直击！国产GPU的四大难题

2022-05-26 09:55

近年来，国产GPU频频传出好消息。景嘉微宣布其JM9系列第二款GPU已经完成流片、封装阶段工作。芯动科技在去年底推出一颗“风华1号”，填补了国产4K级桌面显卡和服务器级显卡两大空白。2020年成立的摩尔线程在1年后发布了第一代MUSA系统架构GPU，并可量产交付。壁仞科技也紧跟着宣布首款通用GPU芯片点亮成功。

在市场和政策的推动下，曾经蒙尘的国产GPU开始闪烁自己的光芒。这是国产GPU的黄金时代。

国产GPU的发展到什么地步？

据Verified Market Research数据显示，2020年中国大陆的独立GPU市场规模为47．39亿美元，预计2027年中国大陆GPU市场规模将超过345．57亿美元。

如此广阔的中国市场中，国产GPU的市占比却少的可怜。2019年，中国芯片的自给率仅为30％左右，从中国主要芯片国产化率来看，射频芯片、移动通信终端、模拟芯片、闪存、微控制器、内存、可编辑逻辑器件的国产化率分别为40％、24％、15％、5％、3％、1％、1％。谨慎估计GPU芯片的国产化规模约37亿元。

但属于高端芯片的GPU研发却并不容易。Intel一直想踏足高端GPU领域，但仍未成功。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。但直到2022年4月，Intel仍未推出自己消费级的独立 GPU 产品。

国内GPU究竟达到国际的什么水平？

从国内GPU龙头景嘉微的产品来看，景嘉微在2021年9月推出的JM9231和JM9271将采用业界主流的统一渲染架构，支持 OpenGL4．5接口，可以无缝兼容市面上主流的CPU、操作系统和应用程序。

JM9231性能与国际同类公司2016年中低端产品性能相当，主要针对国产化办公电脑，便携式计算机、中低端的游戏机和高端嵌入式系统等消费电子领域。JM9271在JM9231基础上对科学计算能力进行大幅度提高和改进，可以达到国际同类公司2017年中高端产品的性能。

可以看出，相较于国际巨头，国内GPU的性能差距还很远。因此对于中国来说，推动GPU的自主研发刻不容缓。

国产GPU的黄金时代

尽管国内GPU的发展存在很多问题，但笔者仍然认为现在的时代是国产GPU发展的黄金时代。

我们正在进入“一切需要可视化的时代”，这几年市场对于GPU的需求增长极快。可视化需要大量的图形、图像计算能力，无论是云端还是边缘侧都需要大量的高性能图像处理能力。

GPU在AI、数据中心领域需求极大。根据IDC数据，2022年全球AI芯片市场将达352亿美元。其中GPU占比最大，Goldman预计到2025年GPU占比将达到57％。

GPU巨头英伟达2022年发布的财报中各项经营指标惊人，2022财年全年营收269亿美元，相比2021财年增加103亿美元，同比增长61％；净利润97．5亿美元，同比增长122％。不管是营收还是净利润，均创纪录。

无论是客户需求还是供应商的市值变化都在证明——GPU市场正处于火爆时刻。

在2006年，国务院颁布了《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006年－2020年）》，“核心电子器件、高端通用芯片及基础软件产品”（简称“核高基重大专项”）位列16个科技重大专项首位，也被称之为“01专项”，国产GPU位列其中。

国务院印发《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》，《若干政策》强调，集成电路产业和软件产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。国务院发布的相关数据显示，中国芯片自给率要在2025年达到70％

自2017年以来，多个中国新一代初创型GPU研发公司相继成立，逐渐成为中国GPU历史舞台上的一员。

在图形GPU领域，国内以景嘉微、航锦科技等为代表的传统企业为主力。另外，从事CPU研发的企业（如兆芯、龙芯等），也开始切入这个赛道，增强了国内GPU企业的整体研发实力。

景嘉微是中国第一家成立的GPU公司，公司产品主要分为图形图像处理系统、小型雷达系统、GPU 芯片，广泛应用于军工行业。公司图形显控领域产品包括图显模块和加固类产品，其中图显模块是核心产品。

景嘉微成立当年，恰逢我国军用飞机图形显控系统由使用 DSP 与 FPGA 图形加速器向使用 GPU 图形处理器升级，公司准确把握机遇，将大量资源投入飞机图形显控领域的研究。也正因如此，景嘉微最初是制作军工产品起家。

摩尔线程在2020年6月成立，用18个月发布全新统一系统架构MUSA和全能GPU产品“苏堤”等系列新品。其公司创始人兼CEO张建中此前曾任英伟达全球副总裁、中国区总经理，在GPU行业深耕超过15年，带领英伟达开拓建立了GPU在中国的完整的生态系统。

