专业元器件代理商

一站式采购平台
原厂正品/全新包装/现货供应

您当前所在位置: 首页 > 新闻中心> 行业新闻

为什么GPU芯片的研发比一般芯片难度大,研发成本高?

发布时间:2022-01-18    栏目行业:行业新闻    浏览次数:

  通用计算GPU


  再看通用计算GPGPU芯片,目前进展比较快的当属天数智芯,今年3月,天数智芯发布全自研高性能云端7纳米芯片BI及产品卡。BI是国内第一款全自研、真正基于通用GPU架构的GPGPU云端高端训练芯片,采用业界领先的7纳米制造工艺、2.5D CoWoS封装,容纳240亿晶体管,支持FP32、FP/BF16、INT32/16/8等多精度数据混合训练,集成32GB HBM2内存、存储带宽达1.2TB,单芯每秒可进行147万亿次FP16计算(147TFLOPS@FP16)。

GPU芯片.png

  BI芯片及产品卡均以实体形式发布,即将进入批量生产和商用交付,产品开发和商业应用进度领先国内同行1-2年时间。


  天数智芯高管对电子发烧友网表示,近年兴起的AI浪潮中,GPGPU对于用传统语言编写的、软件形式的计算有较好的支持,具有高度的灵活性等这些特点,使其成为了一项炙手可热的技术产品。跟ASIC芯片相比,GPGPU具有更广泛的适用性、兼容性、灵活性,对技术变化的包容和适应能力更为突出,产品的应用生命周期更长。同时,通过性能挖掘优化,达成性能、能耗和性价比的最优解,实现跟ASIC芯片相当的算力和能耗水平。


  早前,天数智芯首席科学家郑金山曾表示,“国际领先厂商GPU里是有图形渲染的,在芯片上大约占30%,但是图形渲染对于AI和数据中心完全没有用。所以这一块我们直接取消掉。”或许这就是GPGPU在数据中心和AI市场的机会所在。


  壁仞科技也是专注GPU芯片研发的初创企业,成立于2019年,致力于开发原创性的通用计算体系,建立高效的软硬件平台,同时在智能计算领域提供一体化的解决方案。从发展路径上,壁仞科技将首先聚焦云端通用智能计算,逐步在人工智能训练和推理、图形渲染等多个领域赶超现有解决方案,实现国产高端通用智能计算芯片的突破。短短两年间已完成B轮融资,累计融资额超47亿元人民币。


  业内人士表示,GPU芯片的研发比一般芯片难度大,研发成本高,先进工艺的芯片投片花费巨大,少则几亿多则十亿元以上,因此整个国产GPU芯片无论是融资还是投入都是相对较高的。从技术角度看,用于图像渲染的GPU设计相对更加复杂,不仅是GPU架构上,还在接口速率、带宽、存储以及先进封装如Chiplet等方面,考验芯片厂商的设计能力。而GPGPU针对AI训练或推理场景采用一定的算力和算法,能够更有针对性地发展计算性能。


  在GPU领域业界常说,英伟达的成功并不仅是它的GPU芯片,更重要的是它的软件生态,因为其构建的强大生态,即便它的芯片或方案更贵,也仍然得到用户的购买。而这样的生态体系,令许多GPU或AI芯片公司望尘莫及。当然,在国内我们的桌面处理器生态系统正在建设,厂商们主动积极地将CPU、GPU与操作系统、应用软件进行广泛适配。另一个突围的机会则是国产GPU芯片厂商与客户充分沟通从定制功能、降低成本的角度切入到客户的需求当中。

标签:
传递价值,成就你我

服务热线

13189714166

上班时间

9:00-18:00

联系我们

地址:深圳市福田区彩田南路2010号中深花园A座六层

电话:0755-83322522 传真:0755-83648400

Q Q:3007952373

邮箱:jh@icbest.com

微信公众号

官方微博号

找IC芯片,就找泰德兰电子

帮助您解决电子元器件采购难题!

2021©版权所有 深圳市泰德兰电子有限公司   1605662374762953.gif  工信部备案: 粤ICP备16122434号  网站地图
技术支持:泰德兰推广部