近年來，許多芯片企業(yè)破產(chǎn)。去年高達(dá)上萬家芯片公司關(guān)門大吉，平均每天倒31家。而今年依舊慘不忍睹，中國IP設(shè)計新星華夏芯破產(chǎn)清算，礪算科技也因燒光3億人民幣，去年6月爆發(fā)欠薪，加上美元基金撤離，險些在流片前夕破產(chǎn)。

礪算科技成立于2021年，實際營運(yùn)從2022年年初成立礪算上海開始。礪算上海是南京礪算科技的全資子公司，也是公司核心所在。三位創(chuàng)辦人分別是宣以方、孔德海及牛一心，都在硅谷GPU公司S3擁有深厚的技術(shù)能力及工程經(jīng)驗。

官網(wǎng)信息顯示，礪算科技堅持自研架構(gòu)、自主知識產(chǎn)權(quán)，正在打造對標(biāo)國際主流產(chǎn)品的國產(chǎn)GPU芯片，服務(wù)國內(nèi)2000億渲染GPU全方位市場，實現(xiàn)端、云、邊的圖形渲染，滿足學(xué)習(xí)工作娛樂、元宇宙、游戲動漫、數(shù)字孿生、影視制作、ARVR、智能工廠、專業(yè)設(shè)計、智能座艙、智慧醫(yī)療等的芯片和算力的需要。

好在，東芯股份于近日發(fā)布公告，宣布擬使用自有資金或超募資金對礪算科技（上海）有限公司進(jìn)行增資，占股比例不超過40%，金額上限為2億元。礪算科技破產(chǎn)波瀾背后折射的是GPU芯片賽道競爭加劇。


全球GPU呈三足鼎立寡頭競爭格局

從全球GPU整體市場情況來看，全球GPU市場現(xiàn)已形成三足鼎立的寡頭競爭格局，NVIDIA仍是全球獨立GPU絕對領(lǐng)導(dǎo)者。Intel得益于在筆記本電腦及傳統(tǒng)PC行業(yè)的優(yōu)勢，現(xiàn)已在集成GPU市場獨占鰲頭，獨立GPU市場則主要由NVIDIA和AMD兩家公司占據(jù)。

NVIDIA現(xiàn)在最大的獨立顯卡生產(chǎn)銷售商，旗下有民用的Geforce系列，還有專業(yè)的Quadro系列。其GPU具有cuda通用運(yùn)算，PureVideo高清視頻技術(shù)，PhysX物理加速，Optimus智能顯卡切換等。今年三月份，英偉達(dá)推出新一代AI圖形處理器芯片(GPU)架構(gòu)Blackwell，并重磅發(fā)布采用該架構(gòu)的GPU——B200和GB200產(chǎn)品系列。據(jù)了解，Blackwell可以支持多達(dá)10萬億參數(shù)的模型進(jìn)行AI訓(xùn)練和實時LLM推理。B200由兩個超大型Die（裸片）封裝組合而成，內(nèi)含超過2080億個晶體管，是前一代800億個晶體管的兩倍以上，整塊芯片還封裝有192GB高速HBM3e顯存。

Intel是全球最大的集成GPU供應(yīng)商。Intel的GPU主要是集成顯卡，用于intel的主板和intel的筆記本。英特爾首代獨立顯卡于2022年發(fā)布，距今大致已有2年。近日，有媒體報道，英特爾向oneAPI DPC++ 編譯器的 LLVM 文檔添加了 bmg_g21（Battlemage G21、BMG-G21）核心相關(guān)代碼。這也是首次有 Battlemage 架構(gòu)獨顯相關(guān)代碼現(xiàn)身該文檔，暗示 Battlemage G21 GPU 有望成為英特爾下代獨顯首發(fā)型號。

