【芯视野】华为切入GPU背后的江湖有多深？

GPU战火重燃，这次的主角却是华为。

在高端芯片四剑客——GPU、CPU、FPGA、DSP中，如果说后三者国内已有一些公司在前仆后继攻关的话，那么GPU就是绝对的“冷门”，国内能自主研发GPU的厂商可谓寥寥无几。但随着高性能计算以及AI市场的发展，叠加国产化替代的潮流，GPU或迎来“破局”，特别是在华为秣兵厉马踏上征程之后，GPU会发生新的反转吗？

变局

细究GPU市场发展的脉络，是从配角走向主角并持续大放异彩的历程。

随着技术的进阶以及应用的拓展，GPU体系日益庞杂，按接入类型可分为集成GPU和独立GPU，以应用来区分则有PC GPU、移动GPU和服务器GPU三类。在PC显卡发展史中，GPU成为其核心；AI和高性能计算（HPC）的兴起，则让嵌入式GPU和服务器GPU在端侧和云侧找到用武之地。

独立GPU市场双雄争霸。NVIDIA（英伟达）可谓是璀璨的明星，在相继将3Dfx和S3 Graphics这些昔日的霸主抛在身后之后，剩下的对手唯有ATI，直到2006年AMD成功以54 亿美元的巨资收购ATI。此后，双方各自攻城略地，在独立GPU市场奠定了英伟达和AMD两大巨头称雄的格局。在集成GPU领域，英特尔牢牢占据C位。

而在智能手机以及平板移动GPU领域，则是群雄并起。从IP来看，Arm的GPU核Mali在“富爸爸”Arm的帮助下攻城略地；Imagination的PowerVR影响甚大，甚至重新拿回了苹果的订单；芯原微电子在前几年收购美国嵌入式GPU设计商图芯之后亦有不少授权用户；高通的Adreno架构则是通过和AMD合作而构建起来的。从芯片产品上来看，英特尔、苹果、高通、瑞萨、三星、Marvell、华为海思、联发科、展讯、瑞芯微、全志等都在全力耕耘；NVIDIA和AMD的显卡在便携机（notebook)中也有应用，比如“游戏本”。

伴随着AI的飞速发展，GPU显现出强大的算力优势，同时随着可编程环境的友好，成为新晋“网红”。预计在全球AI芯片中，GPU可占据市场的1/3左右。而且GPU在HPC领域历来是重兵驻扎，随着HPC市场正与AI加速融合，GPU正在重新定义超算市场。

世易时移，以往固有格局也在产生微妙的“裂缝”。英特尔计划重返独立GPU战场，并推出了首款Xe架构的通用GPU，基于7nm工艺，应用涵盖了超级本到PC再到AI以及HPC等场景。同时，国内亦迎来新的重磅玩家华为，华为正在韩国设立一个属于Cloud&AI BG的新部门，作为华为智能计算战略的承载者之一，以GPU为敲门砖。

与之相对的是，NVIDIA最近收购Mellanox获得通过，加上之前已将Titan IC纳入囊中，随着英伟达的接连出招，攻防之势将走向何方？

入局

无论如何，国内看起来是“赶了晚集”，回溯过往是为了更好厘清当下，为何做GPU的寥寥无几？

GPU行业资深人士陆安（化名）剖析这与大势相关，CPU命系信息安全，国家重视、政策支持、经费引导，辅以权威人士的呼吁，陈陈相因之下因而众多厂商争相进入这一市场。经过多年的发展，与国外CPU相比差距在进一步缩短。但对同为PC中重要部件的GPU，却明显重视程度不足，而且基础性研究难度大、周期长。

科技老兵戴辉也分析说，国内少有GPU厂商的原因在于，对于新来者而言，GPU难有好的商业模式，市场已基本被巨头垄断。同时，生态难以建立。以PC端举例，两大厂商的显卡与游戏厂商合作紧密，优化效果显著，新进入者很难有机会破局。华为自己也曾有过教训，麒麟芯片前身K3V2 曾使用Vivante的GPU，当时就与一部分游戏的兼容性不好。

对于华为的入局，戴辉认为华为的考量在于：在AI领域，华为自研的达芬奇架构不仅用于云侧，也用于端侧如手机和摄像头等，并实现云端协同，那么华为自研GPU也同样有类似的逻辑，即在云和端协同使用。

