2020年8月4日，国务院公布《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》，开篇指出，集成电路产业和软件产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。2020年的国际环境，让全社会越来越认识到中国集成电路和软件产业的薄弱，越来越坚定要把集成电路和软件产业搞上去的决心。

今天，我们来谈一谈GPGPU市场。

纵观整个IT系统，从CPU、操作系统、办公套件、整机到服务器，我们都已经初步具有一些商用化的可替代产品。唯独在GPGPU领域，目前还是一片空白。如下图所示：

GPGPU是什么

GPGPU全称是通用图形处理器（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）。它是用专门处理图形任务的处理器，执行原本由中央处理器处理（CPU）完成的通用计算任务。这些通用计算常常与图形处理没有任何关系。图形处理器的特点是，并行处理能力特别强，计算能效比高，并且有很大的存储带宽。有些应用，例如人工智能（机器学习）模型训练与推理、高性能计算，它们往往是大数据流应用，这时，用GPGPU解决这类问题就比CPU效率更高。虽然目前机器学习会有迁移到专用硬件的可能，但在编程模型上GPU是图灵完备的，且对于用传统语言编写的、软件形式的计算有较好的支持，具有高度的灵活性。

因此，GPGPU目前广泛应用于高性能计算、行业AI应用、安防与政府项目、互联网及云数据中心等。其主要应用场景：一是人工智能模型训练与推理；二是高性能计算。

根据有关数据预测，到2025年，中国GPGPU芯片板卡的市场规模将达到458亿元，是2019年86亿元的5倍多，2019年到2025年的年复合增长率高达32%。按行业来分，互联网及云数据中心为228亿元，安防与政府数据中心为142亿元，行业AI应用为37亿元，高性能计算为28亿元。按应用场景来分，到2025年的预测数据是，人工智能推理286亿元，人工智能训练144亿元，高性能计算28亿元。

可以看出，GPGPU在中国的未来需求量很大，对国民经济的发展至关重要。

GPGPU国产化的市场呼唤

一般人对GPGPU没有什么概念。某头部供应商的一块高端GPGPU板卡，其售价接近一辆普通轿车的价格。

当前，人工智能应用的闸门打开了，很多企业、研究机构、研究者希望利用人工智能。首先是要做的是人工智能训练，根据现有数据，反复训练，得出一个模型。将这个模型部署到业务应用中，当对这个模型输入一个新的数据时，根据模型计算出一个结果，这一过程称为人工智能推理。例如，一个游戏网站接收到一个新用户注册，它想判断这个用户是正常用户，还是竞争对手注册进来拉人的恶意用户。它就可以利用过去大量的用户行为数据，训练出一个人工智能模型。这个模型能够计算出，什么样的用户行为就有可能是恶意用户，从而自动地对这些用户限制权限，或者交给人工客服来处理。类似的应用特别多，可以训练机器做很多以前由人工来完成的事情，例如，安防领域的视频分析，媒体领域的内容生产、字幕生成、内容审核、分类与标签，医疗健康领域的药物发现与探索、医学影像自动识别、辅助医疗、自动诊疗，电商领域的个性化推荐、信用评级，金融交易领域的交易算法、服务管理与推荐、潜在用户挖掘，客服领域的语音服务、聊天机器人、呼叫中心优化，等等。

高性能计算则是国之重器，计算机学科中的明珠，广泛应用于勘探、天气、海洋、气候变化、核能、发动机、航空航天等领域。

面对日益增长的需求来说，GPGPU的供应是没有很好地满足的。当前，全球GPGPU市场供应处于一家独大的局面，价格昂贵，产品种类单一。以中国的云端AI训练芯片市场为例，最大的供应商市场份额达到90%，其中，某一款产品就占整个市场的50%，另一款产品占25%。

这样的局面虽然源自该供应商的技术和实力，但是客户还是需要更多的选择。例如在2017年，因为人工智能训练和数字货币挖矿的需求猛增，GPGPU供不应求，价格高涨，一部分用户尝试将原本用作独立显卡的消费级GPGPU，替代用于数据中心，但是被供应商在软件驱动上禁用，当时引起一阵热议。

从国家的供应链安全角度，这两年，一些重要的企业和机构陆续被美国列入禁售实体名单。这些用户除了国产化，别无选择。

GPGPU国产化如何突围

看到这里，很多人一定会问。第一位的供应商占据90%的市场，这个市场一定很难攻下，不然全球有那么多芯片公司，早就有别的公司来制衡了。

一方面，前面分析了目前的国际环境下，我们实现国产化的必要性和紧迫性。国家也出台了《若干政策》这样的鼓励措施，从财税、投融资、研究开发、进出口、人才培养、知识产权、市场应用、国际合作等多个方面，支持相关的企业发展壮大。另一方面，从技术难度看，GPGPU也不是可望不可及的。改革开放四十多年来，中国有一大批芯片人才，在国际公司积累了深厚的经验。现在恰逢中国经济实力增长、下决心发展半导体产业的良好时机，他们希望抓住这一机遇，一显身手，为中国半导体产业发展做出一份贡献。

天数智芯就是这样一家公司。天数智芯的芯片研发团队于2018年初组建，数十名创始团队主要来自世界知名芯片公司AMD的GPU部门和企业软件翘楚Oracle、IBM、英伟达等公司。完整的芯片设计团队在芯片设计领域平均积累了近十年经验，可以说，这是一支在世界范围内都不可多得的、完善的高端芯片设计队伍。

公司正在积极研发针对云端算力提升的训练及推理芯片。其中，面向人工智能训练的GPGPU芯片计划在今年实现批量生产，2021年初商业化投向市场，这将是国内首款自研的GPGPU芯片；面向人工智能推理的GPGPU芯片也在研发之中。

天数智芯在芯片设计初始，就与服务器厂商合作共同对产品设计进行定义，以实现未来在数据中心中的国产替代。目前，天数智芯已经与浪潮、新华三等服务器厂商签署战略合作，共同推动服务器领域人工智能和HPC的计算芯片及硬件解决方案发展。天数智芯还与国产CPU龙头中科龙芯等密切对接技术及业务合作，打造天数GPGPU+国产CPU的自主安全超算解决方案。

展望未来，我们深知任务艰巨，但我们也有信心、决心和耐力，为国产GPGPU闯出一片天地。也希望有更多的人才、合作伙伴、行业应用单位加入我们的征程。

作者简介：

郑金山，上海天数智芯半导体有限公司首席科学家，拥有21年芯片设计工作经验，曾先后供职于Trident、XGI、ATI Technologies、AMD超微半导体上海有限公司和酷芯微电子(Artosyn)，任高级经理、PMTS和架构师等职位。专注于GPU IP设计多年，对GPU架构与设计有深厚的造诣。他建立与带领上海芯片设计团队参与过多个显卡(从Radeon HD2000到R400)芯片的研发与产品化。在酷芯微电子参与了机器视觉芯片9201的研发并成功量产。郑金山1999年毕业于复旦大学ASIC与系统国家重点实验室，获微电子与固体电子学专业硕士学位。