半导体技术基础

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半导体技术基础
AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。
AI芯片该使用什么方法原理去实现，仍然众说纷纭，这是新技术的特点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。
技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发，但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。
人工智能，从软件层面看，其实是一种暴力计算。需要很强的计算能力来支撑。视频、3D、VR信息形式，数据量会大一两个数量级。这些都需要芯片对数据处理能力的提升。
所以，人工智能芯片核心驱动力，依然是对数据处理能力的需求，目前的芯片远远满足不了需求。尤其是一些视频、3D数据处理的场景，非要用到AI芯片不可，原来的CPU不仅成本太高，而且根本达不到要求。
以自动驾驶的视频处理为例，单靠CPU来处理汽车摄像头传来的实时视频数据，根本不可能，必须要用到针对CV场景优化之后的AI芯片。同样的场景，还有智慧城市领域的城市摄像头。
目前芯片体系所能提供的算力根本达不到要求，算力还得往上提高一两个数量级才行。

本文主要参考文献链接：
https://www.zhihu/question/448075048/answer/2398135680
https://mp.weixin.qq/s/INHq12q–FVZjZZejlADkQ
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对于中国而言，还面临一个芯片国产化的问题。AI芯片是另一个赛道，有弯道超车的可能性。中国发展AI芯片产业，可以避免被美国卡脖子，有助于中国的计算产业安全，和供应链的可靠性。
事实上，中国遭遇芯片“卡脖子”问题由来已久，高度依赖进口的传统方式使得国家在一定程度上陷入不稳定的发展中。
国产GPU全面开花

近几年大火的概念实现都离不开GPU。
3月31日，壁仞科技首款通用GPU芯片BR100系列一次点亮成功，在核心性能设计标准上，BR100系列是国内算力最大的通用GPU芯片，直接对标国际厂商近日发布的最新旗舰产品。壁仞科技BR100系列的成功点亮，标志着其成为国内极少数真正在核心性能层面达到国际顶尖水平的国产高端GPU芯片企业。
仔细翻看壁仞科技的履历，还会发现其成立两年时间，累计融资已近50亿元，成为行业内成长势头最为迅猛的“独角兽”。

显然，国产GPU赛道风潮正劲。在上一波AI芯片的创业及融资热潮后，整个芯片行业经历了一轮大洗牌。如今算力经济登上历史舞台，成为新的生产力，GPU凭借着强大的并行计算能力和良好的可编程性，逐渐成为芯片界又一火热的赛道，加上国产替代紧迫的“引力”让国内GPU企业如雨后春笋冒出。

据了解，国内GPU创业公司已有近20家，既有老牌芯片企业入局，也有一批GPU新势力，这一长串名单包括摩尔线程、壁仞科技、天数智芯、沐曦集成电路、登临科技、芯动科技、砺算科技……国内GPU领域已呈现百花齐放的局面，逐渐成为了市场上投资人们追逐的热点。
GPU时代正来临
GPU的全称是Graphic Processing Unit，即图形处理器，最早由英伟达提出。最大的作用就是进行各种绘制计算机图形所需的运算，包括顶点设置、光影、像素操作等。平常在电脑上看到的视频、游戏等画面都是通过GPU的运算展现的。
相比于CPU和专用集成电路芯片（ASIC），GPU在深度学习上的性能、通用性更佳。随着市场需求的发展，GPU不止用于处理图形图像，技术原理决定了适用于大批量处理特定类型信息，并行计算能力和能效远远超过CPU，所以逐渐衍生出了通用计算GPU（GPGPU），即利用图形处理器进行非图形渲染的高性能计算。
发展至今，GPU不仅为个人电脑、服务器和移动设备进行图形处理工作，还是目前公认最好的AI加速器，在VR、自动驾驶、智能分析、图像识别、金融交易等主流云计算及边缘计算领域有着海量应用空间。当行业对算力的需求越来越大，现有的算力很难满足，制造GPU能够更好的服务用户，这便是GPU时代来临的背后逻辑。

作为图形渲染和智能计算的主要平台，GPU产业已形成较大规模。根据Verified Market Research数据统计，2020年全球GPU市场价值为254.1亿美元，2027年有望达到1853.1亿美元，年平均增速高达32.82%。