AMD成立于1969年，是目前業(yè)內(nèi)稀缺的可以提供高性能CPU、高性能獨立顯卡GPU、主板芯片組三大組件的半導(dǎo)體公司。2006年，AMD以54億美元收購了ATI，成為了第一家可以同時設(shè)計高性能CPU和GPU的半導(dǎo)體公司。AMD旗下有民用的Radeon系列，還有專業(yè)的FireGL系列等。其GPU具有Stream通用運(yùn)算，ATI Video Converter視頻轉(zhuǎn)碼，UVD高清視頻技術(shù)，Havok、Bullet和Pixelux DMM三種物理引擎等。AMD 的 GPU 分為兩個截然不同的產(chǎn)品領(lǐng)域，一個是針對游戲的，另一個是用于超級計算機(jī)、大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的。

2023年，AMD正式發(fā)布了新一代AI/HPC加速器Instinct MI300X、Instinct MI300A，一個是傳統(tǒng)GPU加速器，一個是獨一無二的CPU+GPU融合加速器。MI300A 是面向 HPC 產(chǎn)品定位，因此產(chǎn)品形態(tài)是CPU+GPU/APU 合封 Chiplet 的方式(24個Zen4 core及其I/0，128G HBM3，封裝了13個Chiplet) ; 并改造了底層IF高速互連和UMA內(nèi)存架構(gòu)。首批采購方也是美國國家超算 (EI Capitan Exascale)。對標(biāo)英偉達(dá)的CUDA，AMD則開發(fā)了ROCm。


為什么GPU對人工智能如此重要？

人工智能模型，也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的并行結(jié)構(gòu)，AI計算就是以深度學(xué)習(xí)為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，深度學(xué)習(xí)是目前主流人工智能算法，包括訓(xùn)練和推理。在人工智能模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，通過投喂大量數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出一個復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在推理環(huán)節(jié)，利用訓(xùn)練好的模型，使用大量數(shù)據(jù)推理出各種結(jié)論。

訓(xùn)練環(huán)節(jié)由于涉及海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及復(fù)雜深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所以計算規(guī)模非常龐大，GPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特別適合進(jìn)行大規(guī)模、高度并行的計算任務(wù)。它擁有眾多的計算核心，每個核心都能獨立處理數(shù)據(jù)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，GPU能夠高效處理矩陣乘法和加法等運(yùn)算，大大加速了訓(xùn)練過程。這使得GPU成為AI大模型訓(xùn)練平臺的基石，為人工智能發(fā)展提供強(qiáng)大的算力支持。

從GPU的發(fā)展來看，GPU 架構(gòu)迭代頻繁，已從從專用圖形處理器發(fā)展為高效的通用計算平臺，向外拓展人工智能計算及高性能計算領(lǐng)域。2003年，GPGPU（General Purpose computing on GPU）的概念被首次提出來。GPU不再以圖形的3D加速為唯一目的，而是能夠用于任意并行的通用計算，例如科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析、基因、云游戲、AIGC等。

英偉達(dá)在 2008-2022 年內(nèi)，其GPU的架構(gòu)迭代調(diào)整了 9 次，在 2017 年 Volta 架構(gòu)中首次推出 Tensor 內(nèi)核以支持深度學(xué)習(xí)算法，在 2010 年推出具有完整 GPU架構(gòu)的 Fermi，2022年的Hopper 架構(gòu)的 GPU 已廣泛的應(yīng)用于 AI 大模型訓(xùn)練與推理環(huán)節(jié)。

在2023年10月的投資者會議上，英偉達(dá)再次展示了其全新的GPU發(fā)展藍(lán)圖。與以往兩年一次的更新節(jié)奏不同，這次的路線圖將演進(jìn)周期縮短至一年。預(yù)計在2024年，英偉達(dá)將推出H200和B100 GPU；到2025年，X100 GPU也將面世。


GPU產(chǎn)業(yè)鏈及應(yīng)用場景

GPU產(chǎn)業(yè)鏈主要包括三大環(huán)節(jié)：設(shè)計、制造和封裝。GPU整體商業(yè)模式包括三種：IDM、Fabless和 Foundry。

