哪些芯片不容易被国产化?
智能计算芯世界
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· 2022-01-13
2、高速ADC
4、显卡芯片
对于国产GPU而言我们要追赶的正是国际巨头,这其中有两大方向,一是面向图形处理的GPU芯片,厂商包括景嘉微、芯动科技、兆芯等。另一类是面向通用计算的GPGPU芯片,厂商包括天数智芯、壁仞科技等。此外,我们在GPU IP方面还有Imagination、芯原股份等公司。这些公司都在各环节推进国产GPU向前发展。
图形处理GPU
兆芯作为国产X86架构处理器厂商,同时掌握中央处理器、图形处理器、芯片组三大核心技术,具备相关IP自主设计研发的能力。公开报道称其独立GPU将采用台积电28nm制程。
芯动科技的GPU芯片走得比较前沿,他们在去年10月推出了采用 Imagination IMG B系列BXT高性能多核图形处理器(GPU)IP的独立GPU,这是一款高性能4K/8K图形 PCI-E Gen4 GPU独立显卡芯片,将为未来5G云游戏和数据中心应用提供强大的支持。这款芯片的工艺应该是7nm。
而芯动科技也是对标英伟达,芯动科技高管表示,目前公司的GPU架构比英伟达的图灵架构好,但相比其新推出的安培架构还有一些差距。
我们国产图形处理器GPU在桌面端随着景嘉微的大规模出货取得了进展,在数据中心端芯动科技的技术和产品也有能力冲击这一类市场。
通用计算GPGPU
再看通用计算GPGPU芯片,目前进展比较快的当属天数智芯,今年3月,天数智芯发布全自研高性能云端7纳米芯片BI及产品卡。BI是国内第一款全自研、真正基于通用GPU架构的GPGPU云端高端训练芯片,采用业界领先的7纳米制造工艺、2.5D CoWoS封装,容纳240亿晶体管,支持FP32、FP/BF16、INT32/16/8等多精度数据混合训练,集成32GB HBM2内存、存储带宽达1.2TB,单芯每秒可进行147万亿次FP16计算(147TFLOPS@FP16)。
BI芯片及产品卡均以实体形式发布,即将进入批量生产和商用交付,产品开发和商业应用进度领先国内同行1-2年时间。
天数智芯高管对电子发烧友网表示,近年兴起的AI浪潮中,GPGPU对于用传统语言编写的、软件形式的计算有较好的支持,具有高度的灵活性等这些特点,使其成为了一项炙手可热的技术产品。跟ASIC芯片相比,GPGPU具有更广泛的适用性、兼容性、灵活性,对技术变化的包容和适应能力更为突出,产品的应用生命周期更长。同时,通过性能挖掘优化,达成性能、能耗和性价比的最优解,实现跟ASIC芯片相当的算力和能耗水平。
早前,天数智芯首席科学家郑金山曾表示,“国际领先厂商GPU里是有图形渲染的,在芯片上大约占30%,但是图形渲染对于AI和数据中心完全没有用。所以这一块我们直接取消掉。”或许这就是GPGPU在数据中心和AI市场的机会所在。
壁仞科技也是专注GPGPU芯片研发的初创企业,成立于2019年,致力于开发原创性的通用计算体系,建立高效的软硬件平台,同时在智能计算领域提供一体化的解决方案。从发展路径上,壁仞科技将首先聚焦云端通用智能计算,逐步在人工智能训练和推理、图形渲染等多个领域赶超现有解决方案,实现国产高端通用智能计算芯片的突破。短短两年间已完成B轮融资,累计融资额超47亿元人民币。
业内人士表示,GPU芯片的研发比一般芯片难度大,研发成本高,先进工艺的芯片投片花费巨大,少则几亿多则十亿元以上,因此整个国产GPU芯片无论是融资还是投入都是相对较高的。从技术角度看,用于图像渲染的GPU设计相对更加复杂,不仅是GPU架构上,还在接口速率、带宽、存储以及先进封装如Chiplet等方面,考验芯片厂商的设计能力。而GPGPU针对AI训练或推理场景采用一定的算力和算法,能够更有针对性地发展计算性能。
在GPU领域业界常说,英伟达的成功并不仅是它的GPU芯片,更重要的是它的软件生态,因为其构建的强大生态,即便它的芯片或方案更贵,也仍然得到用户的购买。而这样的生态体系,令许多GPU或AI芯片公司望尘莫及。当然,在国内我们的桌面处理器生态系统正在建设,厂商们主动积极地将CPU、GPU与操作系统、应用软件进行广泛适配。另一个突围的机会则是国产GPU芯片厂商与客户充分沟通从定制功能、降低成本的角度切入到客户的需求当中。
下载链接:
2、信创产业研究框架
3、ARM行业研究框架
4、CPU研究框架
5、国产CPU研究框架
6、行业深度报告:GPU研究框架
6、深度报告:NOR存储芯片研究框架
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