▲全球GPU规模走势预测
放眼全球，GPU呈现寡头高度垄断的格局。在GPU市场，排名前三的英伟达、AMD、英特尔的营收几乎垄断整个GPU行业的销售。在中国市场中，三大巨头也是分走了大部分“蛋糕”，2020年英伟达、AMD在中国大陆收入占比分别为23.3%、23.9%，可谓赚得盆满钵满。
相比之下，国产GPU还处于起步阶段，同时也表明国产GPU替代空间和发展潜力很大。从数据来看，2020年中国大陆的独立GPU市场规模为47.39亿美元，预计2027年中国大陆GPU市场规模将超过345.57亿美元。虽然GPU市场长期被英特尔、英伟达、AMD等厂商垄断，但由于产品价格昂贵，国内政策端对信息关键基础设施自主可控的重视，国产替代浪潮来临，国内独立GPU厂商的广阔市场空间已被打开。
源自国际芯片巨头的GPU创业者涌入
GPU市场的红火吸引着更多玩家入局。实际上，由于华人在GPU领域出类拔萃，为GPU这股新势力供给了大量人才。近年来，大批人才被中国创业机会吸引，陆续回国或离开外企，成为这批初创企业的领军人物。
这波GPU创业浪潮由壁仞科技领衔。成立仅一年多，壁仞科技吸引了启明创投、IDG资本、华登国际、珠海格力创投、松禾资本、高瓴创投、源码资本等众多VC/PE机构先后入局。截至目前，这家芯片领域“现象级”爆红企业累计融资金额已超过47亿元人民币，创下该领域融资速度及融资规模的纪录。
成立于2020年10月的摩尔线程，仅用了100天就跻身独角兽行列，一年内的时间里便拿下了3轮超20亿元的融资，身后投资方阵容豪华。值得一提的是，摩尔线程的创始人，正是前英伟达全球副总裁、中国区总经理张建中，在半导体领域赫赫有名。该公司团队其他成员还来自包括微软、英特尔、AMD、Arm等诸多芯片巨头。
GPU明星企业沐曦集成电路也是炙手可热。2021年8月，沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币A轮融资。本轮新加入的投资者中，除了国调基金、中国互联网投资基金两个重磅国家队领投方之外，大手笔跟投的上海科创基金、智慧互联产业基金等均是市场知名的国资背景基金，国创中鼎、联想创投、复星锐正、东方富海等机构也为沐曦带来丰富的产业资源。
再看创始团队，同样是卧虎藏龙。沐曦创始人兼CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，拥有超过18年的GPU芯片设计经验；CTO杨建曾是AMD大中华区第一位科学家，曾参与及主导数十款GPU产品量产及交付全流程；首席硬件架构师彭莉是AMD全球首位华人女科学家，历任AMD首席SoC架构师、系统架构师、GFXIP架构师等职务。
另有天数智芯、登临科技、瀚博半导体等公司先后打出CPU旗号后，投资人纷至沓来，均在数月内密集宣称获得数亿元投资，成为资本的“宠儿”。背后仍是“高配”的创业团队，天数智芯首席科学家郑金山，瀚博半导体创始人钱军、CTO张磊、副总裁杨勤富，以及燧原科技创始人赵立东、燧原科技COO张亚林等均有在AMD工作多年的资深背景。
“芯”成果接连不断国产GPU加速突围
国产GPU企业陆续获得大笔融资的背后，正说明中国GPU市场的火爆。事实上，除了资本的大力支持，国产CPU企业近几年也切实在产品上取得了一定的突破。一边是老牌厂商芯原股份、兆芯等稳扎稳打，政企市场打下江山；另一边新晋玩家摩尔线程、芯动科技等迅速崛起，依靠生态优势占领先机。

