CPU被「卡脖子」，中國企業紛紛換賽道：國產GPU這條路能走通嗎？

根據技術市場研究機構Jon Peddie Research的一份新報告，中國的GPU新創公司數量非同尋常，因為該國試圖獲得人工智慧的優勢以及半導體主權。

隨著人工智慧（AI）、高效能運算（HPC）和圖形處理的需求以前所未有的速度成長，近年來全球GPU製造商的數量也在成長。談到個人電腦的獨立顯示卡，AMD和Nvidia保持領先，而英特爾正在努力追趕。

在上世紀八、九十年代，全球一度有多達數十家公司在開發了顯示卡和獨立圖形處理器，但為了在3D遊戲中獲得最高性能而進行的殘酷競爭，其中絕大多數公司被淘汰。

到大約2010年時，只有AMD和Nvidia能夠為遊戲和運算提供有競爭力的獨立GPU，而其他公司則專注於整合GPU或GPU IP。

從2015年左右開始，中國的PC GPU開發商數量開始迅速增加，這得益於中國對技術自給自足的推動，以及AI和高效能運算作為高科技大趨勢的出現。

根據Jon Peddie Research的數據，目前總共有18家公司在開發和生產GPU。有兩家公司主要針對智慧型手機和筆記型電腦開發SoC綁定的GPU，有6家開發GPU IP，有11家GPU開發人員專注於PC和資料中心的GPU，包括AMD、英特爾和英偉達。

事實上，如果在名單中加入其他中國公司，如壁仞科技和天樞智信，那麼GPU企業數量將會更多。不過，壁仞科技和天樞智信目前只專注於AI和高效能運算，所以JPR不認為他們是傳統意義上的GPU開發商。

中國的技術救國之路：GPU開發

#作為世界第二大經濟體，中國不可避免地與美國和其他發達的國家在幾乎所有方面都進行競爭。中國竭盡所能吸引世界各地的工程師。

事實上，在中國，每年都有數百家新的IC設計公司成立。他們開發的產品種類繁多，從微小的感測器到複雜的通訊晶片均由涉獵，試圖實現對西方國家供應商的自給自足。

但要真正跳上人工智慧和高效能運算的浪潮，需要CPU、GPU和特殊用途的運算加速技術。

談到CPU，中國面臨美國在製造設備和技術上的越來越嚴密的技術封鎖，不可能很快趕上全球先進水平。然而在另一個賽道上，可以說，開發生產一款像樣的GPU，比試圖創造一款有競爭力的CPU更容易出成果。

「對中國公司來說，人工智慧訓練是自主研發GPU的主要驅動力，一方面是因為英偉達的GPU太貴了，另外也是出於對自給自足的渴望。」JPR的負責人Jon Peddie說。

GPU本質上是並行設備，其內部有大量的運算單元可以用於冗餘，這使得GPU更容易啟動和運行，單位電晶體的成本相對較低，整體產量也不錯。此外，GPU的並行性質使其更容易以擴展的方式實現部署。

與CPU相比，GPU在設計和製造上對製程製程的要求沒有那麼苛刻，即使目前中國最先進的晶片製造商中芯國際並沒有像台積電那樣先進的生產工藝，仍可利用GPU性能擴展的方式實現足夠可觀的性能。

事實上，即使中國的GPU開發商失去了使用台積電先進節點（N7及以下）的機會，至少他們中的一些人仍然可以在中芯國際生產更簡單的GPU設計，並滿足AI、HPC和部分遊戲/娛樂市場的需求。

而且，從國家的角度來看，具有AI和HPC能力的GPU可能也可以說比CPU更重要，因為AI和HPC可以實現全新的應用，如自動駕駛汽車和智慧城市等應用。

儘管美國政府大力限制向中國出口以超級電腦為基礎的CPU和GPU，但比起CPU，GPU在設計和製造上的相對較低的門檻，使得這種限制的效果遠沒有CPU來的明顯。

GPU微架構相對容易，硬體設計很昂貴

不過，應該注意的是，雖然目前有很多GPU開發商，但只有兩家能真正為PC打造具競爭力的獨立GPU。這也許是因為，開發GPU架構相對容易，但要正確實現它並設計適當的驅動程式確實很難。

