国产GPU为何能赢得世界关注？

作者：二马路的冰

排版：RedCandy

出品：SOlab

深度好文，4497字=15分钟阅读

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近段时间，美国对我国的芯片业的制裁“多管齐下”。拜登已经正式签署《芯片与科学法案》，美国商务部实施了对设计GAAFET（纳米环栅场效应晶体管）结构芯片必须的EDA工具的出口管制，正在考虑向中国断供了可用于14nm以下先进制程芯片制造的设备，正在促成美国、日本、韩国和中国台湾省的“Chip4”联盟。

近日，美国对我国的芯片业制裁又进一步 “层层加码”。据报道，美国芯片厂商AMD、英伟达公司相继收到总部通知，对中国和俄罗斯客户断供高端GPU芯片。

➢AMD方面：

1. 暂停对中国区所有MI100和MI200发货；

2. 统计中国区Ml100已发货量；

3. 统计中国区MI200已发货客户清单和发货明细。

➢英伟达（NVIDIA）方面：

1. 暂停对中国区所有客户所有代理商的A100和H100的发货，其它GPU卡不受影响；

2. 各服务器OEM库存的A100可以对各自的行业客户继续交付，英伟达中国区目前没有对OEM发任何Letter。

以下是英伟达8月31日在提交给美国证券交易委员会（SEC）的文件。

8月31日英伟达提交的文件。图源：SEC

该文件声称：2022年8月26日，美国政府通知我们，它对我们未来向中国（包括香港）和俄罗斯的A100和即将推出的H100芯片的任何出口实施了新的许可要求，立即生效。

2022年9月1日，中华人民共和国外交部发言人汪文斌主持了例行记者会。

路透社记者：

本周三，美国芯片厂商英伟达称美国官员要求其停止向中国出口2种尖端人工智能芯片。这将损害中国企业进行图像识别等先进操作的能力。中方对此有何评论？

汪文斌：

美方做法是典型的“科技霸权主义”。美一再泛化国家安全概念、滥用国家力量，企图利用自身科技优势，遏制打压新兴市场和发展中国家发展。此举违反市场经济规则，破坏国际经贸秩序，扰乱全球产业链供应链稳定。中方对此坚决反对。

美方将科技和经贸问题政治化、工具化、武器化，搞“技术封锁”“技术脱钩”，妄图垄断世界先进科技，维护自身科技霸权，破坏全球紧密合作的产业链和供应链，注定以失败告终。

外交部发言人的回应。图源：外交部网站

同日，商务部例行发布会上，有记者提问：8月31日美国芯片设计公司英伟达称被美国政府要求限制向中国出口两款被用于加速人工智能任务的最新两代旗舰GPU计算芯片A100和H100。中国商务部对此有何评论？该举动将对中国科技企业的运作有何影响？

商务部新闻发言人束珏婷表示，中方注意到相关情况。一段时间以来，美方不断滥用出口管制措施，限制半导体相关物项对华出口，中方对此坚决反对。美方相关做法背离公平竞争原则，违反国际经贸规则，不仅损害中国企业的正当权益，也将严重影响美国企业的利益，阻碍国际科技交流和经贸合作，对全球产业链供应链稳定和世界经济恢复造成冲击。美方应立即停止错误做法，公平对待包括中国企业在内的各国企业，多做有利于世界经济稳定的事。

商务部发言人的回应。图源：商务部网站

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随后事情迅速出现了一丝转机。2022年9月1日，英伟达在提交给美国证券交易委员会（SEC）的一份文件中，宣称已获得美国政府批准豁免，可以在明年3月前继续向美国客户出口（到中国）的产品提供A100，可以在明年9月1日前通过其香港办事机构履行A100和H100订单和物流。随后英伟达创始人兼CEO黄仁勋向内部员工发送的邮件内容被公开：“我们将与中国客户合作，提供最佳替代产品以满足他们的需求，或者在替代产品不够的地方寻求许可。”。

英伟达提交给SEC文件声明。图源：SEC

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外交部和商务部回应的背后，本文试图解读如下三个问题：

1、GPU的特点是什么？

2、为什么CPU和GPU相互之间是不可替代的？

3、GPU的断供对中国有什么影响？

GPU的特点

GPU是图形处理器的简写，其英文全称为graphics processing unit。GPU又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，其功能是将计算机系统所需的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的显示。作为图像和图形相关运算工作的微处理器，GPU广泛应用于PC、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器，是计算机硬件的核心，“人机对话”的桥梁。

GPU的概念。图源：google

在现代的计算机中，图形处理发挥着越来越重要的作用。1999年，英伟达公司定义了GPU，开创了现代计算机图形处理技术的新时代。同年，英伟达于纳斯达克挂牌上市，逐渐奠定了其在图形显示市场的霸主地位。

