11月6日，在創(chuàng)業(yè)三年，即將進入下一個三年之際，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。信中提到了很多關于過去三年研發(fā)工作的總結，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：摩爾線程將進行一次崗位優(yōu)化，也就是裁員。

對于這家中國本土新崛起的GPU芯片設計公司來說，最近幾年的形勢，使得擺在他面前的機遇和挑戰(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，以及其它幾家相關企業(yè)，把中國本土GPU技術和芯片產(chǎn)品市場熱度推向了一個新高度，在主動與被動之間，取得了明顯多于、快于2018年之前的成績。

然而，在市場和美國政策的雙重壓力下，特別是近期美國政府將壁仞科技和摩爾線程列入了實體清單，使得它們設計出的芯片難以拿到先進制程產(chǎn)能，再加上市場寒冬，以及在生態(tài)系統(tǒng)方面與英偉達的巨大差距，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1999年10月，英偉達發(fā)布了GeForce 256，這是一款基于臺積電220nm制程工藝、集成了2300萬個晶體管的圖形處理芯片。英偉達把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，巧妙地定義了GPU這個新品類，并占據(jù)這個詞的用戶心智直到今天。憑借先發(fā)優(yōu)勢，不僅在芯片端，英偉達在GPU生態(tài)系統(tǒng)建設方面也是統(tǒng)治者，直到今天，也沒有哪家廠商能夠動搖它的根基。

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，使得GPU非常適合巨量、重復性的工作，自從GPU大規(guī)模應用以后，CPU就擺脫了這些原本由它負責的頭疼工作，轉(zhuǎn)而去做更擅長的指令判斷和控制類的“大腦“型工作。

在發(fā)展的很長一段時間內(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，隨著應用和技術的發(fā)展，GPU又滲透到自動駕駛、醫(yī)療影像、金融模型、生物信息等多個領域。如今，GPU是人工智能（AI），特別是AI訓練應用領域的明星，火遍全球。

發(fā)展了這么多年，GPU芯片賽道高度壟斷，全球90%的市場被少數(shù)幾家大企業(yè)占領，在集顯市場，英特爾和AMD平分天下，在獨顯賽道，AMD、英偉達二八分成；在GPGPU（主要用于AI等高性能計算）市場，英偉達的市占率高達90%以上。

生態(tài)系統(tǒng)方面，2006年，英偉達推出了并行計算平臺和編程模型CUDA，它讓GPU擁有了解決復雜計算問題的能力，開發(fā)者們可以通過CUDA平臺，更方便地調(diào)度底層的GPU算力。當前，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來進入用戶端。

為了追趕英偉達，英特爾于2022年發(fā)布了全新架構的第一款獨立顯卡，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)動更新了21次，平均半年更新10版。

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

02中國GPU的發(fā)展近況 近些年，中國GPU取得了一些突破。

2019-2020年，中國本土出現(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，以及面向服務器的MTT S2000。兩張顯卡都采用了第一代MUSA架構（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，以及面向服務器的MTT S3000，這兩款產(chǎn)品采用了新一代MUSA架構“春曉”，并使用了PCIe Gen5插槽。

壁仞科技的高光時刻，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多個參選項目中脫穎而出，榮膺當年世界人工智能大會最高獎項SAIL獎。據(jù)悉，BR100峰值算力達到國際廠商在售旗艦產(chǎn)品3倍以上，創(chuàng)下國內(nèi)互連帶寬紀錄，還是國內(nèi)率先采用Chiplet技術、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訓練GPU MXC500的功能測算工作，同時，MXMACA 2.0計算平臺基礎測試完成。

據(jù)悉，MXC500是沐曦對標英偉達A100/A800的芯片，目標算力為FP32 15 TFLOPS（A100為FP32 19.5 TFLOPS），兼容CUDA，預計今年底規(guī)模出貨。

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

03中國GPU生態(tài)系統(tǒng)建設 比提升芯片性能更難的，是構建生態(tài)系統(tǒng)。英偉達不僅強在芯片硬件，更強在其軟件生態(tài)CUDA，其GPU+CUDA，就像英特爾和微軟構建的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。假設投入和英偉達相當?shù)娜瞬藕唾Y源，以3倍的發(fā)展速度追趕，至少需要10年時間才能接近英偉達的水平。

