GPU及AI算力硬件行业的机会|七晟·说
2024-04-29 17:54 浏览:7
本期七晟说，我司副总裁陈昊给大家带来主题分享「GPU及AI算力硬件行业的机会」，同时邀请了我司已投项目肇观电子CTO周骥博士以及西部证券研究所副所长郑宏达两位行业专家共同参与讨论。在PC诞生之初，并不存在GPU的概念，所有的图形和多媒体运算都由CPU负责。但是由于X86 CPU的暂存器数量有限，适合串行计算而不适合并行计算，虽然以英特尔为代表的厂商多次推出SSE等多媒体拓展指令集试图弥补CPU的缺陷，但是仅仅在指令集方面的改进不能起到根本效果，所以诞生了图形加速器作为CPU的辅助运算单元。GPU的发展史概括说来就是NVIDIA、AMD(ATI)的发展史，在此过程中曾经的GPU巨头Imagination、3dfx等纷纷被后辈超越。如今独立显卡领域主要由英伟达和AMD控制，而集成显卡领域由英特尔和AMD控制。 从仅仅加速2D图像显示、视频解码，到3D渲染，到CUDA出世GPU应用于通用计算，再到现在大火的AI计算，GPU走出了一条逆袭之路，其重要性和价值超越CPU成为当今AI时代的计算核心装置。英伟达的GPU架构每两年一次大更新，快速迭代更新造就了强劲的GPU核心。与此同时，早在2006年就推出了将GPU用于通用计算的CUDA软件，领先AMD近10年，建立强大的生态优势。2016年推出NVLink，随后推出NVSwitch，2019年又收购了Mellanox，这一系列的研发和收购造就了遥遥领先的GPU互联系统。除了AMD、英特尔这样的芯片厂商，英伟达更面临来自大客户的竞争。目前，云厂商和互联网巨头们的自研 AI 芯片进度不同：1）谷歌在人工智能领域有多年布局，其 TPU 是市场上少数能与英伟达 GPU 匹敌的 AI 芯片；2）亚马逊已在训练端和推理端双管齐下，Trainium 和Inferentia已上AWS云供客户使用；3）微软和 Meta 则依然在较大程度上依赖英伟达、AMD和英特尔的芯片，但二者同样不甘落后，微软“闭门造芯”Athena已是公开的秘密，而Meta的MTIAv1则时间较迟，预计将于2025年问世。国内目前已经有近二十家企业或机构在开发GPU及算力芯片，从ICT巨头华为，已上市的寒武纪、海光科技、景嘉微，到近几年成立的天数智芯、壁仞、沐曦、摩尔线程、地平线等，国内GPU及AI算力芯片行业呈现出百花齐放的发展状态。与2万亿美元的英伟达相比，国内AI算力芯片公司普遍面临着美国制裁下的先进制程、HBM、CoWoS工艺的供应链风险，以及构建自有软件生态的挑战。在后续的圆桌环节中，各位嘉宾就英伟达的优势和面临的挑战、国内GPU公司的现状与机遇等话题进行了讨论。
