集微咨询:从3D图像到数据中心 国产GPU的新蓝海时代

集微咨询:从3D图像到数据中心 国产GPU的新蓝海时代
2021年09月24日 13:40 半导体投资联盟

集微咨询(JW insights)分析认为:

- 得益于应用场景的不断延伸,GPU还将在架构上和软件上迎来新一轮的技术革新;

- 信创产业将为国产GPU带来巨大的市场空间,远超以往的军用等专业市场;

- 国内GPGPU要发展,先要从兼容CUDA生态做起,然后通过开源和建立技术社区的方法,逐步构筑其自己的生态体系;

- 国产GPU行业将迎来一个很长的景气周期。

随着Intel在架构日宣布重返独立GPU市场并推出桌面和数据中心级产品,围绕GPU的争夺又趋于白热化。其实,GPU在国内资本市场早已成为抢手赛道,多家初创公司的融资额度已创下行业新高,此前已有多年积累的公司也持续推出新品。外有游戏影音、AI等技术发展的推动,内有国产化和供应链安全的需求,集微咨询(JW insights)认为国产GPU行业将迎来一个很长的景气周期。

不断进化的GPU

从单纯的图形控制功能发展而来,GPU已经成为架构复杂度最高的芯片之一。从Intel架构日披露的用于数据中心的GPU芯片Ponte Vecchio来看,其1000亿颗晶体管的规模已经创下了行业之最。

图:GPU市场的整体增长情况,数据来源:www.T4.ai

得益不断增加的行业需求和逐渐渗透的新领域,GPU市场一直稳步成长。据数据统计,2020年,GPU行业规模为200亿美元,预计2021年将增长15%。从2015年到2025年,GPU行业预计平均每年增长13%,将从80亿美元扩展到350亿美元的规模。

GPU过往的需求源于视频加速,2D/3D游戏。随着GPU自身在并行处理和通用计算的优势,逐步拓展了其在服务器、汽车、矿机、人工智能、边缘计算等领域的衍生需求。

发展中的游戏行业、人工智能技术的日益普及和加密货币挖掘推动了GPU市场的增长。高度逼真的图像是现代电子游戏的主要卖点之一,这意味着顶级GPU的高需求将永远存在。同时,GPU提供了多个并行计算的基础结构,并且核心数较多,可以进行海量数据的并行计算,还拥有更高的访存速度和很高的浮点运算能力。这一切都使得GPU完美契合了AI计算的需求。巧合的是,GPU计算的并行性使其在加密货币挖掘方面也大受欢迎。

GPU是AI“训练”阶段较为适合的芯片,在AI时代的云端训练芯片中占据较大的份额,达到64%。虽然后期由于FPGA以及ASIC技术的突破,GPU的市场份额有所下降,但是仍然是云端训练市场份额最大的芯片,2019-2021年年复合增长率达到40%。

此外,推动GPU市场增长的其他因素还包括越来越多的对汽车、制造业、房地产和医疗保健等各个行业的图形应用程序和3D应用的支持。例如,为了支持汽车领域的制造和设计应用程序,CAD和仿真软件(CAE)利用GPU来创建逼真的图像或动画。

综合于此,集微咨询(JW insights)认为得益于应用场景的不断延伸,GPU还将在架构上和软件上迎来新一轮的技术革新。

国内的GPU厂商的崛起

因为GPU的开发门槛很高,并且需要CPU和操作系统的配合,加之重视程度不够,国内的GPU起步很晚。只是以服务军工等行业开始,国内GPU才发展起来,并诞生了景嘉微、709、716所等一批企业。

给国产GPU带来真正机遇的是AI技术的爆发和信创产业的起步。GPU 在并行计算、浮点以及矩阵运算方面具有强大的性能,逐渐在高性能计算、云端AI应用等场景中处于主导地位。虽然英伟达在这个领域占据主导地位,由于其产品价格昂贵,且国内对产业链安全的考量,国产通用GPU(GPGPU)有着广阔的成长空间。同样,由于信创产业的发展,国内的桌面GPU也得到了难得的发展机遇。下表是集微咨询(JW insights)统计的国内GPU厂商的状况。

以通用GPU为突破口,有望酿出千亿元甚至更高市值的国产化公司,国内因此诞生了一大批GPU初创企业,几乎所有一线投资机构都参与了这些企业的募资。由于开发周期长,资金需求量大,这些GPU企业的融资屡次刷新半导体行业的纪录。同时,这些公司的创业团队多来自于国际知名GPU企业,具有丰富的开发经验,因此发展迅速。比如,登临科技、天数智芯、瀚博半导体等公司已相继发布了量产GPU芯片。

