11月6日，在創(chuàng)業(yè)三年，即將進(jìn)入下一個(gè)三年之際，摩爾線程創(chuàng)始人兼CEO張建中給公司全體員工發(fā)了一封信。信中提到了很多關(guān)于過去三年研發(fā)工作的總結(jié)，以及未來發(fā)展規(guī)劃的內(nèi)容，不過，這封信的核心內(nèi)容是：摩爾線程將進(jìn)行一次崗位優(yōu)化，也就是裁員。

對(duì)于這家中國(guó)本土新崛起的GPU芯片設(shè)計(jì)公司來說，最近幾年的形勢(shì)，使得擺在他面前的機(jī)遇和挑戰(zhàn)都顯得很凸出。

不僅摩爾線程，壁仞科技和沐曦集成電路也是近幾年中國(guó)本土表現(xiàn)非常凸出的GPU芯片創(chuàng)業(yè)公司，再加上老牌的景嘉微，以及其它幾家相關(guān)企業(yè)，把中國(guó)本土GPU技術(shù)和芯片產(chǎn)品市場(chǎng)熱度推向了一個(gè)新高度，在主動(dòng)與被動(dòng)之間，取得了明顯多于、快于2018年之前的成績(jī)。

然而，在市場(chǎng)和美國(guó)政策的雙重壓力下，特別是近期美國(guó)政府將壁仞科技和摩爾線程列入了實(shí)體清單，使得它們?cè)O(shè)計(jì)出的芯片難以拿到先進(jìn)制程產(chǎn)能，再加上市場(chǎng)寒冬，以及在生態(tài)系統(tǒng)方面與英偉達(dá)的巨大差距，生存和發(fā)展愈加艱難，裁員難以避免。

01GPU及生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)1999年10月，英偉達(dá)發(fā)布了GeForce 256，這是一款基于臺(tái)積電220nm制程工藝、集成了2300萬個(gè)晶體管的圖形處理芯片。英偉達(dá)把Graphics Processing Unit的首字母“GPU“提煉出來，把GeForce 256冠以“世界上第一塊GPU”稱號(hào)，巧妙地定義了GPU這個(gè)新品類，并占據(jù)這個(gè)詞的用戶心智直到今天。憑借先發(fā)優(yōu)勢(shì)，不僅在芯片端，英偉達(dá)在GPU生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)方面也是統(tǒng)治者，直到今天，也沒有哪家廠商能夠動(dòng)搖它的根基。

GPU原本是為圖像而生的，它把CPU從圖像顯示的苦力活中解放了出來，大量的流水線架構(gòu)，使得GPU非常適合巨量、重復(fù)性的工作，自從GPU大規(guī)模應(yīng)用以后，CPU就擺脫了這些原本由它負(fù)責(zé)的頭疼工作，轉(zhuǎn)而去做更擅長(zhǎng)的指令判斷和控制類的“大腦“型工作。

在發(fā)展的很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，由GPU組成的顯卡主要用于大型游戲、CAD制圖和視頻剪輯等圖像處理工作，后來，隨著應(yīng)用和技術(shù)的發(fā)展，GPU又滲透到自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像、金融模型、生物信息等多個(gè)領(lǐng)域。如今，GPU是人工智能（AI），特別是AI訓(xùn)練應(yīng)用領(lǐng)域的明星，火遍全球。

發(fā)展了這么多年，GPU芯片賽道高度壟斷，全球90%的市場(chǎng)被少數(shù)幾家大企業(yè)占領(lǐng)，在集顯市場(chǎng)，英特爾和AMD平分天下，在獨(dú)顯賽道，AMD、英偉達(dá)二八分成；在GPGPU（主要用于AI等高性能計(jì)算）市場(chǎng)，英偉達(dá)的市占率高達(dá)90%以上。

生態(tài)系統(tǒng)方面，2006年，英偉達(dá)推出了并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型CUDA，它讓GPU擁有了解決復(fù)雜計(jì)算問題的能力，開發(fā)者們可以通過CUDA平臺(tái)，更方便地調(diào)度底層的GPU算力。當(dāng)前，CUDA擁有400多萬開發(fā)者，大部分GPU和AI芯片創(chuàng)業(yè)公司的產(chǎn)品也都通過兼容CUDA來進(jìn)入用戶端。

