在英偉達于2000年收購3DFX，以及AMD在2006年收購ATI之后，桌面GPU這個市場本來就已經(jīng)塵埃落定。

　　英偉達是GPU市場當(dāng)之無愧的巨頭，AMD的GPU則掙扎前行，而Intel則依靠其CPU的號召力，在集成顯卡市場擁有絕對的號召力，但在獨立顯卡市場，無論是之前的Intel 740還是后續(xù)的Larrabee都無疾而終。

　　但在Alex Krizhevsky使用英偉達GPU成功訓(xùn)練出了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet，并憑借該網(wǎng)絡(luò)在圖像分類識別領(lǐng)域大幅提升了性能之后。人工智能新時代正式開啟。也正是從這個時候開始，GPU市場開始進入了一個新階段。英偉達則成為這個時代當(dāng)之無愧的大贏家。

　　英偉達從2012年到現(xiàn)在的股價走勢

　　英偉達叱咤AI時代的兩大利器

　　回看圖形處理器的發(fā)展史，據(jù)相關(guān)資料顯示，MIT在1951年制造的Whirlwind也許是世界上第一個3D圖形系統(tǒng)，但這不是現(xiàn)代GPU的基礎(chǔ)。據(jù)報道，現(xiàn)在的GPU雛形是基于上世紀(jì)70年代中期的所謂視頻移位器（video shifters）和視頻地址生成器（video address generators）組成的。

　　在歷經(jīng)大型系統(tǒng)、小型工作站的發(fā)展后，圖像處理器在90年代中后期于PC上的3D游戲而發(fā)揚光大，在此期間，不少公司涌入其中，英偉達也是其中的一家。據(jù)英偉達官網(wǎng)介紹，在他們成立的1993年，全球有超過二十家的圖形芯片公司，到1997年，這個數(shù)字猛增至70家。但到2006年，英偉達是唯一仍在運營的獨立公司，他們也成為最后的贏家。被其沖上沙灘的前浪包括了ATI、S3 Graphics和3DFx等競爭對手。

　　和其他玩家一樣，英偉達最初成立的時候也只是聚焦于顯卡市場，最初推出的兩款產(chǎn)品NV1和NV2也市場反響平平平。但英偉達不氣餒，投入大量的經(jīng)歷去研發(fā)NV3，并在1997年推出。作為全球首個128位3D處理器，NV3在推出四個月后的出貨就突破一百萬。因為NV3能對OpenGL的良好支持，英偉達自NV3開始，逐漸打敗了當(dāng)時市場占比高達85%的3DFx，成為了顯卡市場的霸主。

　　值得一提的是，英偉達表示，他們在1999年發(fā)明了GPU（ 這是NVIDIA首創(chuàng)的詞匯，GPU即是Graphics Processing Unit的縮寫），而當(dāng)年推出GeForce 256就是全世界第一款GPU。

　　如果英偉達接下來，還是只盯著圖形市場，那么他們的充其量就就只是下一個3DFx，但黃仁勛有更大的野心，那就是把GPU推到通用市場，這就是大家所熟悉的GPGPU。

　　據(jù)半導(dǎo)體行業(yè)觀察之前的報道：“在2000年左右，學(xué)術(shù)界對于使用GPU做通用計算（GPGPU）產(chǎn)生了興趣。當(dāng)時，主要面向執(zhí)行通用算法的CPU是執(zhí)行科學(xué)計算的主力，但是CPU為了能在通用算法上都有較好的性能，因此很多芯片面積事實上用在了片上內(nèi)存和分支預(yù)測等控制邏輯，而真正用于計算的單元并不多。相反，GPU架構(gòu)中的控制邏輯較為簡單，絕大多數(shù)芯片面積都用于渲染、多邊形等計算。學(xué)術(shù)界發(fā)現(xiàn)，科學(xué)運算中的矩陣等計算可以很簡單地映射到GPU的處理單元，因此能實現(xiàn)非常高的計算性能?！?/p>

　　報道進一步指出，當(dāng)時，GPGPU最主要的瓶頸在于難以使用。由于GPU是面向圖像應(yīng)用而開發(fā)，因此要在其編程模型中支持通用高性能計算并不容易，需要許多手工調(diào)試和編碼，因此造成了很高的門檻，能熟練使用的人并不多。

　　為了讓GPU從軟硬件都走向通用，英偉達在2006年推出了Tesla架構(gòu)，一改之前使用矢量計算單元做渲染的做法，而是把一個矢量計算單元拆成了多個標(biāo)量計算渲染單元。這就使得基于這個架構(gòu)的GPU除了渲染能力強以外，還適合做通用計算。

