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bob手机版网站-首页深圳电子展:曙光已现!通用GPU芯片加速破局国内企
发布时间:2022-03-25 19:40 来源:未知 点击次数:

  当下,英伟达、AMD两大巨头占据全球超过80%的通用GPU市场。在算力需求激增的情况下,多家国内企业选择加入通用GPU赛道,例如天数智芯、沐曦、壁仞科技、登临科技等。就在2021年3月,天数智芯发布全自研云端训练通用GPU芯片——天垓100芯片,这也是国内新款全自研、GPU架构下的7nm制程通用GPU训练芯片。

  深圳电子展的小编了解到,天数智芯的7nm 通用GPU训练芯片已经获得安防、人工智能、超算中心等多个应用领域的客户订单,未来将持续往5nm、3nm等更高级的制程发力。那么,国内通用GPU芯片量产的技术瓶颈在哪里,国内企业如何实现突围?记者就相关问题与天数智芯副总裁郭为进行了交流。

  通用GPU即通用图形处理器,可用于人工智能模型训练与推理,以及高性能计算。与CPU相比,GPU的平行处理能力、处理速度都优于CPU,这也加强了GPU的通用性,而通用GPU的出现让GPU更加专注通用性。可以说,通用GPU就是GPU里的另一个快速发展的细分市场。

  市场机构的数据显示,2019年我国通用GPU芯片的市场规模已达86亿元,预计到2025年将保持32%的年复合增长率,达458亿元。面对如此巨大的市场,国内企业涉足通用GPU市场,面临哪些挑战?郭为向记者表示,通用GPU芯片在设计上主要面临的是两大挑战,一是通用架构,二是软件生态。

  在架构方面,通用架构需要适配各种各样的算法,包括基础计算;同时考虑到应用场景的特殊性,对芯片功耗也有要求,这就需要对芯片架构的优化和设计,实现低功耗高算力;另一方面,记者了解到国内在人才方面还面临较大的缺口,培养一位成熟的工程师需要10年的时间。

  在软件生态方面,通用GPU不仅仅是一颗芯片硬件,还涉及到整个软件栈、编译器等一系列的软件生态系统。

  为了瓶颈,天数智芯从2018年开始正式启动通用GPU芯片设计,历时三年量产国内首款全自研的7nm 通用GPU芯片。据了解,该芯片采用2.5D CoWoS晶圆封装技术,集成240亿晶体管,支持多精度数据类型支持标准/混合训练。在软件上,该芯片兼容主流生态系统,采用自主研发的软件栈,从多方面实现算力升级。

  目前,一些国际巨头在GPU行业中仍处于领先位置,国内厂商需要突破重重挑战才能实现GPU突围。郭为也提到,英伟达经过十几年的发展,不仅有自主完善芯片架构,同样也有完善的软件生态,相对于软件生态,它具有丰富的软件接口、底层加速库,通用GPU芯片的入场门槛更高,这些都是国产企业需要追赶的。

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  天数智芯推出7nm通用GPU芯片时便得到了业内人士的认可。中国工程院院士倪光南表示,该芯片在性能指标方面并不亚于国外主流产品。电子发烧友网了解到,天数智芯的“天垓100芯片”比业内同类芯片的面积小了一半,却实现单精FP32性能37TFlops,半精FP16/BF16性能147TFlops。

  国产通用GPU芯片在AI领域将打开大规模的应用市场,而这些都需要云端训练。以安防摄像头为例,摄像头在工作过程中,需要进行车辆识别、bob手机版网站-首页深圳电子展:曙光人脸识别等,这部分更重要的是依赖云端训练出的模型,进行大量推理。

  郭为提到,通用GPU芯片还可以用于安检机,以及快递行业,对大量的物品进行识别,不管是安防还是快递行业,这些行业对模型训练以及模型推理的速度要求都非常高。在这方面,天数智芯已有客户带来了落地应用案例。

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  通用GPU芯片较典型的应用场景是在人工智能,但随着技术的成熟,通用GPU芯片在5G、自动驾驶、大数据等领域的应用不断扩增。

  自动驾驶较重要的是安全性,车上有大量的传感器获取路面情况,这些数据将被整合,再通过预先训练的模型预测路况,可以迅速作出决定。郭为指出,在这个过程中,需要大量的算力,同时考虑到汽车空间、电池功耗等问题,已现!通用GPU芯片加速破局国内企业突将大功耗或者大算力系统放在汽车内部也不太适合,值得考虑的解决方案是将系统放在边缘侧,同时因为它需要迅速作出决定,要求边缘侧和汽车之间的通讯尽量地做到低时延,5G恰好可以实现这样的低时延。

  在这些处理过程中,都需要用到通用GPU芯片。郭为认为,在达到理想的高算力低功耗的技术下,未来可以把高端的高算力的芯片直接放在汽车上面,应用场景也就更广了,这也是未来几年业内的研究方向。

  一是更强的算力。任何一个AI应用的模型都会越来越复杂,要求提供更高的算力,同时芯片制成提升会带来边际效应收窄,这时该如何进一步提升算力,实际上是任何一个通用GPU芯片都会面临的技术挑战。另一方面,自动驾驶、智慧医疗等各个行业的算法也在不断演进,此时,对于训练芯片来讲,更高的算力才能支持相应的算法运行。

  二是更高的通用性。由于技术的快速迭代,云端训练芯片一定要有更高的通用性才能跟上智能驾驶、智慧医疗等高端市场需求。

  三是隐私计算。智慧医疗场景涉及到患者,甚至医院的医疗数据隐私。而任何一个AI模型都需要大量的数据做训练,这时需要用到隐私计算,通过隐私加解密的方式,让这些敏感的数据做到可用。

  “对于医疗这样的场景,隐私保护是相当重要的。云端训练芯片关于隐私保护这部分的解决方案,bob手机版官方网站-首页以及通用计算,也应当是后面的发展趋势。”郭为表示,天数智芯在未来会深挖隐私保护的相关应用场景,并且推出解决方案。

  如今,国内企业不断发力通用GPU芯片市场,随着技术的成熟也将给更多的应用场景带来多样化的可能性。当然,国内企业还需正视与国际企业的差距,并且在追赶的过程中,不断缩小差距,让国内的通用GPU芯片打开真正的用武之地。

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