為了追趕英偉達(dá)，英特爾于2022年發(fā)布了全新架構(gòu)的第一款獨(dú)立顯卡，擁有超過一萬名軟件工程師的英特爾，在顯卡發(fā)布后的一年里，其顯卡驅(qū)動(dòng)更新了21次，平均半年更新10版。

為了與CUDA競(jìng)爭(zhēng)，AMD于2016年推出了開放的ROCm平臺(tái)，不過，從目前的發(fā)展情況來看，ROCm的市場(chǎng)接受度和應(yīng)用規(guī)模依然與CUDA有非常大的差距。

02中國(guó)GPU的發(fā)展近況 近些年，中國(guó)GPU取得了一些突破。

2019-2020年，中國(guó)本土出現(xiàn)了GPU、AI芯片創(chuàng)業(yè)熱潮，壁仞科技、摩爾線程、燧原科技、沐曦集成電路、天數(shù)智芯等一批明星企業(yè)涌現(xiàn)出來，相關(guān)GPU芯片新品不斷。

2022年3月，摩爾線程公布了首批顯卡產(chǎn)品，包括面向電腦和工作站的MTT S60，以及面向服務(wù)器的MTT S2000。兩張顯卡都采用了第一代MUSA架構(gòu)（Moore Threads Unified System Architecture，中文名為“蘇堤”）。2022年11月，該公司公布了第二批產(chǎn)品，包括面向電腦和工作站的顯卡MTT S80，以及面向服務(wù)器的MTT S3000，這兩款產(chǎn)品采用了新一代MUSA架構(gòu)“春曉”，并使用了PCIe Gen5插槽。

壁仞科技的高光時(shí)刻，是在2022年8月發(fā)布了首款GPGPU芯片BR100，并宣布該產(chǎn)品從800多個(gè)參選項(xiàng)目中脫穎而出，榮膺當(dāng)年世界人工智能大會(huì)最高獎(jiǎng)項(xiàng)SAIL獎(jiǎng)。據(jù)悉，BR100峰值算力達(dá)到國(guó)際廠商在售旗艦產(chǎn)品3倍以上，創(chuàng)下國(guó)內(nèi)互連帶寬紀(jì)錄，還是國(guó)內(nèi)率先采用Chiplet技術(shù)、率先采用PCIe 5.0、率先支持CXL互連協(xié)議的GPGPU芯片。

今年6月，沐曦集成電路宣布完成AI訓(xùn)練GPU MXC500的功能測(cè)算工作，同時(shí)，MXMACA 2.0計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)測(cè)試完成。

據(jù)悉，MXC500是沐曦對(duì)標(biāo)英偉達(dá)A100/A800的芯片，目標(biāo)算力為FP32 15 TFLOPS（A100為FP32 19.5 TFLOPS），兼容CUDA，預(yù)計(jì)今年底規(guī)模出貨。

以上這些廠商推出的產(chǎn)品，目標(biāo)都是要奪取英偉達(dá)和AMD在中國(guó)本土的市場(chǎng)份額。然而，英偉達(dá)經(jīng)歷了30年的持續(xù)積累，才取得今天的成績(jī)，中國(guó)本土GPU廠商不可能在5年左右的時(shí)間內(nèi)研發(fā)出具有同樣水平和市場(chǎng)影響力的產(chǎn)品。不過，如果中國(guó)GPU芯片能達(dá)到英偉達(dá)H100芯片性能的70%，也是很有意義的。接下來的重點(diǎn)工作就是本土GPU生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。

03中國(guó)GPU生態(tài)系統(tǒng)建設(shè) 比提升芯片性能更難的，是構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)。英偉達(dá)不僅強(qiáng)在芯片硬件，更強(qiáng)在其軟件生態(tài)CUDA，其GPU+CUDA，就像英特爾和微軟構(gòu)建的Wintel，后來者要想再創(chuàng)建一整套軟硬件系統(tǒng)的成本非常高，而且非常難，不僅僅是錢的問題。假設(shè)投入和英偉達(dá)相當(dāng)?shù)娜瞬藕唾Y源，以3倍的發(fā)展速度追趕，至少需要10年時(shí)間才能接近英偉達(dá)的水平。

