GPGPU的核心壁壘是高精度浮點計算及CUDA生態。從高精度浮點計算能力來看,國內GPU產品與國外產品的計算性能仍或有一代以上差距;在軟件和生態層面與英偉達CUDA生態的差距則更為明顯。
AI計算GPU領域,國內壁仞科技發布的BR100產品在FP32單精度計算性能上實現超越NVIDIA A100芯片,但是不支持FP64雙精度計算;天數智芯推出的天垓100的FP32單精度計算性能實現超越A100芯片,但是在INT8整數計算性能方面卻低于A100;海光推出的DCU實現了FP64雙精度浮點計算,但是其性能為A100的60%左右,大概相當于其4年前水平。因此,從高精度浮點計算能力來看,國內GPU產品與國外產品的計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,軟件層面對于GPU的應用和生態布局尤其重要,英偉達憑借CUDA構建生態壁壘占領全球GPU市場90%的份額。目前國內企業多采用開源的OpenCL進行自主生態建設,但這需要大量的時間進行布局;
對比AMD從2013年開始建設GPU生態,近10年時間后用于通用計算的ROCm開放式軟件平臺才逐步有影響力,且還是在兼容CUDA的基礎上。因此我們認為國內廠商在軟件和生態層面與英偉達CUDA生態的差距較計算性能更為明顯。
雖然目前國內產品的計算性能和軟件生態實力與國際廠商還有差距,但是,國內廠商依然在奮起直追,努力實現GPGPU的國產化突破。
長久來看,美國對中國高端GPU的禁售令反而給國產GPGPU和AI芯片廠商帶來快速發展的機會。
短期來看,我們認為對高端通用計算GPU的禁令可能會影響英偉達和AMD的GPU產品在中國的銷售,中國AI計算、超級計算和云計算產業進步受到一定的阻礙。可使用英偉達和AMD還沒有被禁止的及國產廠商的中高計算性能CPU、GPU、ASIC芯片等替代。
長期來看,國產CPU、GPU、AI芯片廠商受益于龐大的國內市場,疊加國內信創市場帶來國產化需求增量,我們預期國內AI芯片的國產化比例將顯著提升,借此機會進行產品升級,逐漸達到國際先進水平,突破封鎖。
對于國內廠商,建議重點關注實現自主創新,打造自主生態體系,國內企業:
1)芯片:龍芯中科(國內PC CPU龍頭,自主研發GPGPU產品)、海光信息(國內服務器CPU龍頭,推出深度計算處理器DCU)、景嘉微(國內圖形渲染GPU龍頭)、寒武紀(國內ASIC芯片龍頭)、瀾起科技(國內服務器內存接口芯片龍頭);
2)PCB:勝宏科技、興森科技、滬電股份;
3)先進封裝:通富微電、甬矽電子、長電科技、長川科技等。
海外企業:英偉達(全球GPU龍頭)、AMD(全球CPU/GPU領先廠商)、英特爾(全球CPU龍頭)、美光(全球存儲芯片龍頭)。
下載鏈接:
《143份重磅ChatGPT專業報告》
ChatGPT對GPU算力的需求測算與相關分析
審核編輯 :李倩
-
芯片
+關注
關注
450文章
49636瀏覽量
417151 -
AI芯片
+關注
關注
17文章
1828瀏覽量
34665 -
GPGPU
+關注
關注
0文章
26瀏覽量
4853
原文標題:GPGPU研究框架及算力分析(2023)
文章出處:【微信號:架構師技術聯盟,微信公眾號:架構師技術聯盟】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
發布評論請先 登錄
相關推薦
評論