電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/吳子鵬）2021年一月，上海天數(shù)智芯半導(dǎo)體有限公司（以下簡稱：天數(shù)智芯）宣布，公司旗艦7nm工藝GPGPU云端訓(xùn)練芯片BI成功點亮，這是國內(nèi)第一款全自研、真正基于GPU架構(gòu)下的7nm工藝GPGPU訓(xùn)練芯片。

緊接著，2021年3月31日，天數(shù)智芯正式對外發(fā)布全自研高性能云端7nm芯片BI及產(chǎn)品卡，實現(xiàn)國產(chǎn)云端高性能GPGPU芯片從0到1的突破。在算力方面，天數(shù)智芯BI產(chǎn)品單芯每秒可進(jìn)行147萬億次FP16計算（147TFLOPS@FP16）。

天數(shù)智芯在BI產(chǎn)品“點亮”時提到，BI產(chǎn)品的理論峰值性能達(dá)市場主流產(chǎn)品的2倍。一時間，國產(chǎn)GPGPU似乎已經(jīng)站在世界之巔。但天數(shù)智芯產(chǎn)品副總裁鄒翾在接受電子發(fā)燒友采訪時表示：“實測性能對用戶才是關(guān)鍵，目前國內(nèi)的軟件生態(tài)是短板，幾乎90%的AI應(yīng)用都基于國外的基礎(chǔ)軟件棧，如何在現(xiàn)有軟件生態(tài)上充分發(fā)揮芯片的計算力，提供優(yōu)秀的實測性能，這是國產(chǎn)GPGPU 發(fā)展的關(guān)鍵?！?/p>

減少客戶遷移的成本

軟件的重要性是毋庸置疑的，是發(fā)揮GPGPU硬件潛力的必要一環(huán)，讓抽象的算力資源能夠和具體應(yīng)用深度結(jié)合。目前，在GPGPU領(lǐng)域，無論是CUDA/OpenCL/TensorRT這些硬件加速平臺，還是TensorFlow/PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架，主導(dǎo)者都是國際廠商或機(jī)構(gòu)。鄒翾認(rèn)為：“自己的軟件平臺一定是需要的，但目前來說，我們與國外主流廠商還有比較大的差距。而且不能單從某一顆芯片上去對比，還包括產(chǎn)品的覆蓋范圍、生態(tài)等方面。尤其是生態(tài)建設(shè)，這是國內(nèi)廠商必須要面對的問題?！?/p>

他還說到，國內(nèi)企業(yè)一定要敢于承認(rèn)這種差距，在解決這些問題以后，國內(nèi)的運算平臺才會有真正的用武之地。我們企業(yè)還是要圍繞怎么解決用戶需求去發(fā)展，在這個過程中不斷追趕并縮小這種差距。。

在天數(shù)智芯的系統(tǒng)軟件方案中有標(biāo)注，該公司除了提供高效的全棧式解決方案和全套SDK，也強(qiáng)調(diào)API兼容業(yè)界主流生態(tài)以及無痛遷移?！疤峁└咝实能浖Y(jié)構(gòu)，最大限度降低已有客戶的開發(fā)遷移成本，極大地影響著整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?！?鄒翾指出，“天數(shù)智芯在產(chǎn)品的設(shè)計之初就關(guān)注到，客戶需要最大限度降低跨平臺的開發(fā)成本。我們考慮到GPGPU產(chǎn)品架構(gòu)的通用兼容性，本著以客戶需求為出發(fā)點的原則，從實際角度為客戶實現(xiàn)跨平臺轉(zhuǎn)換的無痛遷移?！?/p>

從云端走向更廣闊的場景

在天數(shù)智芯BI產(chǎn)品的介紹中我們看到，這款全自研通用計算GPGPU芯片聚焦于云端訓(xùn)練市場。長期以來，云端訓(xùn)練市場被國際巨頭壟斷，不僅加速卡產(chǎn)品成本高，且生態(tài)較為封閉，制約了AI產(chǎn)品多元化發(fā)展和升級迭代。

鄒翾介紹說，BI產(chǎn)品是國內(nèi)第一款全自研、真正基于通用GPU架構(gòu)的GPGPU云端高端訓(xùn)練芯片，以比同類產(chǎn)品更小的芯片面積 、更低的功耗，提供主流廠商實測接近的性能。總結(jié)而言，BI產(chǎn)品有以下幾個優(yōu)勢：

全自研IP核心；

GPGPU架構(gòu)，更具有通用性及靈活性；

采用先進(jìn)的 7nm工藝制程，性能效率高，在同樣的 power水平上性能更高；

軟件對主流生態(tài)兼容，客戶的跨平臺開發(fā)成本更低。

作為一種通用計算芯片，云端訓(xùn)練只是GPGPU典型的應(yīng)用場景之一，正如NVIDIA所言，GPGPU最終的目的是將AI引入到各行各業(yè)中。鄒翾也談到：“我們做的GPGPU全稱是通用圖形處理器（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units），就是讓本為圖形圖像處理而生的GPU能夠運行圖形渲染之外的通用計算任務(wù)?！?/p>