CPU和GPU微架構基本上就是「科學與藝術的交會」。這些架構是一組複雜的演算法，開發這些架構的團隊規模可能相當小，但可能需要長達數年的時間。

可以這麼理解，微架構是在餐巾紙和白板上完成的。至於成本，如果只是架構師自己，團隊規模可以只有一個人，也許是三、四個人。但是任何類型的建築，建築、火箭、網路或處理器都是一個複雜的棋局。

例如，試圖預測五年後的製造工藝和標準，性價比的權衡，增加什麼功能，放棄或忽略什麼功能，這些都是非常棘手和耗時的工作。

架構師們花了很多時間在腦中進行假設，例如如果把快取做成大25%，如果有6000個FPU，是否應該做一個PCIe 5.0 I/O匯流排？這麼做能不能準時完成？諸如此類。

由於微架構的開發可能需要數年時間，而且需要有才華的設計師，在這個上市時間至關重要的世界裡，許多公司就乾脆從Arm或Imagination Technologies等公司授權使用現成的微架構，或是經過驗證的GPU IP。

例如，中國的芯動科技（Innosilicon）就從英國的Imagination公司授權GPU微架構IP用於其Fantasy GPU。

還有一家中國的GPU開發商，使用了Imagination的PowerVR架構。同時，另一家GPU製造商兆芯（Zhaoxin）使用的是Via Technologies獲得的GPU微架構。

開發一個微架構的成本可能有所不同，但與現代高階GPU的實體實作成本相比，它的開發成本相對較低。

多年來，蘋果和英特爾這兩家擁有大量工程人才的公司都依賴Img進行GPU設計。聯發科和其他小型SoC供應商依靠Arm。高通公司在很長一段時間內使用ATI/AMD，而三星在嘗試設計自己的圖形引擎數年後，也轉向了AMD。

最近，兩家新的中國GPU公司聘請了前AMD和英偉達的架構師，另外兩家使用Img。進入市場的時間和學習作為一個架構師的技能，要擔心什麼，以及如何找到解決方法，是一個非常耗時的過程。

「如果你能去找一家已經有了設計方案，並且已經設計了很長時間的公司，可以節省大量的時間和金錢，而在市場上，時間就是一切。”

「這個過程中會有太多的問題。並非每個由AMD或英偉達設計的GPU都能成為贏家。不過，一套好的架構設計可以經歷幾代的調整，慢慢進步。」研究機構Jon Peddie Research的負責人表示。

對於新的生產流程來說，硬體實作和軟體開發的成本太高了。根據《國際商業時報》估計，使用5nm級技術製造的設備，其設計成本超過5.4億美元。如果製程為3nm，設計成本還會增加3倍。

「如果將佈局和平面圖、模擬、驗證和驅動程式全部考慮在內，GPU開發的成本和時間就會激增。」Peddie解釋。

「硬體設計和佈局是非常直接的：如果弄錯一條線，可能要花幾個月的時間來查錯。」

目前，世界上只有少數幾家公司能夠開發出具有AMD和英偉達級別的現代遊戲或計算用GPU（460億-800億個電晶體規模）晶片。

不過，中國不久的壁仞科技發布的BR104和BR100也達到了幾乎類似的水準。 （據猜測，BR104包含約385億個電晶體）。

目前，全球11個PC/資料中心GPU設計供應商中的8個來自中國，這本身就說明了問題。

也許在不久的將來，除了美國公司，我們不會看到有競爭力的獨立遊戲GPU。中國是否能推出有競爭力的競爭對手，目前仍有待觀察。

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