近日大火的聊天機器人程序ChatGPT，最終還是崩了！多位用戶(hù)反映，其網(wǎng)站因為運算量過(guò)大，出現了無(wú)法回復的情況。

翻譯：我們出現了遠超預想的(運算)需求，請再堅持一下并等待我們將系統擴展。

事實(shí)上，ChatGPT出現崩潰只是算力緊張的一個(gè)縮影。近日隨著(zhù)百度、京東、騰訊等國內廠(chǎng)商宣布參與智能聊天機器人領(lǐng)域的競爭，未來(lái)類(lèi)似ChatGPT這樣的程序將越來(lái)越多。人工智能發(fā)展是大勢所趨，全球市場(chǎng)對于算力的需求也將出現快速的增長(cháng)。

GPU的“變種”在算力領(lǐng)域“擠走”CPU

提到算力，首先不得不說(shuō)的就是CPU(Central Processing Unit，中央處理器)。1971年，英特爾生產(chǎn)的4004微處理器將運算器和控制器集成在一個(gè)芯片上，標志著(zhù)CPU的誕生，這也是大規模機器運算的開(kāi)始。后來(lái)從四位運算開(kāi)始，每隔幾年處理器的性能就會(huì )翻倍。

再之后，單純的運算位數增加已不再滿(mǎn)足復雜的運算需求，CPU逐漸向更多核心，更高并行度發(fā)展。典型的代表有英特爾的酷睿系列處理器和AMD的銳龍系列處理器。

CPU最大的特點(diǎn)是全能，作為中央處理器，其性能被平均分為多個(gè)模塊，也因此CPU可以完成絕大多數指令下的任務(wù)，整體屬于一款較為均衡的產(chǎn)品。

與此同時(shí)，由于電腦顯示器的出現，傳統的GPU(Graphics Processing Unit，圖形處理器)也應運而生。顯示器上的圖形顯示需要大量的重復運算(顯示各種顏色，甚至三維圖像)，其對于算力的要求要遠高于以處理指令為主的CPU。因此不同于CPU，GPU更強調了并行計算的方法，這也讓GPU無(wú)論是算力還是運算速度，都要高于CPU。

隨著(zhù)顯示器分辨率的不斷提升，特別是多款大型游戲對于顯示器分辨率的要求越來(lái)越高，GPU的運算性能也在飛速提升，而且提升速度快于CPU。

在這一方面，英偉達占據了GPU市場(chǎng)的頭把交椅，不少人應該都有過(guò)為了某款熱門(mén)游戲，而單獨安裝英偉達顯卡的經(jīng)歷。

很長(cháng)一段時(shí)間以來(lái)，CPU負責中央控制和各種運算，GPU負責少量處理和大量重復運算，兩者相輔相成，各自擔負起了對應的職能。

然而，有人看到了GPU相對于CPU高算力的優(yōu)勢，于是一種去掉了GPU圖形處理部分內容，而僅保留了科學(xué)計算，AI訓練、推理任務(wù)等通用計算類(lèi)型的GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units，通用圖形處理器)誕生了。

GPGPU，可以說(shuō)是特化版的運算芯片，GPGPU通過(guò) GPU 多條流水線(xiàn)的并行計算來(lái)實(shí)現大量計算。超長(cháng)流水線(xiàn)的設計以吞吐量的最大化為目標，在對大規模的數據流并行處理方面具有明顯的優(yōu)勢。

如果說(shuō)普通CPU的計算能力是小溪流，那么GPGPU的計算能力就是并行了注入多條河流的大江長(cháng)河。在未來(lái)人工智能爆發(fā)的時(shí)代，其遠優(yōu)于CPU的運算性能，決定了這個(gè)GPU家族的“變種”在算力領(lǐng)域將“擠走”傳統的CPU，大規模應用于算力市場(chǎng)中。

事實(shí)上，此前就有消息表示，ChatGPT已導入了至少1萬(wàn)個(gè)英偉達高端的GPGPU，不論此消息是否屬實(shí)，ChatGPT至少很大概率使用了大量的GPGPU，并且好像已投入的部分還不夠用，需要更多。一個(gè)高端GPGPU動(dòng)輒數十上百萬(wàn)，這樣看來(lái)，GPGPU的市場(chǎng)空間可能會(huì )非常大。

