沐曦程刚：国产高性能GPU打造算力新标杆

GPU既是全球算力的一个支撑的载体，那也是全球算力的一个支撑的基础。

2022年7月28日，DEMO WORLD世界创新峰会在北京开幕，并以线上直播形式举行。

此次峰会由创业邦主办，会上邀请了多位知名跨国企业、本土大企业、创新企业以及产业投资人，他们将就当前产业创新技术、模式、现象等议题进行分享与对话。

同时，创业邦研究中心还将基于大企业创新理论与实践，发布2022年上半年全球独角兽企业发展研究报告、2021中国企业风险投资（CVC）发展研究报告2021中国最活跃CVC

等系列内容，为企业提供基于睿兽分析数据库的数字化的创投、技术和商业参考。

DEMO WORLD世界创新峰会上，沐曦集成电路(上海)有限公司联合创始人兼COO程刚发表了《国产高性能GPU打造算力新标杆》的主题演讲，犀利观点如下：

1. GPU既是全球算力的一个支撑的载体，那也是全球算力的一个支撑的基础。

2. 不管是在东数西算的布局上，还是在各个工业领域，包括未来超级运算领域各个方向的需求上，我们都需要有一个非常强力的中国芯GPU的布局，只有实现高性能GPU的自主可控，才能保证国家基础算力平台的安全性和自主性，才能为中国提供一个非常强大的数据算力支撑。

3. 仅仅有GPU的硬件是不够的，因为硬件是基础，软件才是整个应用系统的灵魂。

以下内容由创业邦整理：

对GPU的强劲需求

从数据上来看，2020年到2025年，我们对算力的需求是过去十年的3倍，而且这个需求还在持续增加。GDP的增长跟算力是成正比的，也需要算力进行支撑。所以算力作为新基建的重要组成部分，对国家未来的发展会产生非常积极的影响。

那么，GPU为什么重要？

当前最流行的算力组成是以GPU加上CPU的方式作为一个平台，来引领未来的通用算力平台。

从配置上来看，GPU和CPU虽然用的都是冯·诺依曼架构，但是微架构是不一样的，GPU更倾向于对并行算力的实施。

所以从目前比较主流的算力平台搭配方式上来看， CPU和GPU的这种方式是目前能够实现大规模算力提升的一个最佳方式。基于这种方式，当前社会对算力的需求是非常强烈的。

第三方机构做了一个预测，2020年到2027年，全球对高性能GPU的需求年均复合增速能够达到30%以上，而且增速还会继续往上提升。2020年全球GPU市场的总价值超过了250亿美元，预计2027年会达到2,000亿美金，年均增幅超过30%。从GPU的市场上来看，这是一个非常好的赛道，也是有广阔市场需求的一个方向。

从领域上来看，汽车、航空航天、船舶、工业机械、新能源、电子辅助设计、模拟，也包括金融、投资分风险分析、宇宙探索、地球的开发、地质勘探、数据的收集或仿真，等等，都需要算力来支撑。还有我们在数学、物理等基础学科方面，生物医药方面，比如对新药的研制、对病毒的研究等方面也都是需要有非常强的算力。

从三大应用方向上来看，游戏和虚拟世界，主要是图形图像显示。战略上，比如人工智能方向，GPU也在拉动整个产业规模的快速增长。包括国内建立的东数西算工程，GPU也起到了非常重要的角色。GPU既是全球算力的一个支撑的载体，那也是全球算力的一个支撑的基础。

（备注：东数西算工程，指通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。）

对中国来讲，我们有数据安全的需求，有超量的数据计算的需求，所以不管是在东数西算的布局上，还是在各个工业领域，包括未来超级运算领域各个方向的需求上，我们都需要有一个非常强力的中国芯GPU的布局，只有实现高性能GPU的自主可控，才能保证国家基础算力平台的安全性和自主性，才能为中国提供一个非常强大的数据算力支撑。

人才和团队

对芯片研发而言，如果仅仅靠概念去研发出一颗芯片是很容易的，但是想把一颗芯片从概念然后一直引入到量产，还要符合客户需求，能够完成整个平台的打造，包括在应用过程中解决客户各种各样的问题，这个是非常困难的，非常需要有经验的团队。

沐曦是在2020年9月成立的，公司成立之前，团队的核心成员在GPU领域已经深耕20年，整个团队平均有10年的工作经验。大家在一起工作不需要再过多磨合，这保证我们今后的产品能够少交学费，避免走很多弯路，为量产做充分保障。设计芯片比较容易，一颗芯片的量产比较困难。沐曦有非常强浓厚的基础。

产品上，从2009年40纳米的GPU产品，一直到2016年14纳米的GPU产品，大概一共8袋，16颗的GPU产品，都是出自于沐曦核心研发团队之手。从2017年的7纳米ma60产品，到当前最新的、已经用在美国超算的GPU产品，也都是由我们团队打造而成的。虽然公司成立时间不长，但是已经显示出了强大的战斗力。

沐曦的第一颗高性能GPU芯片主要面向AI推理，在今年年初成功流片，这颗芯片从立项到流片仅仅用了13个月的时间。

第二颗芯片是高性能的算力芯片主要是面向AI训练SPC和IDC的应用，目前也在紧锣密鼓的研发过程中。我们相信这颗芯片能够为国家算力发展带来很大帮助。

第三个产品主要面向云游戏、元宇宙等应用场景，敬请期待。

通过这三颗芯片，可以看到沐曦对GPU整个产品线的布局，包括AI推理、AI训练、云游戏和元宇宙的渲染，实现了对GPU各个方向的全面覆盖。

但仅仅有GPU的硬件是不够的，因为硬件是基础，软件才是整个应用系统的灵魂。

在整个GPU应用平台，包括生态打造上，沐曦有非常强大的软件研发团队，可以兼容主流GPU的生态软件站。相信在未来的软件应用，包括生态打造中，沐曦可以给大家提供一个非常强大的利器，能够快速地把自己的新算法新需求，在我们的运算平台上快速导入，实现算力需求的变现。

未来的挑战

当然，对GPU而言，这么复杂的芯片今后在研发和实践过程中，其实还有很大的挑战。

首先，GPU在中国是一个新兴事物，人才方面也非常短缺，而且人才培养是需要时间的，比如GPU工程师、设计师、软件驱动等人才，需要有足够的时间，才能培养出来成熟的工程师，才能满足整个我们的研发需求。

另外，GPU的研发其实是一个非常高壁垒的研发领域。当前世界上大规模制造GPU的供应商，包括英伟达、mdp、英特尔，他们都已经有几十年的经验和技术积累。但在国内，整个GPU的研发投入时间相对来说还是比较短，所以我们会面临了很强的技术壁垒。

从市场格局上来看，GPU在以英伟达为首，后者已经占到了超过80%的市场份额，AMD紧随其后，英特尔目前也有推出了自己的新产品。

再有在GPU领域，以英伟达为首的巨头已经建立了成熟的应用生态，这种操作方式在各个应用领域已经深入人心。当前的AI工程师已经习惯采用了他们的这种研发模式，如果未来的开发者进行迁移，难度是非常大的。

目前的策略就是，要从兼容扩大的生态切入，占据一席之地，然后再逐步去构建自有的生态体系，相信我们未来也是一定会做的很好。

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