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      1. 壁仞科技启动图形GPU研发首款7nm产品即将流片

        admin 图说科学 2021-09-07 0

          长期以来,中国广阔的图形GPU市场,被英特尔、英伟达、AMD三巨头瓜分,市场高度集中。

          对于初创公司来说,图形GPU领域前期投入大、收益低,进入壁垒较高,因此国内很多新生GPU企业的产品专注于高性能计算(GPGPU),却不具备图形处理能力。

          9月6日,壁仞科技宣布,正式启动图形GPU新产品线研发,由该公司联合创始人焦国方亲自带队。此前,这家成立刚两年就融资47亿的初创企业,给外界更多的印象是一家通用计算芯片企业。

          壁仞科技向观察者网透露,该公司首款7nm通用算力产品即将流片,其图形GPU产品将针对本土及新兴应用场景进行深度优化,发挥‘后发者优势’,目标是对标当前最先进的设计。

          观察者网梳理发现,目前国内GPU领域玩家众多,但能量产上市的却寥寥无几。截至今年7月,做军机图形显控模块起家的景嘉微,是国内唯一能够实现图形GPU自主研发并商业化生产的企业,不过该公司即将推出的下一代14nm产品仍与英伟达有4-5年的差距。

          9月6日,芯片新创企业壁仞科技宣布,在包括人工智能训练和推理的通用计算产品线之外,正式启动图形GPU新产品线研发,该公司联合创始人焦国方(Golf Jiao),将担任新的图形GPU产品线个月前,壁仞科技硬件架构负责人洪洲曾对外透露,该公司第一款GPU芯片定位高端通用智能计算,这颗7nm制程芯片将对标美国GPU巨头英伟达还在酝酿之中的下一代5nm GPU计算芯片。

          壁仞科技向观察者网表示,该公司选择此时进入图形GPU赛道,主要有三个考虑:

          第一,从产业布局和市场覆盖来看,壁仞科技从一开始就规划要覆盖GPU的两大主要应用领域:一个是人工智能训练及推理的通用计算任务;一个是以图形渲染为核心的图形处理任务。 第二,从时机上来看,壁仞的首款通用算力产品,业内俗称的“大芯片”,主要包括人工智能AI训练和推理,目前推进顺利,即将流片,在这个时间点上,壁仞科技启动GPU新产品线研发,布局图形GPU,完全是顺势而为,时机上刚刚好。 第三,从执行层面上来看,在图形GPU赛道,壁仞科技拥有当前国内半导体市场上最强的团队之一,图形GPU新产品线总经理焦国方,是业内知名技术领袖之一,其他团队成员也是GPU领域的“中坚力量”,具有丰富的软硬件一体开发、架构优化等GPU全流程开发经验及技术储备。

          履历信息显示,壁仞科技联合创始人、图形GPU产品线总经理焦国方,是GPU业内知名技术专家之一,具有超过25年的GPU产品架构和研发经验,他曾在高通任职11年,作为GPU团队负责人,自研开发了5代经典的高通Adreno移动GPU架构。

          他表示:“相较于人工智能市场,图形GPU市场的集中程度更高,壁仞科技凭借更贴近中国市场的优势和国际化的技术实力,我们的图形GPU产品将针对本土及新兴应用场景进行深度优化,发挥‘后发者优势’,从而加速产业升级和产品创新,实现市场领先。”

          焦国方进一步介绍称:“壁仞科技的图形GPU产品将支持包括游戏、AR、VR、仿真、视频等产业的高速发展,未来还将进一步与AI产品技术融合,共同构成‘元宇宙’、‘数字孪生’等新兴技术与应用的算力基础,从而实现壁仞科技‘智绘全球’的愿景。”

          壁仞科技成立于2019年9月。虽然首款产品明年才会正式发布,但截至2021年3月,该公司已完成B轮融资,总融资额超47亿元人民币。从投资方阵营来看,不乏启明创投、IDG资本、华登国际、高瓴资本、格力创投、中芯聚源、碧桂园创投等知名投资机构。

          创始人、董事长兼CEO张文,曾任AI独角兽商汤科技的总裁,并主导了商汤在上海、成都等地的大规模合作落地项目,他还曾与中芯国际创始人张汝京共同创办LED产业园以及LED芯片企业映瑞光电。 联席CEO李新荣出生于中国台湾,在GPU领域拥有超过30年的经验,加入壁仞前在AMD就职15年,担任全球副总裁、中国研发中心总经理,负责AMD大中华区的研发建设和管理工作。 硬件架构负责人洪洲,拥有近30年GPU架构设计经验,曾担任海思自研GPU负责人和首席架构师,在GPU架构设计、渲染算法、光线跟踪算法、并行计算、GPGPU、X86和Arm SoC的架构设计等方面有50多项已获批准的专利。 软件生态负责人焦国方,曾是华为Futurewei公司GPU技术首席科学家,负责GPU相关的所有软件生态;还曾在高通工作11年,成功领导和研发了5代高通Adreno移动GPU架构,此前他还在老牌图形芯片供应商Trident、S3 Graphics工作数年。 高级副总裁陈文中,在GPU行业拥有超过25年的研发与团队管理经验,就职AMD期间,他领导一支规模近500人的技术团队,在8年内实现了9款芯片的流片与量产,其中包括首款采用HBM技术的GPU芯片。

