Intel都可望不可即的GPU技术，本土企业究竟能否追赶上
gpu硬件结构精密复杂，是长期技术演进的结果。高级图形处理步骤较多，包括顶点处理、光栅化、纹理贴图等步骤，给予支持的是底层精密复杂的硬件结构。以2018年英伟达推出的turing架构为例，其包含4608个cuda core（普通运算单元，包含1个int32单元和1个fp32单元），576个tensor core（深度学习矩阵运算单元），72个rt core（光追单元）等细微构成，相互协同工作。英伟达硬件架构每两年升级一次，从英伟达2010年正式推出第一个完整的gpu计算架构fermi以来，已经迭代5次，每一次都是对硬件的升级与改进。
算法与生态是gpu的软实力。gpu图形渲染需要用到计算图形学，计算图形学是一门复杂的学科，涉及数学、物理等多种知识。模拟真实世界是十分困难的，树叶抖动、头发丝被风吹起、水波荡漾这样看似平常的场景，在计算机上实现的背后是大量的图形算法。软件生态是gpu厂商的重要竞争屏障。一方面，英伟达与行业伙伴形成商业合作或者互相授权；另一方面，英伟达推出供软件开发人员使用的cuda平台，形成开发人员社区生态，截至2020年，cuda已经成为全球高级图形处理和ai计算的权威，影响力堪比ios，助力英伟达成为全球gpu龙头。
图形处理比ai计算技术壁垒更高。功能上，图形处理和ai计算本质上都是并行计算，但是图形处理多了图形处理相关模块，ai计算可以比作图形处理的“删减版”。算法上，图形处理算法涉及模拟真实物理世界，需要考虑物理、数学等多种问题。gpu比fpga和asic技术更难。功能上，gpu兼具图形显示与ai计算，性能更强。算力上，gpu内核算力更强，gpu做图形渲染需要双浮点精度，而仅用于ai计算的fpga和asic最多只需要单浮点精度。
intel二十多年多次研发gpu，仍未成功。英特尔最早的gpu研发可以追溯到1997年，英特尔通过收购c&；t获得了2d显示核心技术，3d技术源于拥有20％股权的real3d。1998年，依靠real3d的技术，英特尔推出了第一款独立gpu i740，但后续因为研发结果不理想等原因，intel未再继续研发独立gpu。2007年，看到英伟达开启gpgpu战略、推出cuda，英特尔为保持优势，计划重新推出独立gpu产品larrabee，但由于研发进度不及预期、性能不佳等原因，intel于2010年5月宣布取消独立gpu研发计划。2020年，intel又推出了全新的独立gpu架构xe，但直到2021年10月，intel仍未推出自己消费级的独立gpu产品。
gpu技术壁垒极高，国产化之路道阻且长。gpu设计是一项系统工程，包含硬件架构、算法、软件生态等多个组成，缺一不可，壁垒极高，cpu巨头intel近二十年多次尝试踏足高端gpu领域，皆未成功。相对于fpga和asic，不论是从功能上，还是硬件上，gpu设计难度都更高。gpu的自主研发之路是艰难且漫长的，由于没有像arm一样的第三方ip授权厂商，gpu设计商必须完全自主研发，从零做起，难度较大。
去年底，本土高端ip和芯片定制企业芯动科技发布了国内首款国产高性能4k级显卡gpu芯片——“风华1号”，基于芯动自主研发的全套高端ip，风华1号可以说首次实现了高性能、全国产，”是一颗“真正”的高端国产gpu芯片。芯动科技也被盛赞为“中国版的英伟达”。
作为中国一站式ip和芯片定制及gpu领军企业，芯动科技16年来已为各国产半导体代工厂和300家全球知名客户提供顶尖ip和芯片定制，协助了包括瑞芯微、君正、微软、amd、亚马逊等知名公司各种芯片量产，而且所有技术自研可控，能持续迭代，不断超越。逾50亿颗先进soc芯片成功推向市场的背后，比如大家每天用的轨道交通身份证识别和全球顶级示波器，都有用到芯动科技的ip技术。不仅如此，芯动科技还是tsmc 2021全球研讨会认可的唯一大陆合作伙伴，技术和量产积累十分深厚。在为各合作伙伴提供ip和芯片定制期间，芯动科技积累了gpu所需要的全套高端ip、图形芯片内核定制技术和先进工艺经验，形成了从工艺到设计，到器件，到量产，到封装，到整机的完整芯片设计验证条流程。这为“风华1号”gpu芯片的研发奠定了稳固的基础。
据悉，“风华1号”集成了gddr6/6x、pcie 4、chiplet innolink、hdmi 2.1 、display port 、vdac、pll、tv sensor、puf等高端自研ip技术，ip全自主研发，远高于友商。其中，gddr6/6x、chiplet innolink均为gpu业内顶尖技术，尤其gddr6x显存技术研发难度极高，目前全球只有英伟达和芯动科技两家拥有。单从算力对标的话，采用“风华1号”双芯片的显卡可对标英伟达t4系列产品，已然是国内高性能gpu领航产品。
在半导体供应链面临不确定风险的产业环境下，芯动科技瞄准高速成长的高清画质云渲染和元宇宙需求，推出的“风华1号”正当其时，填补了国产4k级桌面显卡和服务器显卡两大空白，为国产新基建5g数据中心、桌面、元宇宙、云游戏、云桌面等千亿级产业提供了有力支持，值得国产半导体产业为其喝彩。同时，我们也该注意到，罗马不是一天建成的，发展中的中国gpu产业和国际巨头之间仍有不小的差距。芯动科技选择的是既充满机遇、又充满挑战的gpu市场，未来国产gpu生态的长期发展也需要国产gpu产业链企业的持续支持。相信在经年累月、脚踏实地的潜心研发后，国产gpu技术定能守得云开见月明。
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图形处理比ai计算技术壁垒更高。功能上，图形处理和ai计算本质上都是并行计算，但是图形处理多了图形处理相关模块，ai计算可以比作图形处理的“删减版”。算法上，图形处理算法涉及模拟真实物理世界，需要考虑物理、数学等多种问题。gpu比fpga和asic技术更难。功能上，gpu兼具图形显示与ai计算，性能更强。算力上，gpu内核算力更强，gpu做图形渲染需要双浮点精度，而仅用于ai计算的fpga和asic最多只需要单浮点精度。
intel二十多年多次研发gpu，仍未成功。英特尔最早的gpu研发可以追溯到1997年，英特尔通过收购c&；t获得了2d显示核心技术，3d技术源于拥有20％股权的real3d。1998年，依靠real3d的技术，英特尔推出了第一款独立gpu i740，但后续因为研发结果不理想等原因，intel未再继续研发独立gpu。2007年，看到英伟达开启gpgpu战略、推出cuda，英特尔为保持优势，计划重新推出独立gpu产品larrabee，但由于研发进度不及预期、性能不佳等原因，intel于2010年5月宣布取消独立gpu研发计划。2020年，intel又推出了全新的独立gpu架构xe，但直到2021年10月，intel仍未推出自己消费级的独立gpu产品。
gpu技术壁垒极高，国产化之路道阻且长。gpu设计是一项系统工程，包含硬件架构、算法、软件生态等多个组成，缺一不可，壁垒极高，cpu巨头intel近二十年多次尝试踏足高端gpu领域，皆未成功。相对于fpga和asic，不论是从功能上，还是硬件上，gpu设计难度都更高。gpu的自主研发之路是艰难且漫长的，由于没有像arm一样的第三方ip授权厂商，gpu设计商必须完全自主研发，从零做起，难度较大。
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