这也顺应了目前呈现的技术革命契机和商业模式变化，戴辉的解读具体而微。

一是5G的一大核心场景就是云游戏，游戏在云端运行，通过5G投影到手机、便携机、电视、VR/AR/MR头显等终端屏幕上，这样本地就不需要多少处理能力和内存了。而云游戏将大大撑大对5G管道的需求，就像当年IPTV对宽带的推动一样。而云端GPU的市场价格很贵，成为云游戏推广的最大瓶颈。因云游戏使用的GPU是在云端集中部署的，需要集中采购，而不像传统游戏玩家分散采购，这使得华为这样善于2B业务的GPU新来者有了“可乘之机”。

虽然对于华为自研GPU，业界第一会想到手机GPU，但这一场景要求对各种游戏和应用有广泛的兼容性，要一步到位做好还是不容易的。华为麒麟芯片目前采用基于ARM旗下Mali的GPU IP，未来如何请让我们拭目以待。值得一提的是，苹果2017年开始自研GPU，但目前又重新与Imagination进行技术合作。

但云端的应用不同，兼容一款游戏（尤其是端游等GPU重度应用场景）就可以专门用在这一款游戏上，兼容一款应用也可以专门用在这一应用上，使得市场进入的门槛大大地降低，这很适合华为这样2B能力很强的公司。实际上，华为的ARM服务器CPU鲲鹏芯片就是通过在云端适配特定应用来进入市场的，比如鲲鹏适配了金蝶的云ERP应用，就可以搞一堆用鲲鹏的服务器用于金蝶的云ERP SAAS，而不需要对所有应用都兼容。注意，所有应用是对英特尔都兼容的。云计算的兴起，催生了商业模式的巨大变化，这也为新来者如华为提供了新的契机。

二则GPU在高性能计算中有很大价值，诸多应用如勘测、气象、仿真等都需要大量的数据计算，能实现自主可控的高性能计算，对中国来说是很有安全意义的，这点不言自明。

三则在AI领域应用，华为虽有自研的达芬奇架构的AI芯片，但GPU在一些特定场景的优势也很明显，尤其是在无人驾驶等领域。要知道，AMD的GPU也就是在AI的发展过程中再次崛起的。

四则云端的GPU要和云计算紧密结合，目前英伟达等公司也起步不久，对KVM(国内自主可控云都基于此技术）的虚拟化引擎支持还做得不够，华为的机会窗口还开着。对于华为的5G+ABC（AI、大数据、云计算）融合大战略来说，补齐GPU是应有之义。举例而言，影视业里的渲染和制作目前已经大量使用了基于云计算形态的GPU集群。动画片自不待言，反映中国女排的电影《夺冠》中，浩大体育馆里的观众画面就采用了大量的GPU来参与画面制作，并不是真的请了那么多的群众演员。

而从国内外形势的不确定性以及高科技之间的强对抗性来看，国产化替代和供应链安全变得愈发重要，而摆脱依赖性最起码要有备胎，要做长远打算。陆安表示，一方面，数据中心和高性能计算客户希望GPU供应链更多元化，而降低单依靠一两家厂商的风险；尽管华为在服务器领域已有CPU、AI芯片等，但如不解决GPU底层的问题，有可能会陷于被动。另一方面，未来AI发展对算力的要求不断提高，虽可采用不同的方案和思路，但一定要沉下心来做GPU的开发，否则技术差距会进一步拉大，未来以AI为代表的新基建也将难免受制于人。

相比于华为的“家国情怀”，对于英特尔的卷土重来，也有分析说原因在于GPU在数据时代是大势所趋，炙手可热，对于“以数据为中心”转型的英特尔而言，或不愿自己只能在AMD和英伟达作出选择。同时，英特尔亦需要新的收入来源来证明自己是未来数据时代的领导者。

突围？

而入局之后的问题也随之而来，在这一领域如何突围？

陆安提及他最深刻的体会是一定要有人才。“中国多年来在GPU基本少有建树，主要是缺人才的培养，因为科研院校也不关心，整个师资力量没往这方面铺，更多的人是侧重应用层。同时，国产GPU缺乏市场应用，在国外产品和技术的打压之下，很难通过市场化的方式推进技术迭代。”显然，这些问题也需要顶层设计来解决。