以摩爾線程為例，理論上講，無論是GPGPU，還是桌面級(jí)應(yīng)用，該公司的產(chǎn)品性能已經(jīng)達(dá)到了英偉達(dá)中端產(chǎn)品水準(zhǔn)，但實(shí)際表現(xiàn)并非如此。以MTT S80為例，從游戲愛好者的測(cè)試結(jié)果來看，其早期實(shí)際性能接近GTX1050Ti，今年更新驅(qū)動(dòng)后，性能可以媲美GTX1650，能流暢運(yùn)行英雄聯(lián)盟等網(wǎng)游，也可以跑4K游戲，但與RTX3060相比，依然有很大差距。

MTT S80強(qiáng)勁的硬件卻難以發(fā)揮理論性能，關(guān)鍵問題就是軟件適配，摩爾線程差的就是底層技術(shù)和驅(qū)動(dòng)經(jīng)驗(yàn)的積累。據(jù)悉，MUSA架構(gòu)源于IMG的PowerVR，這也從一個(gè)側(cè)面體現(xiàn)出該公司在GPU IP方面缺乏核心技術(shù)。

通過購買IP研發(fā)GPU是中國(guó)本土大多數(shù)廠商的選擇，包括芯動(dòng)、壁仞科技等企業(yè)都是如此。該模式能夠以最小代價(jià)設(shè)計(jì)出商用產(chǎn)品，但是，芯片生產(chǎn)出來以后，軟硬件打磨就要考驗(yàn)廠家的技術(shù)實(shí)力了，而這些軟實(shí)力是沒有地方購買的。

中國(guó)老牌GPU芯片企業(yè)景嘉微曾表示，做GPU，三分靠硬件，七分靠軟件。英偉達(dá)在初期的產(chǎn)品性能也不好，還一度被ATI壓制，后期的成功除了全新架構(gòu)的助攻，驅(qū)動(dòng)的打磨功不可沒。

中國(guó)本土這些GPU芯片新星大多都想兼容英偉達(dá)的CUDA，但是，在驅(qū)動(dòng)軟件的適配上還差強(qiáng)人意，例如，早期的MTT S80只支持DX9游戲，雖然現(xiàn)在歷經(jīng)9次版本驅(qū)動(dòng)更新后，能支持更高的DX11游戲，但是其性能表現(xiàn)遠(yuǎn)未達(dá)到硬件實(shí)際水平。

正是看到了差距，中國(guó)本土GPU廠商一直在生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)方面增加投入。例如，今年，弘信電子與摩爾線程和燧原科技分別簽署了《戰(zhàn)略合作框架協(xié)議》，以打造人工智能軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施。

目前，摩爾線程已經(jīng)將大部分資源分配給軟件，占比達(dá)到70%，重點(diǎn)關(guān)注元宇宙和AI。沐曦已與服務(wù)器OEM、大數(shù)據(jù)中心、互聯(lián)網(wǎng)、運(yùn)營(yíng)商等行業(yè)客戶建立了合作關(guān)系，并與眾多知名高校和研究機(jī)構(gòu)開展產(chǎn)學(xué)研合作，快速推進(jìn)產(chǎn)業(yè)上下游生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。

04GPU的新動(dòng)向 全球范圍內(nèi)，在已有基礎(chǔ)上，GPU技術(shù)及其生態(tài)依然在向前發(fā)展，目前來看，有兩點(diǎn)很值得關(guān)注：一是GPU與CPU的融合，二是RISC-V的融入。

GPU 比 CPU 簡(jiǎn)單得多；它可以更快地執(zhí)行簡(jiǎn)單的指令，執(zhí)行是并行進(jìn)行的，這也是GPU與CPU的最大不同之處。然而，并非所有軟件都可以輕松地并行化執(zhí)行。CUDA生態(tài)系統(tǒng)旨在提供工具來構(gòu)建可以利用GPU進(jìn)行并行計(jì)算的軟件應(yīng)用程序，但是，大多數(shù)軟件應(yīng)用程序仍然需要CPU才能運(yùn)行。

基于 CPU 的應(yīng)用程序不僅更容易開發(fā)，而且大多已經(jīng)構(gòu)建完成。很難想象哪些公司會(huì)花費(fèi)時(shí)間和精力將已經(jīng)在 CPU 上運(yùn)行的東西移植到GPU上。