　　也就是在這一年，英偉達推出了CUDA。按照他們的說法，這是一種用于通用GPU計算的革命性架構(gòu)。CUDA將使科學(xué)家和研究人員能夠利用GPU的并行處理能力來應(yīng)對其最復(fù)雜的計算挑戰(zhàn)。

　　正是得益于這兩個方向的布局，英偉達在AI時代如魚得水。

　　據(jù)行業(yè)專家所說，現(xiàn)在的云端AI芯片市場，除了谷歌自用的TPU外，其他絕大多數(shù)的廠商都是使用英偉達的GPU來做相關(guān)的模型訓(xùn)練，這讓英偉達在云端AI芯片的市場居高不下。這也讓英偉達的業(yè)績在過去幾年屢創(chuàng)新高。根據(jù)賽迪顧文的預(yù)測數(shù)據(jù)顯示，光是國內(nèi)的云端AI芯片市場，在2019年到2021年間的累計增長將高達152%，麥肯錫也預(yù)測，在未來幾年，訓(xùn)練市場將成長迅猛，且在未來十年，這還將是英偉達GPU的天下。

　　看到這個數(shù)據(jù)需求和預(yù)測，國外就涌現(xiàn)出了類似Graphcore IPU和Google TPU等ASIC產(chǎn)品，計劃在訓(xùn)練市場挑戰(zhàn)英偉達。Intel和AMD則希望在GPU硬扛英偉達。

　　AMD和Intel的蠢蠢欲動

　　其實早在英偉達進軍GPGPU的前后，AMD也有了相應(yīng)的計劃。但和英偉達屬在過去多年里大力投入推行CUDA開發(fā)環(huán)境不一樣，AMD將雞蛋都放在了“OpenCL”這個籃子里面，這就導(dǎo)致即使他們在2017年發(fā)布了ROCm平臺來提供深度學(xué)習(xí)支持，但也改變不了他們GPU在AI時代幾無所獲的結(jié)局。

　　但AMD不甘心。為了與Nvidia競爭，AMD在今年三月份推出了新的CDNA架構(gòu)。據(jù)介紹，這是AMD針對數(shù)據(jù)中心和其他用途的，專注于計算的GPU體系結(jié)構(gòu)。AMD針對CDNA的目標(biāo)既簡單又直接：構(gòu)建一個大型的，功能強大的GPU系列，這些GPU針對一般的計算和數(shù)據(jù)中心使用進行了優(yōu)化。

　　據(jù)介紹，新架構(gòu)中很大一部分的性能提升將會體現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)方面，這意味著支持更快地執(zhí)行較小數(shù)據(jù)類型（例如INT4 / INT8 / FP16），而AMD在介紹新架構(gòu)的時候也明確提到了張量運算。此外，新架構(gòu)可以通過Infinity Fabric互連總線靈活設(shè)計性能，并支持增強的企業(yè)級RAS特性、安全、虛擬化技術(shù)，還將提供更高的能效比，從而降低企業(yè)TCO成本。

　　基于這個架構(gòu)，AMD在本月中發(fā)布了新一代的Instinct MI100計算卡。數(shù)據(jù)顯示，新的架構(gòu)可提供高達11.5 TFLOPS的FP64峰值吞吐量，這使其成為第一個在FP64中突破10 TFLOPS的GPU。與上一代MI50相比，新加速卡的性能提高了3倍。它還在FP32工作負(fù)載中擁有23.1 TFLOPS的峰值吞吐量。數(shù)據(jù)顯示，AMD的新加速卡在這兩個類別中都擊敗了Nvidia的A100 GPU。

　　Instinct MI100還支持AMD的新Matrix Core技術(shù)，該技術(shù)可提高FP32，F(xiàn)P16，bFloat 16，INT8和INT4等單精度和混合精度矩陣運算的性能，還可將FP32性能提高到46.1 TFLOPS。

　　為了更好地與英偉達競爭，AMD還表示，其開源ROCm 4.0開發(fā)人員軟件現(xiàn)在具有開源編譯器，并統(tǒng)一支持OpenMP 5.0，HIP，PyTorch和Tensorflow。

