高端GPU芯片：英偉達的獨角戲？

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2022-09-21 12:38:33 2

高端GPU作為通用計算的“加速神器”，日漸成為大型數(shù)據(jù)中心、人工智能、超算等領域的剛需。長期以來，英偉達在高端GPU市場占據(jù)主導地位，市場占有率一度超過90%。目前來看，國內企業(yè)突破英偉達等國外公司的壟斷仍然任重道遠，但國內基于架構創(chuàng)新的DSA（特定領域架構，即針對特定領域的可編程處理器）芯片產(chǎn)品日漸豐富，可能會帶來一些曙光。

高端GPU與傳統(tǒng)GPU“涇渭分明”

20世紀90年代，PlayStation等游戲主機的發(fā)布和彩色顯示器的出現(xiàn)，催生了3D游戲的萌芽。而彼時的3D制作主要依靠計算機的CPU執(zhí)行，計算任務需要串行排隊，難以滿足游戲畫質的提升需求。英偉達的GeForce 256，將“GPU”概念推向市場。自此，光線追蹤等圖形圖像處理任務有了專用芯片承載，在提升3D畫質的同時，也提升了計算機的整體效能。

隨著超算等高并發(fā)性計算需求不斷增長，GPU用于計算任務的可能性受到業(yè)界關注。英偉達首席科學家David Kirk認為，GPU的浮點運算和并行計算能力不應該局限于圖像渲染。在他的倡導下，英偉達以推動GPU從專用計算芯片走向通用計算處理器為目標，推出了GPGPU（即通用GPU），并于2006年發(fā)布并行編程模型CUDA。GPGPU與CUDA組成的軟硬件底座，構成了英偉達引領AI計算的根基。

由于GPGPU專注高性能算力，也常常被業(yè)界和市場稱為“高端GPU”，并發(fā)展出與傳統(tǒng)GPU“涇渭分明”的應用路徑。燧原科技產(chǎn)品市場部總監(jiān)陳超向《中國電子報》記者指出，傳統(tǒng)GPU聚焦圖像學，關注幀數(shù)、渲染逼真度、對于真實場景的映射程度等指標，主要用于運行游戲、專業(yè)圖像處理、加密貨幣處理等場景。而高端GPU是用于計算加速的芯片產(chǎn)品，專注于基礎科學等超算領域和訓練、推理等大規(guī)模人工智能計算場景。

2022年第二季度獨立GPU市場（包括AIB 合作伙伴顯卡）份額

來源：Jon Peddie Research

“高端GPU不涉及消費級GPU的場景，純粹用于計算加速。高端GPU早期用于超算等高性能計算場景，真正的蓬勃興起并大規(guī)模產(chǎn)生一些商業(yè)行為，是在人工智能迅猛發(fā)展產(chǎn)生了強有力的算力需求之后，GPU被大量應用于人工智能場景，特別是人工智能訓練。”陳超向記者指出。

目標不同則指標不同，高端GPU有著與傳統(tǒng)GPU不同的關注點。昆侖芯科技CEO業(yè)務助理宋春曉向《中國電子報》表示，衡量高端GPU的主要維度是通用性、易用性和高性能。通用性指硬件架構要有足夠的靈活性，以適應人工智能不斷迭代變化的算法和場景。易用性是指較低的開發(fā)門檻，讓開發(fā)者更容易上手，結合實際場景進行定制化的開發(fā)。高性能指芯片產(chǎn)品的基礎性能和性價比要對標國際先進水平，才能進行市場開拓。

算力大小往往是市場對GPU性能優(yōu)劣的“*印象”。但高端GPU的性能不等于紙面性能，尤其不能以單一性能的紙面數(shù)據(jù)來衡量。

“在實際使用的過程中，GPU的通用性、易用性、實際性的重要程度遠大于紙面標出的算力這一單一性能。紙面指標標得再高，也要關注內存和帶寬夠不夠，以及芯片之間的互聯(lián)等問題解決得好不好。用單一性能來衡量GPU是否高端，是一個常見的誤區(qū)。”宋春曉說。