在图形GPU领域,还是以景嘉微和航锦科技为代表的传统企业为主力。不过,国内从事CPU研发的企业,如兆芯、龙芯等,也开始切入这个赛道,增强了国内GPU企业的整体研发实力。在产品方面,景嘉微公司于2018年8月发布了第二代图形处理芯片JM7200,已经成功应用于国内信创市场,而最新一代GPU芯片也已处于流片阶段。航锦科技和芯瞳半导体也推出了自研的GPU产品并进入了信创市场。

国产GPU厂商的两大战场

国内GPU的目标市场主要在两大领域:信创和服务器。

2016年,24家专业从事软硬件关键技术研究及应用的国内单位,共同发起成立了一个非营利性社会组织,“信息技术应用创新工作委员会”,简称“信创工委会”。这一组织的使命致力于,在核心芯片、基础硬件、操作系统、中间件、数据服务器等领域,实现国产替代。

信创产业覆盖了金融、电信、机关等8大国计民生重要行业,客户以机关为主,采购的确定性较强。据集微咨询(JW insights)估算,信创系统的存量服务器及个人电脑大约有2000万台,按照5-10年替换周期,整体市场空间45亿元。集微咨询(JW insights)认为,以国产替代为核心驱动力,在政策指引和充足资金保障下,整个信创产业将为国产GPU带来巨大的市场空间,远超以往的军用等专业市场。

同时,与国产CPU和操作系统相配合,也能使得国产GPU完成技术上的快速升级,有助于更快向民用消费领域渗透。

在服务器领域,国产GPU发展空间更为广阔。GPU可以用于大量重复计算,由数以千计的更小、更高效的核心组成大规模并行计算架构,配备GPU的服务器可取代数百台通用CPU服务器来处理HPC(高性能计算)和AI业务。在AI训练阶段需要大量数据运算,GPU预计占64%左右市场份额,推理阶段无需大量数据运算,GPU将占据42%左右市场。从整体来看,GPU占据了主导地位。

2019年全球人工智能基础架构市场规模达到20.9亿美元,同比增长58.7%,其中GPU服务器占据96.1%的市场份额。据IDC预测,到2024年中国GPU服务器市场规模将达到64亿美元。如果国产GPU能在2024年取得30%的份额,即可获得22亿美元的市场空间。因此,服务器领域将是国产GPU必争的战略高地。

国内GPU要克服的挑战

与英伟达、AMD和Intel相比,国内GPU公司的积累尚浅,还需要跨过两重大山。

1、技术和专利的壁垒

与有二十多年开发经验的英伟达等公司相比,国内GPU只能属于起步阶段。在图形GPU方面,国内领先的景嘉微公司,其最新产品也只相当于英伟达2018年初的水平。至于GPGPU,英伟达的市场占比超过80%,差距也极为显著。

同时,英伟达等公司还通过多年积累,构筑了坚固的专利壁垒。数据显示,全球GPU技术领域专利数量排名前20的公司占有全球70%的GPU专利,GPU专利技术相对集中。英伟达,Intel和AMD还是GPU技术领域全球专利家族持有数量排名的前三。其中,英伟达持有专利数量占全球总量的近20%。相比之下,截至2015年底,单个中国专利权人仅持有个位级别数量的GPU技术专利家族。例如,长沙景嘉持有11个专利家族,上海兆芯有7个专利家族。

要突破GPU的技术和专利壁垒,就需要经验非常丰富的技术团队来对技术进行定义和实现。好消息是,新创GPU创业企业都汇聚了一批经验相当丰富的开发者,有望逐渐缩短差距。

2、生态的建设

在图形领域,GPU对于CPU和操作系统的依附性很强。之前这一方面是国内IT行业的短板,但随着国产CPU和操作系统的逐步崛起,这一个局面正在改观。

在GPGPU领域,CUDA生态还是国内企业必须要翻越的一座大山。英伟达耕耘多年的CUDA开发者生态,也是英伟达生态的核心,很多深度学习的加速库都是基于CUDA,并且是和英伟达的硬件深度绑定的,这是创业公司难以撼动的壁垒。

CUDA可以将C语言、C++和Fortran、Python等的代码直接发送到GPU,而不需要汇编语言,这奠定了GPU可以广泛应用的技术基础。当前的AI开发工程师,多数是在CUDA平台上进行开发的。因此,即使有国产GPU芯片可以实现替代,但是要开发者实现迁移,则是更为艰巨的一项工作。

因此,集微咨询(JW insights)认为国内GPGPU要发展,先要从兼容CUDA生态做起,然后通过开源和建立技术社区的方法,逐步构筑其自己的生态体系。

总结

中国GPU市场规模和潜力非常大,庞大的整机制造能力意味着巨量的图形GPU采购,AI、5G的发展也带动了服务器GPU的快速成长。随着国产替代的深入,国产GPU必将有更大的发展空间。不过,这个行业不但需要深厚的技术积累,还要有成熟的生态作为支撑。因此,有了资金和市场支撑的国产GPU,还需要以更大的耐心来打磨产品和构筑生态体系。(校对/萨米)

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