GPGPU研究框架及算力分析（2023）

GPGPU的核心壁垒是高精度浮点计算及CUDA生态。从高精度浮点计算能力来看，国内GPU产品与国外产品的计算性能仍或有一代以上差距；在软件和生态层面与英伟达CUDA生态的差距则更为明显。

AI计算GPU领域，国内壁仞科技发布的BR100产品在FP32单精度计算性能上实现超越NVIDIA A100芯片，但是不支持FP64双精度计算；天数智芯推出的天垓100的FP32单精度计算性能实现超越A100芯片，但是在INT8整数计算性能方面却低于A100；海光推出的DCU实现了FP64双精度浮点计算，但是其性能为A100的60%左右，大概相当于其4年前水平。因此，从高精度浮点计算能力来看，国内GPU产品与国外产品的计算性能仍或有一代以上差距。

但是，GPU不仅在硬件上需要提升算力，软件层面对于GPU的应用和生态布局尤其重要，英伟达凭借CUDA构建生态壁垒占领全球GPU市场90%的份额。目前国内企业多采用开源的OpenCL进行自主生态建设，但这需要大量的时间进行布局；

对比AMD从2013年开始建设GPU生态，近10年时间后用于通用计算的ROCm开放式软件平台才逐步有影响力，且还是在兼容CUDA的基础上。因此我们认为国内厂商在软件和生态层面与英伟达CUDA生态的差距较计算性能更为明显。

虽然目前国内产品的计算性能和软件生态实力与国际厂商还有差距，但是，国内厂商依然在奋起直追，努力实现GPGPU的国产化突破。

长久来看，美国对中国高端GPU的禁售令反而给国产GPGPU和AI芯片厂商带来快速发展的机会。

短期来看，我们认为对高端通用计算GPU的禁令可能会影响英伟达和AMD的GPU产品在中国的销售，中国AI计算、超级计算和云计算产业进步受到一定的阻碍。可使用英伟达和AMD还没有被禁止的及国产厂商的中高计算性能CPU、GPU、ASIC芯片等替代。

长期来看，国产CPU、GPU、AI芯片厂商受益于庞大的国内市场，叠加国内信创市场带来国产化需求增量，我们预期国内AI芯片的国产化比例将显著提升，借此机会进行产品升级，逐渐达到国际先进水平，突破封锁。

对于国内厂商，建议重点关注实现自主创新，打造自主生态体系，国内企业：

1）芯片：龙芯中科（国内PC CPU龙头，自主研发GPGPU产品）、海光信息（国内服务器CPU龙头，推出深度计算处理器DCU）、景嘉微（国内图形渲染GPU龙头）、寒武纪（国内ASIC芯片龙头）、澜起科技（国内服务器内存接口芯片龙头）；

2）PCB：胜宏科技、兴森科技、沪电股份；

3）先进封装：通富微电、甬矽电子、长电科技、长川科技等。

海外企业：英伟达（全球GPU龙头）、AMD（全球CPU/GPU领先厂商）、英特尔（全球CPU龙头）、美光（全球存储芯片龙头）。

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