本文來自“GPGPU研究框架及算力分析（2023）”，GPGPU的核心壁壘是高精度浮點(diǎn)計(jì)算及CUDA生態(tài)。從高精度浮點(diǎn)計(jì)算能力來看，國內(nèi)GPU產(chǎn)品與國外產(chǎn)品的計(jì)算性能仍或有一代以上差距；在軟件和生態(tài)層面與英偉達(dá)CUDA生態(tài)的差距則更為明顯。

AI計(jì)算GPU領(lǐng)域，國內(nèi)壁仞科技發(fā)布的BR100產(chǎn)品在FP32單精度計(jì)算性能上實(shí)現(xiàn)超越NVIDIA A100芯片，但是不支持FP64雙精度計(jì)算；天數(shù)智芯推出的天垓100的FP32單精度計(jì)算性能實(shí)現(xiàn)超越A100芯片，但是在INT8整數(shù)計(jì)算性能方面卻低于A100；海光推出的DCU實(shí)現(xiàn)了FP64雙精度浮點(diǎn)計(jì)算，但是其性能為A100的60%左右，大概相當(dāng)于其4年前水平。因此，從高精度浮點(diǎn)計(jì)算能力來看，國內(nèi)GPU產(chǎn)品與國外產(chǎn)品的計(jì)算性能仍或有一代以上差距。

但是，GPU不僅在硬件上需要提升算力，軟件層面對(duì)于GPU的應(yīng)用和生態(tài)布局尤其重要，英偉達(dá)憑借CUDA構(gòu)建生態(tài)壁壘占領(lǐng)全球GPU市場(chǎng)90%的份額。目前國內(nèi)企業(yè)多采用開源的OpenCL進(jìn)行自主生態(tài)建設(shè)，但這需要大量的時(shí)間進(jìn)行布局；

對(duì)比AMD從2013年開始建設(shè)GPU生態(tài)，近10年時(shí)間后用于通用計(jì)算的ROCm開放式軟件平臺(tái)才逐步有影響力，且還是在兼容CUDA的基礎(chǔ)上。因此我們認(rèn)為國內(nèi)廠商在軟件和生態(tài)層面與英偉達(dá)CUDA生態(tài)的差距較計(jì)算性能更為明顯。

雖然目前國內(nèi)產(chǎn)品的計(jì)算性能和軟件生態(tài)實(shí)力與國際廠商還有差距，但是，國內(nèi)廠商依然在奮起直追，努力實(shí)現(xiàn)GPGPU的國產(chǎn)化突破。

長久來看，美國對(duì)中國高端GPU的禁售令反而給國產(chǎn)GPGPU和AI芯片廠商帶來快速發(fā)展的機(jī)會(huì)。 短期來看，我們認(rèn)為對(duì)高端通用計(jì)算GPU的禁令可能會(huì)影響英偉達(dá)和AMD的GPU產(chǎn)品在中國的銷售，中國AI計(jì)算、超級(jí)計(jì)算和云計(jì)算產(chǎn)業(yè)進(jìn)步受到一定的阻礙。可使用英偉達(dá)和AMD還沒有被禁止的及國產(chǎn)廠商的中高計(jì)算性能CPU、GPU、ASIC芯片等替代。

長期來看，國產(chǎn)CPU、GPU、AI芯片廠商受益于龐大的國內(nèi)市場(chǎng)，疊加國內(nèi)信創(chuàng)市場(chǎng)帶來國產(chǎn)化需求增量，我們預(yù)期國內(nèi)AI芯片的國產(chǎn)化比例將顯著提升，借此機(jī)會(huì)進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)，逐漸達(dá)到國際先進(jìn)水平，突破封鎖。對(duì)于國內(nèi)廠商，建議重點(diǎn)關(guān)注實(shí)現(xiàn)自主創(chuàng)新，打造自主生態(tài)體系，國內(nèi)企業(yè)：

1）芯片：龍芯中科（國內(nèi)PC CPU龍頭，自主研發(fā)GPGPU產(chǎn)品）、海光信息（國內(nèi)服務(wù)器CPU龍頭，推出深度計(jì)算處理器DCU）、景嘉微（國內(nèi)圖形渲染GPU龍頭）、寒武紀(jì)（國內(nèi)ASIC芯片龍頭）、瀾起科技（國內(nèi)服務(wù)器內(nèi)存接口芯片龍頭）；

2）PCB：勝宏科技、興森科技、滬電股份；

3）先進(jìn)封裝：通富微電、甬矽電子、長電科技、長川科技等。

4）海外企業(yè)：英偉達(dá)（全球GPU龍頭）、AMD（全球CPU/GPU領(lǐng)先廠商）、英特爾（全球CPU龍頭）、美光（全球存儲(chǔ)芯片龍頭）。

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