó)內(nèi)GPU廠商紛紛大力投入研發(fā)迭代架構(gòu)，謀求構(gòu)建自主軟硬件生態(tài)。

但近年來，國(guó)產(chǎn)GPU也逐漸進(jìn)入了主流市場(chǎng)。并且自2020年開始，國(guó)內(nèi)GPU行業(yè)融資環(huán)境有較大改善，初創(chuàng)公司遍地開花，2021年，中國(guó)加速服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到53.9億美元（約合人民幣350.3億元），同比增長(zhǎng)68.6%。其中GPU服務(wù)器以91.9%的份額占國(guó)內(nèi)加速服務(wù)器市場(chǎng)的主導(dǎo)地位；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）、ASIC和FPGA等非GPU加速服務(wù)器占比8.1%。預(yù)計(jì)2024年中國(guó)GPU服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到64億美元。

在技術(shù)研發(fā)、市場(chǎng)推廣、科技創(chuàng)新等方面也均有積極的發(fā)展態(tài)勢(shì)。在國(guó)產(chǎn)GPU進(jìn)化方面，華為早在2013年就開始了其異構(gòu)計(jì)算芯片的研發(fā)工作，例如華為的麒麟系列芯片，包括麒麟970和麒麟970 AI，都集成了自家研發(fā)的AI芯片NPU，這使得華為手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備也具備了很高的AI算力。

可仍需要承認(rèn)的是，國(guó)產(chǎn)GPU產(chǎn)品離高端市場(chǎng)還有距離，存在與國(guó)外領(lǐng)先水平的差距，尤其在科學(xué)計(jì)算、人工智能和新型圖形渲染方面。同時(shí)美國(guó)政府還限制高端的GPGPU售賣給中國(guó)客戶，要求英偉達(dá)的A100、H100系列和AMD的MI 250系列及未來的高端GPU產(chǎn)品售賣前需要先獲得美國(guó)政府的許可。而這幾款芯片均為用于通用計(jì)算的高端GPGPU，通常應(yīng)用在人工智能計(jì)算的云端訓(xùn)練和推理場(chǎng)景以及超級(jí)計(jì)算機(jī)中。

并且除了技術(shù)差距，國(guó)內(nèi)GPU企業(yè)的發(fā)展還面臨著資金壓力。新創(chuàng)企業(yè)不僅面臨原材料和制造能力的供應(yīng)緊張問題，還必須承受來自國(guó)內(nèi)外同業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力，而對(duì)于GPU創(chuàng)企而言，巨大的研發(fā)費(fèi)用和資本開支是必需，但長(zhǎng)期、持續(xù)的利潤(rùn)支撐才是GPU跨代發(fā)展的強(qiáng)勁驅(qū)動(dòng)力。

總之，隨著中國(guó)GPU市場(chǎng)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)、國(guó)內(nèi)GPU企業(yè)的迅猛發(fā)展，國(guó)產(chǎn)GPU在迎來黃金發(fā)展期的同時(shí)還面臨著更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。但相信這些企業(yè)在技術(shù)上的不斷突破相信會(huì)進(jìn)一步刺激市場(chǎng)需求，推動(dòng)市場(chǎng)進(jìn)一步擴(kuò)大。未來，國(guó)產(chǎn)GPU有望在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域迎來更加廣闊的發(fā)展空間。