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沐曦集成电路:沉心高性能GPU

2021-08-05

转自EET电子工程专辑


本文源自2021 ICDIA会议期间对沐曦集成电路的采访,并尽可能地引用受访者原话,直接呈现他的思想和呼吁。


2020年9月成立的沐曦集成电路致力于GPU芯片。该公司CEO陈维良在GPU领域已耕耘20年,见证了GPU行业的发展历史。


“GPU在初期以固定流水线做一些具体的事情,尤其是游戏场景的渲染,而现在变得越来越通用。我们公司的主要产品,还是跟我过去的积累完全相关,就是高性能的GPU。” 


高性能的GPU竞争激烈、开发门槛高且周期长,沐曦的产品规划是什么?相较于目前市场上的主流产品,差异化又在哪里?


“我对高性能GPU的一个认识,尤其这个行业,我称其为‘大长金’,因为它真的是难度非常大,周期非常长,投入也像吞金兽。我们都知道高性能GPU发展到现在,全球有两家垄断性公司。未来大数据计算对高性能GPU这种具有非常强的并行计算能力产品的需求,都比较看好。所以,这也是最近一年不到的时间,英伟达的市值不断创新高的原因。英特尔在高性能GPU方面以集成GPU为主,与其CPU搭售。”陈维良表示。


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“GPU难度之所以大,有多个方面的原因,主要是系统太复杂。这样一个大型的系统工程,需要软件、硬件系统的整体解决方案。所以,对于我们一个初创公司来说,这绝对是一个巨大的挑战。当然,现在有一个非常好的环境,让我们可以有这个机会去突破。在我看来过去中国半导体的发展十几年都是一个学习追赶的过程,到了今天,我们必须在很多地方实现突破,这也是其中之一。”


“突破的方式是基于以前的积累。我们核心团队以前实际上是完整地负责GPU产品,不管是IP、图形、还是产品化,有全套的经验。这是一个基础,在这个基础之上,我们有一些创新。创新最主要来自于几个方面:一个是可重构架构。其实GPU从最初的固定流水线到现在的通用处理器,自己也在不断演进,而且比CPU的演进速度快很多。CPU基本上在指令集有一些扩展,但GPU已脱胎换骨,源于现在各种应用对场景细化的需求,实施性的需求,计算量的需求。GPU其实有很多可以创新的地方,在架构上,我们可能会比较着重的一个地方就是可重构,让硬件的效能更高。另一方面,我们从GPU的指令集开始,完全重新定义。所以,从最底层的指令集、编译器(库)、到GPU架构,整个的硬件、软件、全套解决方案我们都要做起来,而且还要兼容现在世界上主流的生态,否则的话,进入市场是非常困难的。所以,在兼容高层API的生态情况下,从零开始定义它的指令集及其架构。”陈维良详细解释道。


“在我们现在有经验的团队非常高效执行的状况下,预计到明年,即差不多成立2年左右的时候,才会流片。流片后测试到量产,比较小的芯片也要18个月左右,大型的芯片时间会更长一些。我们做的是高性能的GPU,高性能GPU主要的应用领域在于服务器,不管是科学计算,还是AI训练,都需要强大的算力。GPU整个测试和试配的时间也比普通消费电子芯片周期要长。所以,基本上是3-5年左右的时间周期,我们才能够有产品上的突破。这是巨大的挑战,当然这也是一个巨大的机会。”


GPU作为目前全球的一个热点,和竞争对手相比的话,沐曦的竞争力在哪里?需要多大的团队才能打赢这场战争?


“归根结底,我认为是人才的竞争。在目前大的行业形势下,融资相对比较容易一些,因为资本比较活跃。而资本之所以活跃,我觉得是大家对这个大势的认可。从全球看,现在GPU的这个赛道比较热闹,我们的竞争优势,最主要的就体现在人才上面。我们的核心团队成员至少有四、五年以上的积累,而且不仅是做GPU里的某一部分,而是涉及到全部,形成了一个比较完整的经验积累,这个是我们的核心竞争力。虽然说赛道看起来很热闹,但是,真正能把GPU完完整整做过、吃透的团队其实很少。当然,人才竞争就变得很剧烈。自成立起,现在公司已经超过300人,我们的目标至少要一、两千人。”


“高性能GPU其实有两种大的分类,一种是做计算,一种是图形渲染。图形渲染本身的市场也不小,可是它很复杂。首先它是一个存量市场;其次,对于GPU的设计,不管是硬件还是软件其都更复杂;最后,它还可以形成生态。我们未来会涉及这个市场。计算型GPU的市场增长非常快,是一个增量市场。增量市场在增量的过程当中,虽然说垄断企业也会快速把增量的部分吃下来,但是,不太可能完全吃下来。所以,这也是为什么现在如此热闹的GPU初创公司中,真正做GPU的大部分都先瞄准计算市场。”陈维良表示。

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