GPGPU生態(tài)：英偉達業(yè)內領(lǐng)先，國內生態(tài)初見(jiàn)雛形

事實(shí)上，一般的GPGPU確實(shí)具備了超快速的運算能力，然而，要想達到ChatGPT這種真正具備一定解決問(wèn)題能力的成型AI系統，仍需要大量的開(kāi)發(fā)工作，特別是需要海量的深度學(xué)習支持。AI才能面對并有效處理海量的問(wèn)題。深度學(xué)習與GPU的圖形處理有一些相通的地方，它需要大量的數據來(lái)“訓練”模型。比如一個(gè)貓圖識別AI，需要提供數以萬(wàn)計的貓圖供其“學(xué)習”。而每一張貓圖的學(xué)習又與其他貓圖沒(méi)有先后關(guān)系，每一張貓圖，其實(shí)就相當于一次學(xué)習。

?而如果缺少這些必要的開(kāi)發(fā)學(xué)習支持，否則的話(huà)，GPGPU空有大量的運算能力，卻不一定能夠做出正確的運算。例如，前兩天谷歌Bard的發(fā)布會(huì )中，就犯了事實(shí)性的錯誤，在一個(gè)“關(guān)于詹姆斯·韋伯太空望遠鏡(JWST)，我可以告訴我9歲的孩子它有哪些新發(fā)現？”的問(wèn)題中，Bard給出的一個(gè)答案是：太陽(yáng)系外行星的第一張照片，是用JWST拍攝的。然而事實(shí)上，2004年，第一張系外行星照片是由歐洲南方天文臺的甚大望遠鏡(VLT)拍攝的。

這種學(xué)習、運算與開(kāi)發(fā)的過(guò)程，往往需要一個(gè)統一的開(kāi)發(fā)架構，架構越優(yōu)秀、越適配GPGPU。開(kāi)發(fā)的效果也會(huì )越好。在這一領(lǐng)域，英偉達的優(yōu)勢比較明顯，英偉達的CUDA(Compute Unified Device Architecture，統一計算架構)集成技術(shù)，占據了全球八成以上的GPGPU開(kāi)發(fā)市場(chǎng)。通過(guò)這個(gè)技術(shù)，用戶(hù)可利用英偉達的GPU進(jìn)行圖像處理之外的運算。由于絕大多數架構都是針對CPU進(jìn)行編程的，更突顯出了英偉達該架構的稀缺性。

不過(guò)，最近英偉達也遇到了越來(lái)越多的挑戰，首先是一款新的架構PyTorch在A(yíng)I開(kāi)發(fā)領(lǐng)域大有后來(lái)居上的架勢，由于其將支持更多GPU，相比于英偉達對GPU領(lǐng)域的壟斷，受到了很多廠(chǎng)家的歡迎。而后續OpenAI(推出ChatGPT的公司)又發(fā)布了一款開(kāi)源的GPU開(kāi)發(fā)架構Triton。其雖然可以看作簡(jiǎn)化版的CUDA，但由于其采用較易編碼的Python進(jìn)行開(kāi)發(fā)，且性能不輸CUDA太多，最重要的是：其代碼開(kāi)源也意味著(zhù)開(kāi)發(fā)者享受著(zhù)自由的環(huán)境，因此該開(kāi)發(fā)架構也受到了很多開(kāi)發(fā)者的歡迎。盡管目前Triton還只支持英偉達的GPGPU芯片，但其負責人員表示未來(lái)會(huì )支持更多廠(chǎng)商的芯片，做到真正的自由開(kāi)發(fā)。

國內的GPGPU生態(tài)起步較晚，但近年來(lái)不斷的投入，也在2022年有了一定的成績(jì)。首先是在RISC-V(一種開(kāi)源架構)中國峰會(huì )上，清華大學(xué)集成電路學(xué)院何虎副教授團隊發(fā)布了基于RISC-V的開(kāi)源GPGPU實(shí)現方案，名為“承影”(Ventus)，同時(shí)還給出了映射方案、指令集和微架構的實(shí)現。

而上海交大在GPGPU架構領(lǐng)域，同樣取得了不小的突破。2022年8月，上海交大團隊正式對外發(fā)布了自研開(kāi)源GPGPU平臺“青花瓷”?！暗鼐壵嗡鶐?lái)的不確定性在這幾年有增無(wú)減，國產(chǎn)化的勢在必行。利用開(kāi)源及開(kāi)源生態(tài)所創(chuàng )造的芯片，就有可能解決卡脖子的困境。發(fā)布這款芯片的團隊主要成員梁教授表示?！巴ㄟ^(guò)十年的努力打造屬于中國的GPGPU生態(tài)，做人人都用得起GPGPU，這是我們的愿景”。