硬件性能最終要通過軟件接口被開發(fā)者感知和使用。芯動科技GPU項目總監(jiān)何穎對《中國電子報》記者表示，高端GPU設計的算力，需要專門優(yōu)化過的驅動和加速庫。只有軟硬協(xié)同，才能把高端GPU的算力真正應用到實際場景中。

高性能計算將是主要“競技場”

長期以來，英偉達在高端GPU市場占據(jù)主導地位，市場占有率一度超過90%，在人工智能計算領域尤其具備壟斷性優(yōu)勢。迄今為止，英偉達推出了面向高性能計算和AI訓練的Volta、Ampere、Hopper等架構，并以此為基礎推出了V100、A100、H100等高端GPU，面向向量的雙精度浮點算力從7.8 TFLOPS一路來到30 TFLOPS。

市場優(yōu)勢的建立，歸功于英偉達GPU產(chǎn)品能力的均衡和生態(tài)的完善。

“英偉達在通用性、易用性和高性能三個方面做得比較均衡，加上英偉達在每一代架構上都有所創(chuàng)新，為軟件承接大模型訓練和推理場景的人工智能計算提供了持續(xù)提升的硬件基礎?！彼未簳哉f。

“人工智能對于生態(tài)的要求非常高，涉及框架、應用、模型的適配等，英偉達率先基于CUDA生態(tài)將上下游打通，對于下游的算法開發(fā)商和服務商來說，它的GPU在性能具備優(yōu)勢的同時還保持了易用性?！标惓硎?。

作為全球第二大獨立GPU供應商，AMD雖在高端GPU的整體份額與英偉達存在差距，卻在超算領域闖出了一片天。在最新全球超算TOP500榜單上，*上最快的超級計算機橡樹嶺*實驗室（ORNL）Frontier、*排名第三的超級計算機LUMI，都采用了AMD EPYC處理器和AMD Instinct MI250X GPU加速器。

AMD在超算領域的亮眼表現(xiàn)，是建立在針對性的軟硬件設計上，基于CDNA 2架構的GPU加速器、ROCm軟件平臺與開源應用程序資源中心AMD Infinity Hub的組合，構成了對于科研人員更加友好的硬件性能和編程環(huán)境。

“超算涉及許多科研探索性質的計算任務，AMD開源的軟件格局為科學家探索新的計算方式提供了更多可能和便利?！标惓硎尽?/span>

“AMD針對架構和適用場景做了更細分的設計，使GPU產(chǎn)品能夠更多地應用于科學計算場景，因為他們的雙精度做得比較好?！彼未簳员硎?。

但高性能計算和AI計算并不能與GPU劃等號。陳超指出，高性能及AI計算本質上具有四項基本要求。一是高精度，尤其高性能計算對于FP64雙精度浮點有著較高的需求；二是高性能，以滿足面向超大數(shù)據(jù)量的信息處理要求；三是并發(fā)計算，大大縮短信息處理全流程延時；四是軟件易用性，能支撐更廣泛的應用場景，且易于編程和開發(fā)。

“雖然直接采用GPU進行高性能或AI計算較為便利，但上層應用降本增效的核心訴求對底層算力提出了更高要求，國外AI創(chuàng)企推出的AI芯片往往基于全新的架構，對并行計算能力進行*提升和重點優(yōu)化。國內相關的AI芯片*企業(yè)同樣推出了一系列基于DSA架構的人工智能計算芯片，也是出于同樣的考慮?！标惓f。