比如，2020年，英伟达在PC独立显卡市场占据 81%的GPU市场份额，大规模实现了高帧率高分辨率游戏、专业绘图等应用。

GPU通常包括图形显存控制器、压缩单元、图像和计算阵列、总线接口、电源管理单元、视频管理单元等。

GPU工作原理。图源：尚普研究院

和CPU一样，GPU属于数字集成电路逻辑芯片领域，设计和加工技术要求极高。在集成电路产品中占据了重要的市场地位，尤其是，2020年全球“挖矿”行为，进一步带动全球独显需求，也带动了GPU的市场需求。

GPU芯片的市场规模。图源：华西证券研究所

CPU和GPU相互之间不可替代

CPU（Central Processing Unit，中央处理器）的功能已经众所周知了。CPU的主要是由运算器、控制器、寄存器、高速缓存器和和之间通讯的数据、控制及状态总线组成，主要功能是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据，是计算机运算和控制的 “大脑”，执行信息处理、程序运行。

1971年1月，英特尔公司的霍夫（Marcian E.Hoff）研制成功4位CPU芯片Intel 4004，当时只有2300个晶体管，采用10微米工艺节点。

英特尔公司。图源：必应

上世纪90年代以来，英特尔凭借着与微软的Wintel体系，成为了通用CPU的霸主至今。据报道，英特尔公司的最新款第13代Raptor Lake-S台式机CPU将于2022年9 月 27 日发布，采用基于10nm ESF 'Intel 7' 工艺节点（也就是10nm++工艺节点，大约相当于中国台积电的7nm工艺节点），使用了EUV光刻机。

➢GPU是一种通用的图形处理专业芯片，主要用来处理与图形图像相关的数据，这些图形图像的每个像素都要被处理，而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似，对3D图像处理就会产生大数据，因此对运算速度的要求很高。

➢GPU的构架并没有专门的图像处理算法，需要构建基于优化图形处理的GPU构架。

➢CPU和GPU的目标不同，应用场景也不同。具体来说，CPU处理复杂的逻辑运算和各种不同的数据类型，执行的是复杂运算，效率更高，通用性更强。GPU处理类型高度统一的、相互之间不依赖的图形图像大数据，执行的是矩阵式多像素点的简单运算，并行处理处理的能力强，但通用性稍弱。

GPU与CPU的区别。图源：必应

在相同算力情况下，GPU服务器在成本、空间占用和能耗分别为CPU服务器的1/8、1/15和1/8。

简单来说，CPU把3D图像处理和特效处理的工作交给了GPU。GPU无法单独工作，必须由CPU进行控制调用才能进行并行计算。

打个比方，CPU相当于高铁，速度极快，可以实现乘客的快速运输。GPU则相当于货运列车，速度慢，但是可以携带更多的集装箱货物。

因此，CPU和GPU是计算机系统的两大核心硬件，各司其职，相互之间不可替代。

GPU的断供对中国的影响

GPU芯片是人工智能、数据分析、科学计算和云图形工作负载，比如，在2022年3月23日GPU Technology Conference大会上，英伟达公司推出了型号为Nvidia H100的GPU芯片（即本次断供的芯片之一），是一款针对大模型专门优化过的芯片，采用了中国台积电公司的5nm定制版本制程（N4工艺），包含的晶体管数量达到了800亿！同时也是全球首款PCI-E 5和HBM3显卡。

此次被断供的型号为Nvidia H100的 GPU芯片。图源：英伟达网站

根据英伟达公司的官宣，该款芯片基于Nvidia Hopper架构，包括8个GPC（GPU Processing Cluster，GPU处理集群）；72个TPC（Texture Processing Cluster，纹理处理集群），每个GPC含9个TPC；144个SM（Streaming Multiprocessor，流式处理器），每个TPC含2个SM。

Nvidia H100的算力超乎想象，实现了加速计算的数量级飞跃。可以实现大规模数据中心可扩展，包括针对AI训练和数据分析的纵向扩展能力，以及针对AI推理的横向扩展能力和安全性。

H100 对NVIDIA Hopper™架构进行了创新，提供先进的对话式AI。其优越性能主要体现在：

1、安全加速从企业级到百亿亿级 (Exascale) 的工作负载；

2、与上一代产品相比，可将大型语言模型的速度提高了30 倍；

3、百亿亿次级 (Exascale) 高性能计算；

4、高性能应对数据分析以及通过扩展支持庞大的数据集；

5、出色的机密计算功能。

当然，要真正发挥型号为Nvidia H100的GPU芯片的威力，还需要底层开发人员的努力，使其与CPU以及操作系统相适配。