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Ricci_0175
2021-09-18

做技术的创始人还行

与英伟达“硬刚”的芯片人

今年夏季，美国芯片大厂英伟达和AMD的股价分别达到历史最高点，对应5600亿和1300亿美元市值。而市值狂飙的原因，在于人工智能、自动驾驶和数据中心的计算都离不开他们提供的GPU。根据统计，这两家公司

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Fellow（最高技术岗）；摩尔线程创始人张建中是英伟达副总裁；壁仞的联席CEO李新荣是AMD全球副总裁。</p>\n<p>“我们能清楚地说出，过去10年哪些世界上最高端的GPU是我们主导做出来的。”陈维良说，正所谓难者不会，会者不难，由于是资深行业人士，他们清楚每个环节需要什么技能，要克服哪些难点，“再做一颗对我们来说并不是什么问题。”</p>\n<p>制造出硬件只能算第一步。为了让各行业应用能用上GPU，就需要建立软件生态。英伟达从2006年开始培育CUDA生态，然后培育开发者来开发应用，比如华尔街的金融人士，或者中国的高性能计算和电竞人士，通过漫长的10余年时间，构筑起一道护城河，即使其他公司做出水平相当的硬件，软件开发者也不会轻易迁移。国内的一部分AI专用芯片，就因为与CUDA生态不兼容，遭遇了“有人造，没人用”的难题。</p>\n<p>对此，国产GPU打算用“兼容CUDA生态”的方式解决问题。“就像不同公司的GPU没有统一指令集，为什么都可以玩游戏？因为是在API（应用程序接口）层次上兼容的。”陈维良表示。例如AMD在做ROCm生态时，通过兼容CUDA，只用两年就站稳了脚跟。摩尔线程也计划采用同样做法。树立在国产GPU面前的生态高墙，并不如国产数据库或国产CPU那样难以逾越。</p>\n<p>看到了翻越几座大山的清晰路径，让国产GPU的创业者更坚定信心，去做国产GPU公司。更可贵的是，国内需求对国产GPU的崛起提供了宝贵的支撑和机会窗口。</p>\n<p><b>终有一天挑战英伟达</b></p>\n<p>搅动GPU市场的，一方面是新需求的出现，能容纳更多公司；另一方面是国产化给中国公司提供了一个机遇。</p>\n<p>过去英伟达和AMD形成双巨头垄断的格局，部分是由于传统GPU市场增长停滞。“做游戏或电影渲染的传统GPU市场就那么大，增长速度太慢，只能容纳下两家公司。如果打这块市场，就只能打价格战。”但一位资深业内人士称，开辟了人工智能等计算需求后，GPU市场就能容纳更多公司。有业内人士判断，全球几千亿元市场，至少能容纳四五家公司活下去。</p>\n<p>在这种判断下，几家国产GPU公司都不约而同瞄准新兴计算市场，然后再逐步蚕食传统GPU的渲染市场。“通用算力是我们国家目前比较奇缺的东西，而很多团队在高性能GPU上恰恰有积累，已经跨过技术门槛。”有业内人士说。</p>\n<p>另一方面，国产化的需求也给国产GPU开辟了一块宝贵的市场。一位英伟达前员工告诉AI财经社，“过去在英伟达，我已经实现了个人的财富目标，生活也很安逸。”但她加入国产GPU公司以后，每周都会自愿牺牲周末，去开拓市场。她认为自己是在参与国内科技的一项重大突破。朋友跟她说，自从换了公司，她整个人都有如<a 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99%的市场。\n但有一群人，已经走在了挑战这两家大亨的路上。他们创立了三家国产GPU公司：沐曦、摩尔线程和壁仞科技，希望做出自主的产品，有一天能从英伟达虎口夺食。\n对于这群人，投资者也给予了极大信任。在没有任何芯片的情况下，就有几百亿元在两年内砸进三家公司。AI财经社获悉，三家公司中的两家将在近期开始流片（试生产），一家还在推进中，万里长征已经迈出第一步。\n市场对国产GPU需求迫切\n“客户非常急迫，恨不得现在就有产品给他用了，而且不是一两家，是所有客户都是这个状态，因为现在没有其他可选了。”沐曦创始人陈维良如此形容国产GPU的受欢迎程度。摩尔线程人士称，未来很多GPU应用，比如自动驾驶汽车和数据中心，都需要国产软硬件支撑。“我们盼星星盼月亮，就盼国产通用GPU能有一些突破。”有客户说。\n在最初被发明出来时，GPU只用于游戏，去完成高难度的游戏图形渲染。但后来人们发现，GPU比CPU更擅长处理并行而简单的计算工作，于是开始发掘GPU的通用计算潜能。后来，从高性能计算到多媒体，再到火爆的人工智能，GPU都是底层“算力”不可或缺的一部分。例如，人工智能计算要用到大量的矩阵乘法和卷积，都是GPU擅长的事情。\n到如今，英伟达和AMD已经垄断了全球的独立GPU市场：在数据中心分别占据81%和19%，在PC端则与英特尔共占99%市场。这让部分客户苦不堪言：“英伟达的GPU价格贵、极度缺货，而且很多计算中心还有国产化需求。”\n但既然这么有需要，为什么国内芯片企业过去不做？“因为GPU的软硬件系统技术门槛比较高，是很复杂的系统工程。”有国产GPU人士说。国内的科技巨头往往选择开发专用AI芯片，比如华为昇腾、百度昆仑和阿里寒光，而不是通用GPU。形象地说，专用AI芯片更像专业技工，解决专门的问题，而通用GPU则是通才。\n“通用GPU的难度体现在复杂度上面。”陈维良解释说，对于专用AI芯片来说，只明确知道需求，把相应的功能实现就可以。但通用GPU需要适配各种环境，面对灵活多变的需求。“换句话说，它有一套计算机体系结构所有的东西，包括支持的指令集、计算调度、数据搬迁等。”\n有芯片人士告诉AI财经社，在过去造国产CPU时，国内公司最初依托海外的指令集，在对CPU产品设计、市场需求和生态的理解上，是通过磕磕绊绊的很多弯路才获得的，20多年才建成了如今国产CPU的格局。但国产GPU不必走这样的弯路，因为几家公司的创始成员都是GPU行业老人，深谙产品、市场和生态规则。\n实际上，三家国产GPU的领军人物，也主要来自英伟达和AMD两家企业。沐曦的创始人陈维良是AMD图形研发高级总监，CTO杨建是AMD 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