以摩爾線程為例，理論上講，無論是GPGPU，還是桌面級應用，該公司的產(chǎn)品性能已經(jīng)達到了英偉達中端產(chǎn)品水準，但實際表現(xiàn)并非如此。以MTT S80為例，從游戲愛好者的測試結果來看，其早期實際性能接近GTX1050Ti，今年更新驅(qū)動后，性能可以媲美GTX1650，能流暢運行英雄聯(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強勁的硬件卻難以發(fā)揮理論性能，關鍵問題就是軟件適配，摩爾線程差的就是底層技術和驅(qū)動經(jīng)驗的積累。據(jù)悉，MUSA架構源于IMG的PowerVR，這也從一個側(cè)面體現(xiàn)出該公司在GPU IP方面缺乏核心技術。

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

中國老牌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的助攻，驅(qū)動的打磨功不可沒。

中國本土這些GPU芯片新星大多都想兼容英偉達的CUDA，但是，在驅(qū)動軟件的適配上還差強人意，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)動更新后，能支持更高的DX11游戲，但是其性能表現(xiàn)遠未達到硬件實際水平。

正是看到了差距，中國本土GPU廠商一直在生態(tài)系統(tǒng)建設方面增加投入。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設施。

目前，摩爾線程已經(jīng)將大部分資源分配給軟件，占比達到70%，重點關注元宇宙和AI。沐曦已與服務器OEM、大數(shù)據(jù)中心、互聯(lián)網(wǎng)、運營商等行業(yè)客戶建立了合作關系，并與眾多知名高校和研究機構開展產(chǎn)學研合作，快速推進產(chǎn)業(yè)上下游生態(tài)系統(tǒng)建設。

04GPU的新動向 全球范圍內(nèi)，在已有基礎上，GPU技術及其生態(tài)依然在向前發(fā)展，目前來看，有兩點很值得關注：一是GPU與CPU的融合，二是RISC-V的融入。

GPU 比 CPU 簡單得多；它可以更快地執(zhí)行簡單的指令，執(zhí)行是并行進行的，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)旨在提供工具來構建可以利用GPU進行并行計算的軟件應用程序，但是，大多數(shù)軟件應用程序仍然需要CPU才能運行。

基于 CPU 的應用程序不僅更容易開發(fā)，而且大多已經(jīng)構建完成。很難想象哪些公司會花費時間和精力將已經(jīng)在 CPU 上運行的東西移植到GPU上。

目前，AMD、英特爾和英偉達都在CPU-GPU融合技術方面下重注。

2023上半年，AMD首席技術官Mark Papermaster表示，該公司將在2024年推出CPU-GPU 芯片，它將基于第4代Epyc架構的CPU內(nèi)核與基于新一代CDNA 3架構的GPU結合在一起，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。

Ventana計劃推出一個仿真模型，展示其基于RISV-C的CPU如何與Imagination開發(fā)的GPU協(xié)同工作。這次演示將結合Ventana的新CPU產(chǎn)品Veyron V2。據(jù)悉，V2將對RISC-V指令集架構進行增強，使其能與x86和Arm同臺競技。

目前來看，Imagination與Ventana的合作項目距離產(chǎn)品量產(chǎn)和規(guī)模化應用還有較大距離，但是，RISC-V CPU和GPU IP融合的可用性，可能會帶來針對不同客戶端應用的新一波RISC-V平臺開發(fā)熱潮。

從目前的市場和應用需求來看，RISC-V與GPU的結合是有基礎的。

在一些垂直市場，例如5G/6G通信、AI推理和視頻處理等，傳統(tǒng)CPU已經(jīng)無法滿足這些應用的計算量需求，需要新計算方法的出現(xiàn)。對于圖像處理來說，內(nèi)存訪問瓶頸問題已經(jīng)非常凸出，需要新的解決方案，甚至是新的計算架構，看看市場上最近發(fā)布的一些人工智能和RISC-V產(chǎn)品，會發(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。

通過指令擴展將GPU功能添加到RISC-V架構中很有創(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融合，以及生態(tài)系統(tǒng)建設，需要的時間可能很長。要將RISC-V指令集改編成非常適合GPU任務的指令集，需要大量投資來定義ISA擴展，構建高度復雜的微架構，并對開源工具進行重大調(diào)整。如果將RISC-V指令集融入GPU架構，幾乎所有RISC-V的固有優(yōu)勢都將被定制化稀釋掉，另外，RISC-V核心ISA功能會限制GPU在特定領域的可用性。

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

不僅是國際巨頭，中國本土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)更具競爭力的技術和產(chǎn)品，而在當下美國政府推出各種限制政策的大環(huán)境下，中國本土GPU芯片技術和生態(tài)系統(tǒng)建設可以拓展更多思路，將更多先進的技術和理念融入相關產(chǎn)品。在本土企業(yè)客戶給出更多采用和試錯空間的情況下，中國芯片企業(yè)或許可以加快追趕國際先進GPU的步伐。