國內GPGPU公司：有所突破，但仍任重道遠

有了多樣的生態(tài)，國內的一些GPGPU公司也在研發(fā)的道路上不懈努力，推出了一些有競爭力的產(chǎn)品。

2022年9月，壁仞科技首次展出了BR100系列GPGPU芯片，算力創(chuàng )下全球紀錄。壁仞科技首款通用GPU芯片BR100，基于壁仞科技原創(chuàng )芯片架構研發(fā)，采用的是7nm先進(jìn)制程工藝，可容納770億顆晶體管，16位浮點(diǎn)算力達到1000T(1T=1024G)以上、8位定點(diǎn)算力達到2000T以上。BR100芯片在國內率先采用Chiplet(先進(jìn)封裝)技術(shù)，使得中國的通用GPU芯片邁入“每秒千萬(wàn)億次計算”新時(shí)代，最為振奮人心的是，這是第一次全球通用GPU算力紀錄由中國企業(yè)制造。

隨后，浪潮AI服務(wù)器成功搭載壁仞科技自研的高端通用GPU，在多項比拼中獲評全球最佳性能，實(shí)現了國產(chǎn)芯片在國際AI賽場(chǎng)上的精彩亮相，取得了歷史性的突破。

在A(yíng)股上市公司當中，目前還沒(méi)有以GPGPU為絕對主業(yè)的公司，但仍有與GPU業(yè)務(wù)有一定關(guān)系的上市公司，其中景嘉微經(jīng)過(guò)多年的研發(fā)積累，公司在傳統GPU設計及特定領(lǐng)域應用方面形成一定的技術(shù)、品牌等綜合優(yōu)勢。公司在半年報中指出，其已在通用GPU(即GPGPU)領(lǐng)域有所延申，正持續研發(fā)并提供相關(guān)產(chǎn)品。

而以CPU為主要產(chǎn)品的海光信息，也已研發(fā)出了基于GPGPU的DPU(Data Processing Unit，中央處理器分散單元)產(chǎn)品，該產(chǎn)品其實(shí)是GPGPU的一種。其兼容“類(lèi) CUDA”環(huán)境，解決了產(chǎn)品推廣過(guò)程中的軟件生態(tài)兼容性問(wèn)題。公司通過(guò)參與開(kāi)源軟件項目，并實(shí)現與 GPGPU 主流開(kāi)發(fā)平臺的兼容。

圖片來(lái)源：海光信息招股說(shuō)明書(shū)

值得注意的是，盡管這兩家公司只是與GPGPU業(yè)務(wù)有一定關(guān)系，但兩家公司近日雙雙大漲，其中2月9日景嘉微20cm漲停，海光信息也大漲超13%。市場(chǎng)或許也已意識到算力爆發(fā)背景下，GPGPU產(chǎn)業(yè)的投資機會(huì )。

除了上述公司外，登臨科技、芯動(dòng)力、沐曦半導體等公司，也正在GPGPU這條賽道上不斷努力著(zhù)。如果這些仍未上市的GPGPU公司選擇上市，投資者也可以關(guān)注他們的動(dòng)態(tài)，選擇參與打新或二級市場(chǎng)的投資。

綜合來(lái)看，盡管?chē)鴥冉鼉赡暝贕PGPU領(lǐng)域已取得了很多的突破，但也要看到國外一些大型廠(chǎng)商已在該領(lǐng)域經(jīng)歷了數十年的發(fā)展，積累了豐富的經(jīng)驗和技術(shù)，并擁有著(zhù)大量的上下游市場(chǎng)資源。而我國的GPGPU產(chǎn)品不僅在生態(tài)和開(kāi)發(fā)領(lǐng)域面臨著(zhù)國外大廠(chǎng)卡脖子的挑戰，即使是在各自的芯片研發(fā)領(lǐng)域也面臨著(zhù)研發(fā)周期長(cháng)、投入量大、產(chǎn)品成功概率偏低等一系列問(wèn)題。我國以CPU和GPU為代表的高端芯片設計行業(yè)的整體研發(fā)實(shí)力、創(chuàng )新能力和應用推廣能力仍有待提升。面對事關(guān)未來(lái)時(shí)代變革的重要產(chǎn)品，或許需要政府、高校和研發(fā)企業(yè)共同努力，互相共享經(jīng)驗和成果，才能真正在這一領(lǐng)域縮小與國外的差距，實(shí)現真正的國產(chǎn)替代、自主可控。