沐曦集成电路在2021年完成数亿元PreA＋轮融资，融资由两家“国家队”：国调基金、中网投联合领投，联想创投等多家机构跟投。据称这家高性能通用GPU芯片设计公司的创始团队主要来自AMD等国际公司，拥有从40nm到7nm制程GPU芯片的设计和量产经验。

芯瞳半导体创始团队来自西邮GPU研发团队，这家专注于计算机图形和高性能计算的芯片设计初创公司将在南京投资1．5亿元，开发高性能、高可靠和高稳定性的国产自主GPU和人工智能芯片。

天数智芯自研的一款7纳米GPGPU（通用图形处理器）芯片产品卡——BI成功发布，这是中国第一款全自研且有产品面世的GPGPU的芯片。其首款全自研GPU架构下的7nm云端训练芯片及GPGPU产品卡已亮相，这款芯片采用台积电7nm制程、容纳240亿晶体管及采用2．5DCoWoS晶圆封装技术。

国产GPU发展困境

IP授权

国产GPU最近一段时间借助IP授权多点开花，纷纷流片成功或量产，算是迈出了艰难的第一步。

任何一款高端芯片的打造都离不开IP。一个GPU中行业IP核占用的面积超过了80％。但IP的研发并不轻松，GPU IP自研需要36－48个月以及200个工程师，而采用外购IP的方式，可以减少12－18个月开发周期。

芯动科技于去年发布的GPU“风华1号”，其IP购买自英国GPU技术授权公司Imagination。获得架构许可后，芯动科技探索了很多自己的方案，包括自研的Cache一致性Innolink Chiplet技术，内置国产物理不可克隆iUnique Security PUF信息安全加密技术等。因此“风华1号”GPU80％以上的IP都属于自主研发。

外购IP加上自研设计非常有利于商业变现，可以快速获得成熟系统和后端版图，同时也有利于快速构建软件栈和底层工业API适配，极大的降低研发周期和风险。如今国内主要的通用计算＋图形GPU创业公司，如芯动、摩尔线程、壁仞等等都使用Imagination IP或者芯原授权的IP。但使用IP授权也有缺点，即核心电路专利无法自控和自主迭代。

创业热潮下的生产困境

随着GPU成为AI计算的必需品，一波GPU创业潮在中国市场兴起。据统计仅2020～2021年，GPGPU领域就有近20起融资事件发生。2018年12月瀚博半导体在上海成立，目前已经完成总计5000万美元的A轮融资；2019年成立的壁仞科技，在2021年3月完成了B轮融资，18月累计融资超过47亿元；同年11月芯瞳半导体成立；2021年，沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币A轮融资。

但初创之下国产GPU仍然面临生产困难。目前和AI相关的大芯片，因为需要CoWoS等先进封装，所涉及的中介层原材料非常紧缺，在目前产能吃紧的情况下，对于已经推出一些产品的初创GPU企业，会面临短期盈利的问题。

并且GPU市场早已被虎视眈眈的英伟达、AMD包围，中国GPU芯片初创公司需要和这些拥有技术、经济实力的巨头竞争，必然是处于劣势。

成本难降，量产数量少

芯片量产前还要经历冗长的设计测试流程。通常一款高端芯片前端和后端设计要耗1～3年，设计完成后流片环节需要3～6个月，期间还会有流片失败一切重来的风险。即使成功流片，还需经过3～12个月的产品测试调优，才能开启量产。

因此尽管越来越多的GPU厂商涌入，但阵阵喧闹过后，市场上仍未见可与国际巨头对标的量产产品。

国内GPU生态突围

此外，对于国产GPU来说，产品如何实现规模化商用，搭建国产GPU生态同样是一个难题。芯片的成功和成熟需要大量的验证和出货，而找到可持续的落地场景才是长期发展的关键驱动力。

ICViews采访业内人士其表示：“目前国产GPU在相同性能下，价格更贵。同时，由于英伟达等国外龙头推出GPU时间更长，长期使用国外GPU的厂商出于惯性也不会突然更换国产GPU。”

尚未成熟的GPU在搭建国内生态上也捉襟见肘。

风口之下，国产GPU如何发展？

GPU是一个高技术含量的赛道，而且我国在这一领域发展已经落后许久。尽管近年来突然开始有不少初创公司踏足GPU领域，并受到资本青睐，但我国想要彻底打破GPU垄断并不是一件易事。

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。从GPU的发展历程来看，GPU单芯片算力增长速度超过CPU，在算力竞争上，GPU也比CPU更胜一筹。