▲天数智芯的“天垓100”芯片
天数智芯于2018年正式启动GPGPU大芯片设计，国内第一家通用GPU云端芯片及超级算力系统提供商，创立之初就选择了GPGPU作为主要技术路线。2021年11月，天数智芯宣布公司全自研、国内首款云端7纳米GPGPU产品卡——“天垓100”已正式进入量产环节。这颗芯片主要应用于数据中心和服务器等领域，是国产GPU赛道从实验室走向落地的一个关键点。
在谈到国产GPU的机会点时，天数智芯相关人士表示：
“人工智能训练主流应用都采用国际厂商，国产品牌呼声强烈。同时国内市场特点是人工智能市场应用广阔，国家高度重视芯片产业发展。”
登临科技交出了阶段性的成果，首款GPU+产品已于2021年2月成功回片通过测试，开始客户送样。登临科技自主创新的GPU+，通过对高效Tensor引擎和可编程的GPGPU引擎的有机配合，采用硬件直接兼容CUDA/OpenCL，完美解决了通用性和高效率的双重难题，开辟了国内GPGPU产品商业化落地的新路径。
国内较早从事CPU研发的兆芯开始切入这个赛道。兆芯同时掌握CPU、GPU、芯片组三大核心技术，具备三大核心芯片及相关IP设计与研发的能力。早在2019年，兆芯发布了全新的用于PC的处理器KX-6000系列，KX-6000是业内第一款完整集成CPU、GPU、芯片组的SoC单芯片国产通用处理器。除了集成GPU，兆芯还计划发布一款采用台积电28nm成熟工艺制造，功耗约70W的GPU独立显卡。

另一大动作是业界“小英伟达”摩尔线程于近日正式推出采用MUSA架构的首颗全功能GPU芯片苏堤，以及基于苏堤的首款台式机显卡MTTS60、首款服务器产品MTTS2000。从创立到发布GPU，摩尔线程仅用了18个月，表现出半导体领域未曾有过的速度，这匹黑马的出现，无疑为国产GPU发展添上一把火，狠狠烧遍全世界。

现阶段，虽然国产GPU与世界巨头差距明显，但可以预见的是，随着国产GPU初代产品陆续顺利推出和落地，在一些空白的细分领域，还是有很大的“弯道超车”空间。
国产替代意愿强烈，市场应用空间广阔，大厂精英组团创业，巨额资本蜂拥而至……毋庸置疑，在中美博弈、算力经济、人工智能、“东数西算”的推波助澜下，国内GPU领域正呈现出前所未有的光景，不论是资本介入还是产品规划，国产GPU都已进入白热化阶段。
花团锦簇的背后，需要一些冷思考。相比于前些年火热的AI芯片，GPU无疑在技术上有更高的门槛，一直以来都是国内半导体产业中的弱项。国产GPU企业本身成立时间不过短短数年，虽然获得了庞大的资金涌入，但毕竟不像英伟达等国际芯片巨头那般发展许久拥有极其深厚的技术基底。新势力想要真正进入GPU市场，必须掌握核心技术，有多年的技术积累和人才资金供给。
另外，GPU芯片从最初设计到制造、流片、量产，周期通常不会低于18－24个月，需要经年累月的迭代和优化。产品“点亮”、推出只是起步，芯片的成熟需要大量的验证和出货，找到可持续的落地场景才是长期发展的关键驱动力。所以尽管热度高涨，但能拿出与国际巨头对标的量产产品、实现商业化突破的企业很少，尤其是在高端GPU领域的产品更是凤毛麟角，中国高端GPU业务从战略布局成长为核心支柱还有漫长的路要走。
但路虽远行则将至，在这趟艰难的旅程中，国产GPU已让看到了“芯”希望。大浪淘沙始见金，热炒下的GPU正迎来激烈的竞争，新晋玩家能否抗住国际芯片巨头带来的巨大压力，已获得资本青睐的企业能否交出漂亮的“成绩单”，最终谁能横枪勒马、杀出重围，成长为中国版“英伟达”？翘首以盼。
中国大芯片的黄金时代
“这个世界和这个时代变化最大、最快的其实是算力。”
毫无疑问，算力革命也影响着芯片未来方向。当前，无论是5G时代下雪崩般增长的数据量和传输速度，还是AI时代下逼近计算极限的深度学习，都对芯片提出了越来越高的算力要求。大算力芯片，这个由英伟达、英特尔等巨头执掌的赛道已然成为热门话题，中国也不例外。
虽然，相对高投入、高门槛、高试错成本的大算力芯片，中国早期一批芯片企业大多都投身于相对缺陷较少，使用相对成熟工艺技术，批量生产更容易的WiFi芯片、电源芯片等小型应用芯片，类似飞腾、华为、展锐、景嘉微和龙芯等大芯片在当时只是少数派。但随着算力革命的到来，国际竞争格局的风云变幻，越来越多的玩家摩拳擦掌，高举“国产替代”旗帜挤入赛道。
一位新秀企业的CEO曾表示，中国大芯片元年从2018年开始，到2021年是三年的开放窗口期，待到2021年年底后，创业窗口将收窄，再想入局可能为时已晚。
进入2022年，中国大芯片的玩家们也迎来了辉煌时刻。
首先爆发的AI芯片
说到大芯片，首先必提的是AI芯片。自从2017年在政府工作报告里首次提到了人工智能的重要性后，AI也逐渐成为中国的发展重心。AI的方兴未艾不仅带动了对算力更大的需求，也驱使芯片行业再度涌动起创新的热潮。
从广义上说，一般只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片，但AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的专用芯片，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。
不完全统计，2021年超10家AI大算力芯片企业完成超15轮的融资。属地平线的大C轮融资最为惊叹，2021年上半年地平线共完成了从C2到C7共6轮融资，透露的投资额显示超25.5亿美元。百度昆仑芯片业务也在今年3月完成独立融资，并于6月独立成为一个新公司昆仑芯（北京）科技有限公司。

