9月1日消息，NVIDIA表示，美国官员要求其停止向中国出口两种用于人工智能工作的顶级计算芯片，此举可能会削弱中国公司开展图像识别等高级工作的能力。同日，NVIDIA发布公告，表示已收到美国官方通知，公司不向俄罗斯出售任何产品，但受美国新出口规则影响，若对中国（含中国香港）和俄罗斯的客户出口两款高端GPU芯片——A100和H100，需要新的出口许可。此举可能使NVIDIA损失高达4亿美元，甚至可能迫使其将部分业务迁出中国。同时，AMD也表示已收到美国政府的新的许可要求，将停止其MI250人工智能芯片出口到中国，但公司认为其MI100芯片销售不会受到影响。AMD表示，新规则不会对其业务产生重大影响。而在9月1日晚间，事情出现反转，针对H100芯片，NVIDIA获得了出口、再出口和国内转让的相关授权，用于保障继续研发H100芯片；针对A100，新授权允许NVIDIA在2023年3月1日之前出口美国用户所需要的A100芯片。高端GPU作为众多领域核心计算资源的底座，其现状和发展值得我们关注。芯闻路1号特此采访国内开源GPU企业速显微创始人项天，共同探讨此次事件背后的GPU产业发展。

GPU，超算与AI领域的重要筹码

  GPU缩写为Graphics Processing Unit，一般称为图形处理单元。与大家熟知的CPU不同，GPU的诞生最早是为了处理大型3D游戏海量的图形数据，这也就意味着GPU诞生之初就携带着超算的能力。

  另一方面，深度学习是现今人工智能发展的重要领域，GPU的图形图像处理优势也有利于推动AI技术进步。

  数据显示，在全球AI芯片市场，GPU约占1/3左右。有数据预测到2023年将有10%的服务器配备GPU以加速AI工作负载，而这一数字在2018年还不到2%。随着HPC与AI的加速融合，GPU正在重新定义数据中心和高性能计算市场。

  而对于全球GPU市场，我们不得不提的便是此次事件中的被限制企业—NVIDIA。在NVIDIA的版图中，我们可以看出NVIDIA是美国芯片生产的头部企业，在人工智能领域具有不可或缺的地位。在超算领域，NVIDIA市场占有率为90%，而此次虽然事件开始反转，但是NVIDIA方面称，此前被美国政府要求限制向中国出口的是两款最新旗舰GPU计算芯片：A100和H100。这两款芯片可用于加速AI、资料分析和高效能运算作业。对NVIDIAGPU芯片进行一定程度的限制，其影响由此可见一斑。

  国内开源GPU企业速显微创始人项天则认为，此次被限制的芯片主要卖点是fp64，即双精度的浮点运算，这些特性在AI的训练和科学计算上使用较多，对于针对AI训练和通用计算的云服务市场有较大影响。长久以来，美国对中国各自限制的策略是只限高端产品，美国对中国进行限制的主要从两方面进行，第一个方面是针对现如今中国技术仍不可自主研发的产品，第二个方面限制的便是对中国未来的技术发展起到决定性关键性作用的产品，限制非常精准，包括之前限制的EDA，以及7纳米以下的芯片，每发每中。

  而美国之所以能够较为精准地寻找到中国芯片产业的弱点，主要是因为美国在芯片人才和芯片政策专家方面积累丰富，我国跟美国芯片产业的差距是全方位的，越是基础的东西中美差别越大，应用层的东西较为好追赶；低端的产品差距也在逐渐缩小。但高端以及底层方面，中美之间的差别还仍存在较大的鸿沟。这就好比一个大学生来检查小学生的试卷，美国以一个高于中国的视角进行打击，其打击方面必然十分精准。

时间，弥补中美鸿沟的唯一路径

  追溯GPU的历史，要从图形显示控制器说起。世界上第一台个人电脑IBM5150于1981年由IBM公司发布，这台PC搭载了黑白显示适配器（monochrome display adapter，MDA）和彩色图形适配器（color graphics adapter，CGA），这便是最早的图形显示控制器，直至1999年， NVIDIA公司在发布其标志性产品GeForce256时，首次提出了GPU的概念，至此，GPU时代正式来临，而在之后的漫长岁月里，国外厂商不断精进，GPU市场逐渐形成了NVIDIA和AMD巨头垄断的竞争格局。在这样一个发展历程中，我们似乎很少见到国产厂商的身影。

  这也就导致我国现如今绝大多数计算机均被国外巨头垄断，在民用领域，虽然已有较大程度的市场占有率，但在国民经济的关键领域，仍存在较大的安全隐患。

  对于此观点，在项天看来，现如今很多人都说弯道超车，其实就我国的发展现状而言，先别说能不能超车，首先得确保积极追赶。我国芯片产业与其他芯片强国之间的差距是时间的问题。冰冻三尺，非一日之寒。当然他也表示，美国从某种程度上已经错过了限制中国的最佳时机，因为受制于摩尔定律，整个芯片产业正在走向物理学上的极限，芯片的升级迭代变得越来越慢。另一方面，高端芯片的研发成本变得越来越高，越来越少的领域能够使用得起那些最高端的产品，这意味着中国的整个芯片产业在现有不那么先进的框架下，其实已经能够实现50%-60%的需求。在这些需求的基础上，进行自己的研发迭代其实就意味着有机会拉近与最先进技术之间的差距。而那些最先进水平的产品，又因为市场的研发成本提高和市场容量相对有限，不敢贸然完全放弃中国市场。比如此次美国政府和NVIDIA之间的冲突，这反映出了美国的国家利益和具体公司商业利益之间的矛盾。这种矛盾恰好是国产厂商的机会。美国的限制主要针对最先进的半导体，并没有限制14纳米及以上的工艺， 国产厂商可以借助SiP等先进封装为基础的 Chiplet 模式展开布局。这种解决方案的可行性在于，Chiplet其实是商业概念，最早被称为3D芯片，通过把大芯片分割成芯粒，可有效改善生产的良率，降低制造成本。Chiplet所需要的这些技术储备在国内都已存在，不存在从0开始的问题，作为一个商业模式拥有较大的市场机会。谈及国产GPU进展，项天认为，随着国家政策的不断扶持与国产厂商的砥砺前行，国内也涌现出了一大批壁仞、海飞科等优秀企业，其实这也体现了中国GPU产业的不断发展。

写在最后

  总体而言，GPU的发展需要市场环境的助力，有更多企业使用，商业化进程才会成功。此次限制是不是给这些国内的GPU公司打了一个助攻，客观说仍需要市场的检验。GPU的优势在于并行计算，需要大规模运用到并行计算的领域就是未来GPU的发展方向。更加逼真的图形展现，高性能计算，这些都是市场对GPU提出的要求，而国产厂商能否逐步赶超，时间将会给予答案。