目前，AMD、英特爾和英偉達(dá)都在CPU-GPU融合技術(shù)方面下重注。

2023上半年，AMD首席技術(shù)官M(fèi)ark Papermaster表示，該公司將在2024年推出CPU-GPU 芯片，它將基于第4代Epyc架構(gòu)的CPU內(nèi)核與基于新一代CDNA 3架構(gòu)的GPU結(jié)合在一起，也就是AMD近些年一直在宣傳的APU概念。

英特爾的CPU-GPU芯片F(xiàn)alcon Shores具有x86 CPU內(nèi)核和Xe GPU內(nèi)核，成熟產(chǎn)品將在2025年量產(chǎn)。

下面看一下RISC-V與GPU的融合。

最近，Ventana Micro Systems與Imagination Technologies合作推出了基于RISC-V的CPU-GPU平臺(tái)。

Ventana計(jì)劃推出一個(gè)仿真模型，展示其基于RISV-C的CPU如何與Imagination開發(fā)的GPU協(xié)同工作。這次演示將結(jié)合Ventana的新CPU產(chǎn)品Veyron V2。據(jù)悉，V2將對(duì)RISC-V指令集架構(gòu)進(jìn)行增強(qiáng)，使其能與x86和Arm同臺(tái)競(jìng)技。

目前來看，Imagination與Ventana的合作項(xiàng)目距離產(chǎn)品量產(chǎn)和規(guī)?；瘧?yīng)用還有較大距離，但是，RISC-V CPU和GPU IP融合的可用性，可能會(huì)帶來針對(duì)不同客戶端應(yīng)用的新一波RISC-V平臺(tái)開發(fā)熱潮。

從目前的市場(chǎng)和應(yīng)用需求來看，RISC-V與GPU的結(jié)合是有基礎(chǔ)的。

在一些垂直市場(chǎng)，例如5G/6G通信、AI推理和視頻處理等，傳統(tǒng)CPU已經(jīng)無法滿足這些應(yīng)用的計(jì)算量需求，需要新計(jì)算方法的出現(xiàn)。對(duì)于圖像處理來說，內(nèi)存訪問瓶頸問題已經(jīng)非常凸出，需要新的解決方案，甚至是新的計(jì)算架構(gòu)，看看市場(chǎng)上最近發(fā)布的一些人工智能和RISC-V產(chǎn)品，會(huì)發(fā)現(xiàn)一些公司發(fā)布的處理器里面有新的ISA，它們已經(jīng)開始將RISC-V和GPU IP融合使用了。

通過指令擴(kuò)展將GPU功能添加到RISC-V架構(gòu)中很有創(chuàng)意，然而，二者融合這條路并不好走，最大的攔路虎就是架構(gòu)融合，以及生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，需要的時(shí)間可能很長(zhǎng)。要將RISC-V指令集改編成非常適合GPU任務(wù)的指令集，需要大量投資來定義ISA擴(kuò)展，構(gòu)建高度復(fù)雜的微架構(gòu)，并對(duì)開源工具進(jìn)行重大調(diào)整。如果將RISC-V指令集融入GPU架構(gòu)，幾乎所有RISC-V的固有優(yōu)勢(shì)都將被定制化稀釋掉，另外，RISC-V核心ISA功能會(huì)限制GPU在特定領(lǐng)域的可用性。

雖然，有諸多挑戰(zhàn)，但鑒于RISC-V迅猛的發(fā)展勢(shì)頭，以及其在高性能計(jì)算領(lǐng)域的滲透決心，與同樣在高性能計(jì)算應(yīng)用領(lǐng)域如魚得水的GPU融合，前景還是很值得期待的。

不僅是國(guó)際巨頭，中國(guó)本土GPU廠商，特別是更具前瞻性的幾家創(chuàng)業(yè)公司，在發(fā)展GPU方面也需要研發(fā)更具競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)和產(chǎn)品，而在當(dāng)下美國(guó)政府推出各種限制政策的大環(huán)境下，中國(guó)本土GPU芯片技術(shù)和生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)可以拓展更多思路，將更多先進(jìn)的技術(shù)和理念融入相關(guān)產(chǎn)品。在本土企業(yè)客戶給出更多采用和試錯(cuò)空間的情況下，中國(guó)芯片企業(yè)或許可以加快追趕國(guó)際先進(jìn)GPU的步伐。