          壁仞科技向观察者网表示,该公司GPU团队具有业内顶尖的开发经验以及技术储备,所以图形GPU的目标是对标当前最先进的设计,同时该公司在GPU业务的发展路线上会有很多原创性的探索和可能。

          随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘,GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算,市场需求变大。

          目前,全球GPU市场呈现寡头竞争格局,集成GPU市场英特尔优势明显,独立GPU市场英伟达与AMD两强割据。

          市场研究机构Jon Peddie Research数据显示,2021年一季度,在全球PC端GPU市场中,英特尔以68%的市场份额位居榜首,AMD和英伟达分别以17%和15%的市场份额名列第二和第三;在PC端独立GPU领域中,英伟达占据81%的市场份额拥有领先优势,AMD以19%的市场份额排名第二。

          东吴证券在研报中预估,2020年中国大陆的独立GPU市场规模为47.39亿美元,预计2027年中国大陆GPU市场规模将超过345.57亿美元。“随着政策端对信息关键基础设施自主可控的重视,国产替代浪潮来临,国内独立GPU产商的广阔市场空间已被打开”。

          观察者网梳理发现,目前,国产GPU厂商主要分为两大类,一类是从图形显示开始做起,未来将像英伟达一样逐步转向高性能计算;另一类是专攻于高性能计算,其产品不具备图形显示能力。

          以上公司中,以研发通用算力GPU产品为主的企业主要有天数智芯、壁仞科技、登临科技、沐曦集成电路、摩尔线程等。这些企业的经营模式均为Fabless,芯片设计出来后需要外部代工,目前实现产品上市的只有天数智芯。

          从军用定制走向民用图形GPU厂商中,景嘉微成为行业代表。截至2021年7月,该公司依旧是国内唯一一家能够实现自主研发并商业化生产的企业。

          景嘉微成立于2006年,主要从事高可靠军用电子产品的研发、生产和销售,主要有图形显控模块、小型化专用雷达和芯片三大业务。

          东吴证券研报显示,景嘉微以做军机图形显控模块起家,于2014年成功研发军用GPU芯片JM5400,随后于2018年成功研发28nm制程的第二代GPU芯片JM7200。

          其中,9系产品中的JM9231跟英伟达2016年推出的GTX1080产品性能相当,主要针对国产化办公电脑,便携式计算机、中低端的游戏机和高端嵌入式系统等消费电子领域;另一款9系产品JM9271科学计算能力得到大幅度提升,可以达到英伟达2017年中高端产品的性能标准,主要针对人工智能、深度学习等对计算速度要求非常高的高端应用领域。

          财报显示,2021年上半年,景嘉微实现营收4.75亿元,同比增长53.51%;净利润为1.26亿元,同比增长41.11%;

          ;小型专用化雷达领域产品实现收入4481.54万元,同比增长28.97%。东吴证券研报提到,景嘉微GPU完全自主研发,采用正向设计,不存在设计环节核心技术被国外“卡脖子”问题;该公司7系产品已与国内主要的软硬件厂商如联想、长城完成适配,9系产品有望兼容市面上的主流软硬件;景嘉微2021年在

          6月3日,美国总统拜登以“应对中国军工企业威胁”为由签署行政命令,将包括景嘉微在内的数家中企列入投资“黑名单”,禁止美国人与名单所列公司进行投资交易。

          针对此事,景嘉微6月4日回应指出,此投资禁令未对该公司经营产生实质性影响。

          针对国产GPU的发展现状,天数智芯董事长、前紫光集团联席总裁刁石京今年7月向观察者网表示,像GPU这样广泛应用于政府、企业、国防、科研等领域的产品,国内处于外企一家独大的局面,从产业链的角度来说存在不少安全风险。但目前国内GPGPU创企跟英伟达、AMD等外企相比还有较大差距,不仅是单一芯片,还包括产品线的覆盖范围、生态建设等。国内企业要在敢于承认差距的同时,去思考怎么缩小差距。

          1)进一步提高图形处理能力,保障国产GPU的基本功能。虽然高性能计算应用使得GPU市场需求快速增加,但图形处理依旧是GPU的基本能力和应用,英伟达2020年图形处理营收占比依旧高达59%。 2)扩展高性能计算能力,增强国产GPU除图形处理之外的非传统功能。高性能计算是GPU未来发展的新兴方向,国产GPU需要把握新兴方向,争取占据科技高地。 3)逐步建设生态系统,提高用户体验。国外GPU发展具有先发优势,已经有CUDA、ROCm等较为成熟的计算生态,国产GPU刚刚起步,需要重视生态建设,为未来发展打下基础。

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