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    [導讀]近兩年,國產初創GPU公司累計拿下了超百億的融資,成立18個月的壁仞科技融資總額超過50億,摩爾線程一年融資30億,沐曦集成電路第五輪融資10億元,天數智芯拿下10億元C輪融資。

    ?國GPU要是崛起了,還用搶顯卡嗎?

    給我100億,我要造一個超越英偉達的國產GPU,這事你信嗎?

    看似天方夜譚的事情,正在中國真實發生著。


    近兩年,國產初創GPU公司累計拿下了超百億的融資,成立18個月的壁仞科技融資總額超過50億,摩爾線程一年融資30億,沐曦集成電路第五輪融資10億元,天數智芯拿下10億元C輪融資。



    這樣的巨額融資,看的出資本市場堅信國產GPU光明的未來,比融資額更吸引人眼球的,是國產初創GPU的豪言壯語,

    摩爾線程在不到300天的時間里,宣稱完成了首顆國產全功能GPU的研制,紙面算力相當于2016年推出的英偉達GTX 1070。

    壁仞科技更為激進,不到3年時間就推出了首款通用GPU產品BR100系列,宣稱其旗艦產品的峰值算力超過了英偉達目前在售的旗艦計算產品A100 GPU的3倍。

    ?


    剛剛登陸科創板的龍芯中科則在招股書中稱,募資額中的12.58億會投入先進制程芯片研發及產業化項目。

    其實,這并不是中國造芯第一次讓人看到朦朧的希望。新世紀以來,中國投入大量人力與財力,試圖在消費級CPU領域取得突破,卻誕生出“漢芯”這種騙取上億元科研基金的鬧劇。后來,華為多年的臥薪嘗膽,終于讓海思芯片在智能手機領域擁有競爭力,但被封鎖后再次無以為繼。



    但不管有多難,這一次,中國造芯的步點已經踩在了GPU上,為什么是GPU?這會是一場資本泡沫嗎?能成功嗎?在我們看來,中國自主研發GPU,有必要,有機會,但也難度巨大。


    首先,國產GPU有必要,但不是讓你買回家打游戲用的。普通用戶對顯卡的需求無非是打游戲或者渲染視頻。



    然而除此之外,在眼下的科技行業,GPU正顯得越來越重要。相較于CPU,GPU擁有更多計算單元,這讓它適合用于數字貨幣“挖礦”,也更適合用于人工智能深度學習。由于AI的深度學習都要跑海量數據,所以GPU往往比一般CPU更有效率。


    像當下的大風口自動駕駛,就離不開深度學習在圖像識別領域的應用,如果說自動駕駛是智能汽車行業的基建,那GPU就是這個基建的基建。其它領域里,從普通人生活中的人臉識別、智能音箱,到下圍棋的阿爾法狗、大片里的演員換臉,也都需要AI通過GPU進行深度學習。



    GPU扛把子英偉達的財報就顯示,他們增長最迅猛的業務當屬數據中心。2021全年收入67億美元,同比增長高達124%。這項業務的核心硬件基礎之一就是A系列服務器。

    這個數據中心其實就是英偉達提供算力,幫助企業進行AI訓練的,從公開材料中可以看到,提高微信搜一搜的搜索效率,部署智能交通預警平臺,醫療領域的基因測序等等,都是由英偉達的GPU來提供算力支持的。


    特別是自動駕駛領域,英偉達也處于領先地位。自動駕駛算法公司可以用英偉達的GPU進行研發加速,整車企業則可以直接購買內置GPU的英偉達自動駕駛芯片,老黃這次又贏麻了。

    目前中國人工智能行業可以說方興未艾,如果在重要行業的基礎設施上過分依賴外國芯片公司,大概并不是一件值得過分稱道的事情。畢竟類似斷供、后門這樣的負面詞匯,我們聽過了太多。


    總而言之,在未來充滿太多不確定性的情況下,中國的GPU創業潮難度雖大,但還是非常有必要的。

    而跟過去20年一直在說的國產CPU相比,國產GPU除了有必要,還有可能。



    其實早在1994年,當時聯想的總工倪光南提出要造國產CPU開始,方舟、龍芯、申威和飛騰等公司相繼開展研究,而他們遇到的最困難問題之一就是,拿不到x86架構的指令集授權。


    大家常用的電腦程序都使用英特爾x86架構的指令集,沒有它,國產CPU就不能運行這些程序,即使能運行,效率也低。

    打個簡單的比方,指令集就好比乘法口訣,英特爾有這本乘法口訣的版權,不讓其他企業使用,沒有口訣算個5×7,都要掰手指頭算半天,更何況CPU是算的是“6378×122.6”。


    但事情在GPU上發生了變化。一方面,與CPU基本被x86架構統治不同,GPU初創公司可以拿到一些國外芯片設計公司的公版架構設計。

    江湖傳聞,這一輪國產GPU創業潮,就與擁有中資背景的英國芯片設計公司Imagination放開授權,擁有一定聯系。這家公司手上有相當多成熟的GPU設計方案。


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