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    為什么GPU芯片的研發比一般芯片難度大,研發成本高?

    發布時間:2022-01-18    欄目行業:行業新聞    瀏覽次數:

      通用計算GPU


      再看通用計算GPGPU芯片,目前進展比較快的當屬天數智芯,今年3月,天數智芯發布全自研高性能云端7納米芯片BI及產品卡。BI是國內第一款全自研、真正基于通用GPU架構的GPGPU云端高端訓練芯片,采用業界領先的7納米制造工藝、2.5D CoWoS封裝,容納240億晶體管,支持FP32、FP/BF16、INT32/16/8等多精度數據混合訓練,集成32GB HBM2內存、存儲帶寬達1.2TB,單芯每秒可進行147萬億次FP16計算(147TFLOPS@FP16)。

    GPU芯片.png

      BI芯片及產品卡均以實體形式發布,即將進入批量生產和商用交付,產品開發和商業應用進度領先國內同行1-2年時間。


      天數智芯高管對電子發燒友網表示,近年興起的AI浪潮中,GPGPU對于用傳統語言編寫的、軟件形式的計算有較好的支持,具有高度的靈活性等這些特點,使其成為了一項炙手可熱的技術產品。跟ASIC芯片相比,GPGPU具有更廣泛的適用性、兼容性、靈活性,對技術變化的包容和適應能力更為突出,產品的應用生命周期更長。同時,通過性能挖掘優化,達成性能、能耗和性價比的最優解,實現跟ASIC芯片相當的算力和能耗水平。


      早前,天數智芯首席科學家鄭金山曾表示,“國際領先廠商GPU里是有圖形渲染的,在芯片上大約占30%,但是圖形渲染對于AI和數據中心完全沒有用。所以這一塊我們直接取消掉?!被蛟S這就是GPGPU在數據中心和AI市場的機會所在。


      壁仞科技也是專注GPU芯片研發的初創企業,成立于2019年,致力于開發原創性的通用計算體系,建立高效的軟硬件平臺,同時在智能計算領域提供一體化的解決方案。從發展路徑上,壁仞科技將首先聚焦云端通用智能計算,逐步在人工智能訓練和推理、圖形渲染等多個領域趕超現有解決方案,實現國產高端通用智能計算芯片的突破。短短兩年間已完成B輪融資,累計融資額超47億元人民幣。


      業內人士表示,GPU芯片的研發比一般芯片難度大,研發成本高,先進工藝的芯片投片花費巨大,少則幾億多則十億元以上,因此整個國產GPU芯片無論是融資還是投入都是相對較高的。從技術角度看,用于圖像渲染的GPU設計相對更加復雜,不僅是GPU架構上,還在接口速率、帶寬、存儲以及先進封裝如Chiplet等方面,考驗芯片廠商的設計能力。而GPGPU針對AI訓練或推理場景采用一定的算力和算法,能夠更有針對性地發展計算性能。


      在GPU領域業界常說,英偉達的成功并不僅是它的GPU芯片,更重要的是它的軟件生態,因為其構建的強大生態,即便它的芯片或方案更貴,也仍然得到用戶的購買。而這樣的生態體系,令許多GPU或AI芯片公司望塵莫及。當然,在國內我們的桌面處理器生態系統正在建設,廠商們主動積極地將CPU、GPU與操作系統、應用軟件進行廣泛適配。另一個突圍的機會則是國產GPU芯片廠商與客戶充分溝通從定制功能、降低成本的角度切入到客戶的需求當中。

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