在采訪的過程中，我們談到了端側(cè)AI的應(yīng)用。鄒翾表示，GPU在端到端AI部署中，屬于一個已經(jīng)被驗證的芯片架構(gòu)。AI端側(cè)發(fā)展會驅(qū)動應(yīng)用背后更多新型函數(shù)和新型算子的出現(xiàn)，這些需求將被融合到GPU未來的軟硬件開發(fā)中。

下面這段引述是他對于GPGPU在與各類型AI芯片相比特點的總結(jié)：GPGPU的設(shè)計特點在于其通用可編程性，對于層出不窮的新的算法和應(yīng)用，能做到性能和開發(fā)成本間較好的平衡。同時，基于GPGPU的通用性，客戶可以在類似軟硬件架構(gòu)間的產(chǎn)品間進(jìn)行應(yīng)用的無痛遷移。

在GPGPU領(lǐng)域，NVIDIA無疑是行業(yè)的標(biāo)桿，不僅擁有百萬開發(fā)者支持的CUDA，還在指令集的覆蓋面、顆粒度、效率等維度有領(lǐng)先優(yōu)勢，再考慮到產(chǎn)業(yè)生態(tài)，國產(chǎn)GPGPU替代還有很長的路要走。在NVIDIA官網(wǎng)有提到，AI應(yīng)用不僅需要大的內(nèi)存池，也需要CPU和GPU緊密耦合。

對于這一點，鄒翾認(rèn)為，GPU注重的是同類型的數(shù)據(jù)按照同樣的處理流程進(jìn)行高效并行處理，CPU的優(yōu)勢是處理復(fù)雜邏輯流程。CPU和GPU在一個芯片上是可以實現(xiàn)的，而且以前也存在這種整合性的產(chǎn)品，但是對于高端的、云端的CPU加上GPU同時實現(xiàn)，需要非常大的尺寸規(guī)模，而且會限制芯片在各自領(lǐng)域的性價比。

天數(shù)智芯的下一步

艾瑞咨詢此前在相關(guān)報告中指出，2020年中國人工智能基礎(chǔ)層市場規(guī)模為497億元，為AI產(chǎn)業(yè)總規(guī)模的33%，AI芯片的高增長是產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長的主要推動力。未來，算力模塊的智能服務(wù)器國產(chǎn)化率將逐步提升。

毫無疑問，云端訓(xùn)練在未來很長一段時間內(nèi)仍將是AI芯片的主要市場，市場占比會一直處于前列。但正如鄒翾所言，隨著AI、5G技術(shù)的持續(xù)發(fā)展與應(yīng)用落地，端側(cè)及邊緣側(cè)未來對算力性能的要求會越來越大。其中，數(shù)據(jù)中心以及金融、電信等方面將會是很大的市場。

他表示：“目前天數(shù)智芯的產(chǎn)品是云端7nm通用計算芯片BI及加速卡，未來公司將聚焦GPGPU領(lǐng)域的高通用性及更廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域。天數(shù)智芯始終以市場需求為導(dǎo)向，結(jié)合公司技術(shù)優(yōu)勢，關(guān)注客戶需求痛點并推出適合的GPGPU產(chǎn)品。隨著城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級需求逐漸擴(kuò)大，5G、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、智慧城市等眾多智能應(yīng)用領(lǐng)域?qū)Ω叨薌PGPU芯片產(chǎn)品的需求量都在急劇增加?！?/p>

2021年3月1日，天數(shù)智芯對外宣布完成12億元人民幣的C輪融資。在企業(yè)高速發(fā)展的過程中，除了資金要到位，人才是重中之重。“天數(shù)智芯目前已經(jīng)擁有了一支全球頂尖的數(shù)字集成電路設(shè)計與基礎(chǔ)軟件設(shè)計科學(xué)家團(tuán)隊，為實現(xiàn)公司‘做算力引擎，創(chuàng)世界一流’的愿景而砥礪前行。

這支完整的GPGPU研發(fā)團(tuán)隊，由公司聯(lián)合創(chuàng)始人、高級副總裁及首席科學(xué)家鄭金山先生帶領(lǐng)，占比公司總?cè)藬?shù)85%以上，這其中既有一批行業(yè)經(jīng)驗超過20年的世界級技術(shù)專家，也有一大批擁有5-15年業(yè)界經(jīng)驗的高執(zhí)行力技術(shù)菁英，亦不乏來自于全球頂級院校的博士?！?/p>

鄒翾對此講到，“按照公司的業(yè)務(wù)發(fā)展，我們將會持續(xù)不斷地吸納優(yōu)秀人才深耕國產(chǎn)GPGPU芯片設(shè)計。隨著新產(chǎn)品的推出，團(tuán)隊也將進(jìn)一步擴(kuò)大。另外，根據(jù)我們產(chǎn)品規(guī)劃和市場發(fā)展需要，天數(shù)智芯也會進(jìn)一步通過融資支持公司的長遠(yuǎn)發(fā)展。”

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編輯：jq