此外，生态也是重要的一环。戴辉剖析霸主英伟达的胜利之路，主要原因是其CUDA完整编程和工具链平台生态的构建，让业界很容易采用平台去开发相应的应用，就如微软的操作系统一样。用得越多，成本越低，反馈到硬件端，功耗、面积也能不断优化。华人黄仁勋创立的英伟达在CUDA上坚持研究了十余年，投入数亿美元，历经曲折，后来又因为AI和无人驾驶的契机，才奠定了先发优势。

戴辉认为，国内的游戏行业做得很好，华为在智能手机“吓人的”GPU TURBO等改良层面对游戏已经有了很好的理解，因而与云游戏的合作也好商谈，这是一个弯道超车的好机会。在无人驾驶领域，国内也在崛起，这也是GPU弯道超车的发展机遇。而这样的替代案例业已显现，特斯拉最早采用的是英伟达的GPU，已开始使用自研的FSD芯片。

毕竟，华为的底气十足。华为在韩国建立公司并志在将英伟达的高端人才纳入麾下，这招是很接地气的。在技术上，华为的实力有目共睹，在网络交换技术领域有多年的深厚积累，在AI芯片领域也在攻城略地，GPU应有力量破局。应用层面，华为自身和合作伙伴可基于大量的应用来训练GPU，不断升级。

而市场或是最终极的考验。一位台湾资深人士表示，华为开发GPU有量、有巿场培养就有戏。每个设计或制造都需要众多用户使用及技术人员的改善，要基于用户的需求点来不断提升性能。因而只要有效能强几百倍的产品，客户会回头再土法炼钢吗？这是巿场上的抉择。

然而，尽管高手纷纷入场，但作为GPU霸主，英伟达也在全力筑高“护城河”。在接连收购Titan IC和Mellanox落定之后，英伟达不仅在云端AI芯片领域构筑了高壁垒，而且在广为应用的分布式训练上，通过GPU+RDMA+CUDA的强强组合，则更可提供AI+高速数据互联解决方案+网络安全加速的完整解决方案，在数据中心竞争中如虎添翼。

机会？

放眼望去，GPU市场强者恒强，但未来的机会仍存。陆安建议，重点是培养大量的专业人才，并在政策上加以引导，以加速国产GPU的市场化应用，这将会推进国内GPU龙头企业的崛起，同时加速GPU行业技术水平的提升和迭代。

这一建议蕴含深层次的产业逻辑：半导体业经过多年发展已进入到垂直整合模式阶段，无论是CPU还是GPU、FPGA等真正要发展起来，还要深化上下游产业的联动，服务器GPU需要主流的云服务厂商从需求侧提供切实的发展方向，并为GPU厂商提供机会进行迭代和优化。因而，呼吁国家尽快出台相应的政策，鼓励云服务厂商更多地采用国产芯片，这应是面对国际形势不确定性所需要确定的。

而机会也将在新的征伐中成就。陆安强调，目前国内还没有出现GPU龙头公司，而芯片业的发展规律是细分行业最后都会走向集中，因而仍有机会布局。未来5~10年或会形成GPU龙头，年营收或突破100亿元。同时，随着各种创新技术层出不穷，有可能颠覆传统的GPU格局而实现弯道超车。

以智能手机芯片发展史为鉴，找到正确的发展方向，借助量大面广的市场，最终成就手机供应链的国产化。陆安指出，国产GPU的研发一定要脚踏实地，沉下心来，遵循芯片本身发展规律，让GPU性能不断突破，产品不断迭代，同时不被资本牵着走，未来国内一定能在GPU领域锻造出强实力。

可喜的是，在强压之下，国内已有一些企业如景嘉微、航锦、中船709所、兆芯、龙芯等在加强自主开发，在GPU性能、成本、应用上不断发力，并在着力向通用市场进军。

反观这次GPU的主角华为，近年来在层层打压之下也仍一直急速向前，自研芯片的脚步不断从手机扩大到AI、数据中心，如今在GPU领域重兵压阵，未来GPU格局将如何演变？

（校对/范蓉）