燧原科技在*人工智能大會的展臺

在國內市場，基于架構創(chuàng)新的DSA芯片產(chǎn)品日漸豐富。例如華為面向AI計算特征的自研架構達芬奇，昆侖芯科技推出的一代架構“XPU-K”和二代架構“XPU-R”，燧原科技的自研架構“GCU-CARA”已進入規(guī)模落地期。隨著AI計算的應用場景越來越細分和復雜，定制化、異構化的DSA有望在下一代計算平臺中發(fā)揮更大效用。

架構和軟件是攻克高端GPU的核心要素

無論是高端GPU，還是同樣以優(yōu)化并行計算效率為核心的各類DSA芯片，都有著技術、人才、資金密集的特征，研發(fā)難度不容小覷。

在采訪中，三位受訪者均表示，架構設計是攻克高端GPU的核心要素。

昆侖芯產(chǎn)品

架構設計具體難在哪里？首先是各項能力的均衡性。宋春曉表示，架構設計的通用性、易用性和高性能構成了“不可能三角”。如果優(yōu)先保障通用性，兼顧各個場景，就難以在某一個場景進行足夠的定制化以提供更高性能。如果找到了一種兼顧通用性和高性能的路徑，將是一個跨度較大的架構創(chuàng)新，生態(tài)上要推倒重來，易用性會受到很大影響。

“在架構設計過程中，一方面注重有哪些巧思能夠在這個‘不可能三角’中盡可能達到平衡；另一方面也要充分理解市場、客戶的需求，比如客戶在什么情況下，能夠在通用性、易用性、高性能的哪一點去做到什么程度的取舍。了解這些情況之后，才能設計出合理、均衡、契合需求的架構?！彼未簳愿嬖V記者。

其次是指令集設計?！爸噶罴怯布撵`魂。指令集的多與少、高效與否，對于芯片架構以及微架構有著重大影響。如果指令集設計巧妙，芯片架構會更加高效，客戶做開發(fā)時也能在應用、開發(fā)效率、性能、成本方面獲得較為均衡的支持?！标惓f。

此外，架構設計對于芯片企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈理解能力和技術積累上提出了更高要求。

“硬件架構層面上，高端GPU的構成極其復雜，涉及先進工藝層面的超大規(guī)模集成電路設計。頭部公司積累了大量專利，對后來者構筑了極高的技術壁壘?！焙畏f說。

高端GPU的另一個門檻是軟件生態(tài)。可以說，軟件決定了GPU生態(tài)的能力上限，也是硬件能力充分釋放和靈活調度的必要條件。

“高端GPU需要廠商提供高度優(yōu)化的驅動，以及各種加速庫和相關的文檔，以支持用戶紛繁復雜的使用場景。此外，終端用戶需要廠商提供功能強大的工具以輔助問題診斷和性能調優(yōu)。”何穎表示。據(jù)悉，芯動科技推出的風華系列GPU已經(jīng)兼容了OpenGL4.3，并支持微軟Windows10 DirectX圖形框架。

在完成硬件設計和軟件棧構建的基礎上，還要考慮芯片的工程實現(xiàn)。陳超表示，高端計算芯片對于算力性能的要求非常*，往往會用到最先進的工藝和封裝技術，運行時鐘的頻率也非常高，需要考慮功耗對于環(huán)境和運行可靠性的影響。同時，也要考慮芯片的生產(chǎn)良率。

“良率直接影響高端GPU的成本，這個成本會最終體現(xiàn)到消費端，影響算力成本的高與低。所以良率是高端GPU工業(yè)化、商業(yè)化落地中非常重要的因素?！标惓f。

除了產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)本身，人才作為研發(fā)的生力軍，也是高端GPU研發(fā)水平的決定性因素。

“國內專業(yè)對口人才相對稀缺，需要在2~3年甚至更長的培養(yǎng)時間里，有持續(xù)投入和資金支持。我們非常注重國內外人才的積累，以保障研發(fā)基礎和創(chuàng)新迭代的能力，同時也有利于新生代的培養(yǎng)，進一步夯實人才基礎?！焙畏f說。

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