IDM模式：指將GPU產(chǎn)業(yè)鏈的三個環(huán)節(jié)整體化，充分結(jié)合自主研發(fā)和外部代工，集設(shè)計、制造、封裝為一體，公司垂直整合GPU整體產(chǎn)業(yè)鏈。

Fabless：充分發(fā)揮各企業(yè)比較優(yōu)勢，僅負(fù)責(zé)芯片電路設(shè)計，將產(chǎn)業(yè)鏈其他環(huán)節(jié)外包，分散了GPU研發(fā)和生產(chǎn)的風(fēng)險。

Foundry：公司僅負(fù)責(zé)芯片制造環(huán)節(jié)，不負(fù)責(zé)上游設(shè)計和下游封裝，可以同時為多家上游企業(yè)服務(wù)。

GUP產(chǎn)業(yè)鏈上游，GPU設(shè)計基本以英偉達(dá)、超威半導(dǎo)體、英特爾三強(qiáng)壟斷，中下游臺積電憑借先進(jìn)的4nm、7nm工藝及 CoWoS 封裝技術(shù)產(chǎn)能領(lǐng)先，三星電子、格羅方德半導(dǎo)體、英特爾產(chǎn)能落后，且在產(chǎn)品工藝上與臺積電相比優(yōu)勢不大，此外，在封裝測試環(huán)節(jié)，國內(nèi)廠商日月光、江陰長電 、華天科技 、宏茂微、華虹宏力、通富微電等具有布局。

GPU市場主要應(yīng)用場景可概括為：AI&數(shù)據(jù)中心、智能汽車、游戲。AI&數(shù)據(jù)中心：新一輪AI對算力需求遠(yuǎn)超以往，ChatGPT類語言大模型底層是2017年出現(xiàn)的Transformer架構(gòu)，該架構(gòu)相比傳統(tǒng)的CNN/RNN為基礎(chǔ)的AI模型，參數(shù)量達(dá)到數(shù)千億，對算力消耗巨大，對算力硬件有大量需求。隨著對商業(yè)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)處理要求算力的不斷提高，GPU的通用計算能力正在越來越廣泛地被應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心和國家超算中心的建設(shè)。

智能汽車：智能汽車方興未艾，自動駕駛和智慧座艙是智能汽車發(fā)展的主要方向，均需大量使用GPU。

游戲：游戲業(yè)務(wù)是GPU應(yīng)用的傳統(tǒng)領(lǐng)域，對游戲畫面進(jìn)行3D渲染，英偉達(dá)的游戲業(yè)務(wù)穩(wěn)中有進(jìn)。


國產(chǎn)GPU成為不可忽視的力量

國內(nèi)市場方面，我國廠商 GPU 市場份額較小，正處于技術(shù)追趕及國產(chǎn)替代環(huán)節(jié)，目前國產(chǎn) GPU 在數(shù)據(jù)中心、人工智能以及通用計算型 GPU 領(lǐng)域均實現(xiàn)產(chǎn)品布局，未來隨著國內(nèi)數(shù)據(jù)中心、智能駕駛及終端側(cè) GPU 市場需求的提升，國產(chǎn) GPU 市場份額有望實現(xiàn)滲透。

GPU應(yīng)用場景不斷擴(kuò)大拉動GPU市場空間迅猛增長，根據(jù)Verified Market Research預(yù)測，2028年全球GPU市場規(guī)模將達(dá)到2465.1億美元。

事實上，近些年國內(nèi)也有不少GPU企業(yè)在逐步成長，雖然在大模型的訓(xùn)練和推理方面，與英偉達(dá)GPU差距極大，但是不可忽視的是，不少國產(chǎn)GPU企業(yè)也在AI的訓(xùn)練和推理應(yīng)用上找到位置。