随着技术更迭，以云平台、智能汽车、机器人等人工智能领域为代表的不同领域对AI专用芯片的需求也将不断增大，人工智能市场将迎来增长期。据华经情报网数据显示，2020年，中国人工智能市场规模达151亿元，同比增长55.67%，预计到2023年其市场规模将有望达到557亿元。
在一定程度上，庞大的应用场景和市场给中国AI芯片公司带来了不小的优势，能够做到和其他国家齐头并进。中国互联网大厂大多都从AI芯片切入造芯赛道，希望从硬件层面实现自家软硬件紧密结合，满足用户的需求。百度8月宣布第2代自研AI芯片昆仑芯2正式量产，阿里早在2019年9月就已经发布了号称“全球最高性能AI推理芯片”含光800。
同时，作为AI芯片第一股的寒武纪2021年也接连发布2款云端AI芯片，分别是思元290和思元370。思元370是寒武纪首款采用chiplet（芯粒）技术的AI芯片，集成了390亿个晶体管，最大算力高达256TOPS(INT8)，寒武纪第二代产品思元270算力的2倍。
此外，燧原科技、地平线、瀚博半导体、芯驰科技、黑芝麻智能等在2021年也都推出了大算力AI芯片，燧原科技发布的“邃思2.0”，被认为是中国最大AI芯片，整数精度INT8算力高达320TOPS；地平线、黑芝麻智能与寒武纪一样，推出的芯片都可运用于自动驾驶方面；芯驰科技计划在 2022 年推出自动驾驶芯片“V9P/U”，支持 L3 级自动驾驶，在2023 年推出更高算力的 V9S 自动驾驶芯片，可支持 L4/L5 级 Robotaxi；瀚博半导体主要运用于视频处理方面，其SV100单芯片INT8峰值算力超200 TOPS。
“玩不腻”的GPU
在AI方兴未艾的时候，GPU又异军突起。过去两年的GPU有多热门，相信无需赘言了，GPU企业的融资从年头贯穿到年尾，每次透露出来的融资金额都令人啧啧惊叹。
笔者根据公开信息统计，2021年超6家GPU企业共获得超10笔融资，其中登临科技、沐曦、摩尔线程在一年中都获得至少2轮的融资。从透露的投资额来看，大部分GPU企业获得的投资金额都超亿元，摩尔线程更是创造了成立仅100天就达成数十亿募资，沐曦也在成立仅一年多的时间里完成了4轮融资，壁仞科技自成立以来总融资额近50亿元，可见GPU已经成为了中国资本的“宠儿”。

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