产业丨巨头疯狂内卷，悄然推动GPU技术进步

前言：

以GPU为代表的高性能计算技术，和AI、5G等前沿技术是相互依存的。在自动驾驶、AIoT、智能终端等多个应用场景中，GPU都是不可或缺的一员，在未来几乎所有终端都需要更强大的算力。

作者 | 方文图片来源 |  网 络 

收购Siru Innovations显示英特尔的GPU野心

目前，英特尔正在加速研发高性能PC处理器，能否攻克GPU和加速器相关技术难点是成败的关键。

 

正式完成对芬兰半导体公司Siru Innovations的收购，英特尔在追赶英伟达的路上又增添了一笔重磅砝码。

 

购入Siru Innovations之后，英特尔更有底气叫板英伟达的Hopper和AMD的CDNA2企业导向架构。

 

从技术的角度看，Siru Innovations在计算机图显领域有深厚的积累，技术涵盖高级API到底层GPU架构解决方案等环节；

 

从业务和市场占有率的角度看，Siru Innovations多年来积累的人脉、客户资源全部被英特尔收入囊中。

 

近日，英特尔在官方推特上宣布正式完成对芬兰半导体公司Siru Innovations的收购，后者将并入英特尔的图形业务部门。

 

收购Siru Innovations只是英特尔近期一系列大计划的其中一步，高层对GPU这块肥肉的野心早已不断膨胀。

GPU的新发展空间刚刚被打开

IDC的报告显示，2018-2024年是GPU市场的高速发展期，期间年均复合增长率预计将超过30%，整体市场规模则预计在2027年左右达到2008.5亿美元的巅峰，可谓潜力无穷。

 

坐拥强大的并行计算能力，GPU现在已经被广泛应用在PC、服务器、游戏主机、汽车和移动硬件等场景。

 

但这并不是GPU的终点和边界：随着5G、人工智能、自动驾驶等前沿技术的不断发展，GPU的应用场景还有很大想象空间。

 

根据IDC的报告，2021年数据中心AI核心技术设施中，GPU服务器的占有率达到91.9%，预计整体市场规模将在2024年达到64亿美元。

巨头想弯道超过英伟达的山头

现在，GPU在超级计算、人工智能训练和推理、药物研究、金融建模和医学成像中处于性能领先地位。

 

在CPU不够快的情况下，它们也被应用于更主流的任务，例如在GPU驱动的关系数据库中。

 

随着对GPU需求的增长，为服务器制造GPU的供应商之间的竞争也越来越激烈。

 

目前英伟达仍是GPU行业绝对的领军者，无论技术研发水平、产能、占有率都是遥遥领先。

 

在英伟达业务中，数据中心、云计算在GPU的未来中将扮演重要角色。

 

而尽快抢占这几块高地，则成为AMD、英特尔、高通们狙击英伟达路上的首要任务。

 

在过去的几年，AMD也作出了许多努力，希望从英伟达手中抢走更多市场份额，可惜始终未能如意。

 

尤其是独立显卡市场，应用场景更广泛、更贴近前沿技术也有更高的利润率，这也是英特尔一直求而不得的一块宝地。

 

不过，随着英特尔Arc系列独显的正式面世，英伟达危机感上升，几大巨头之间的直接对抗也开始升级。

GPU微架构及制造升级趋势

晶体管数量和运算单元的增加，其中包括流处理器单元、纹理单元、光栅单元等数量上升。

 

除了常规的计算单元，GPU还会增加新的运算单元。如英伟达的图灵架构相较于帕斯卡架构新增加了光追单元和张量单元，分别处理实时光线追踪和人工智能运算。

 

GPU的AI运算能力上升，如第三代的张量单元相较于上代在吞吐量上提升了1倍。

 

先进的制程可以降低每一个晶体管的成本，提升晶体管密度，在GPU Die体积不变下实现更高的性能；

 

先进制程可以提升处理器的效能，在性能不变的情况下，减少发热或在发热不变的情况下，通过提升主频来拉高性能。

 

随着GPU在数据中心当中的应用越来越普及，原本用于CPU的MCM开始向GPU领域渗透，特别是在高性能计算领域，在业界受到了越来越多的关注。

MCM引入GPU研发力度加码

先进封装技术的重要性越来越凸出，英特尔、AMD和英伟达这三巨头都看到了这一环节的重要性，并不断加强研发力度。

 

在GPU研发方面，英特尔、AMD和英伟达显得越来越同步，特别是在制程工艺和封装技术方面，制程都依赖台积电，封装都看重MCM，在这两方面原本领先的AMD，其优势越来越小。

 

去年，AMD的Q2财报确认CDNA2GPU已经向客户发货了，其GPU核心代号是Aldebaran，它成为AMD第一款采用MCM封装的产品。今年引入下一代RDNA3架构后，基于MCM的消费级Radeon GPU也会出现。

 

面向数据中心和消费市场，英伟达将分别推出基于Hopper架构和Ada Lovelace架构的GPU。

 

作为英伟达第一款基于MCM技术的GPU，Hopper架构产品支持HBM2e和其他连接特性，竞争对手是英特尔的Xe-HP架构GPU和AMD的CDNA2架构产品。

 

近期，英特尔公布新专利，描述多个计算模组如何协同工作执行图像渲染，代表英特尔GPU将采用MCM封装技术，大幅提高运作效能。

 

英特尔针对数据中心和超级计算机PonteVecchio的CPU已使用多芯片设计，并采用MCM封装技术。

结尾：

现在在GPU的赛道上，英伟达想保持自己的位置，其他巨头已经想着如何变道超车了。GPU技术提升后，新的发展与市场空间被打开，曾经的陪跑选手GPU如今已成为了一块儿不能不抢的香饽饽。