　　除了AMD外，Intel在最近幾年也加大在其GPU的投入，想在AI這個市場分一杯羹。

　　據(jù)英特爾介紹，公司的Xe架構(gòu)GPU將覆蓋從集成顯卡到高性能計算的所有范圍。其中代號為Ponte Vecchio的獨立GPU則是公司面對HPC建模和仿真以及AI訓(xùn)練而推出的設(shè)計。Ponte Vecchio將采用英特爾的7納米技術(shù)制造，并將成為英特爾首款針對HPC和AI工作負(fù)載進行了優(yōu)化的基于Xe的GPU。但直到目前為止，尚未看到Intel的這款新品。

　　此外，為了更好地在包括AI在內(nèi)的應(yīng)用市場中發(fā)揮其包括CPU、GPU、FPGA和AISC在內(nèi)的芯片的為例，方便開發(fā)者編程，Intel還推出了擁有遠(yuǎn)達理想的OneAPI。在開發(fā)者看來，這是一個不錯的規(guī)劃，但同時也是一個極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。

　　中國廠商加速入局

　　在GPU重要性日益凸顯的今日，國內(nèi)越來越多的廠商開始投入到這個市場中去。這些廠商中除了有之前一直在這個市場布局的景嘉微、兆芯和航錦外，還有一些新進入這個領(lǐng)域的企業(yè)。當(dāng)中尤其以壁仭、沐曦、海飛科、芯瞳最為知名。

　　首先看壁仞科技，據(jù)官網(wǎng)介紹，該公司創(chuàng)立于2019年，團隊由國內(nèi)外芯片和云計算領(lǐng)域核心專業(yè)人員、研發(fā)人員組成，在GPU、DSA（專用加速器）和計算機體系結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域具有深厚的技術(shù)積累和獨到的行業(yè)洞見。

　　在產(chǎn)品方面，壁仞科技致力于開發(fā)原創(chuàng)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(lǐng)域提供一體化的解決方案。從發(fā)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(xùn)練和推理、圖形渲染、高性能通用計算等多個領(lǐng)域趕超現(xiàn)有解決方案，實現(xiàn)國產(chǎn)高端通用智能計算芯片的突破。

　　再看沐曦，則是由AMD前高管離職創(chuàng)立的公司。據(jù)介紹，沐曦集成電路成立于2020年9月，核心團隊來自世界一流的GPU芯片公司，平均擁有15年以上高性能GPU芯片設(shè)計經(jīng)驗和豐富的5nm流片和7nm芯片量產(chǎn)經(jīng)驗。公司致力于研發(fā)生產(chǎn)擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的、安全可靠的高性能GPU芯片，服務(wù)數(shù)據(jù)中心、云游戲、人工智能等需要高算力的諸多重要領(lǐng)域，填補國內(nèi)高性能GPU芯片自主可控的空白。

　　海飛科（Hexaflake）則成立于2019年，是一家高科技初創(chuàng)公司，致力于AI高性能處理器芯片和軟硬件全棧系統(tǒng)解決方案的研發(fā)，是能夠在該領(lǐng)域與國際巨頭并駕齊驅(qū)的頭部AI通用型處理器公司。主要創(chuàng)始人及核心團隊匯聚中美各地多位國際頂級資深專家；專長涵蓋并行計算與AI處理器體系架構(gòu)、GPU等超大規(guī)模SoC芯片以及處理器系統(tǒng)軟件的研發(fā)；并曾在國際領(lǐng)先企業(yè)核心研發(fā)部門長期任職，成功研制多款芯片和系統(tǒng)產(chǎn)品。他們公司成立的目的是共同打造新一代通用型AI處理器芯片及其軟硬件生態(tài)環(huán)境。

　　芯瞳半導(dǎo)體成立于2018年。在接受媒體采訪的時候，他們表示公司的GPU瞄準(zhǔn)的應(yīng)用領(lǐng)域有三個方面：嵌入式、辦公PC和云游戲。此外，還有授權(quán)了Imagination IP的芯動、繼承了相關(guān)GPU專利的兆芯以及一直做國產(chǎn)CPU的龍芯也是GPU市場的玩家。

　　考慮到國內(nèi)的GPU現(xiàn)狀和中美之間的貿(mào)易狀況，上述GPU廠商除了有看中AI市場的玩家外，也有希望在圖形GPU市場有突破的創(chuàng)業(yè)者。

　　不過正如行業(yè)專家告訴筆者，無論是在圖形還是通用計算市場，對于GPU而言，更重要的是軟件和開發(fā)者生態(tài)。只有做好了這個，才是GPU能夠商用的前提。國內(nèi)廠商中何時會有廠商能夠真正突圍成功的？這值得我們觀望。