芯片|星能资产:GPGPU成为市场公认的芯片领域新的投资热点( 二 )


但是从生态与落地来看 , 目前中国GPGPU 90%的市场都被以英伟达为代表的外企瓜分 。 比如数据中心是算力需求最大的地方 , 也是替代最难的领域 。 客户对算力要求大、价格敏感 , 且都有长期使用英伟达的习惯 。 中国的云端AI训练芯片市场上 , 英伟达的市场份额达到90% 。
像GPGPU这样一个广泛应用于政府、企业、国防、科研领域的产品 , 处于外企一家独大的局面 , 从产业链的角度显然难言安全 , 特别是在如今中美科技战 , 以及国内强调产业链自主可控的大背景下 , 可以说GPGPU产品国产化势在必行 。
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国产GPGPU落地元年

针对高性能通用计算的GPGPU属于大芯片范畴 , 开发难度大、专利壁垒高 , 有极强的准入门槛 。
技术门槛:高端GPGPU普遍是7nm起步 , 甚至是5nm 。
资金门槛:芯片流片费用动则上亿元 , 12nm需要5000万美元;7nm、5nm等制程需要1-1.5亿美元 , 需要稳定、充裕的资金支持 。
开发周期:由于开发周期长 , 2-3年才可能有市场收益 。
人才门槛:核心团队的能力和建制是重要指标 , 非常需要具有先进制程成功交付经验的人才 。
高算力的GPGPU芯片 , 在量产前要经历冗长的设计测试流程 。 通常一款高端芯片前端和后端设计要耗时1~3年 , 设计完成后流片环节需要3~6个月 , 期间还会有流片失败一切重来的风险 。 即使成功流片 , 还需经过3~12个月的产品测试调优 , 才能开启量产 。
一款GPGPU芯片从研发到最终落地 , 10亿元人民币只能说是最基本的下限 。 高投入意味着必须要高产出才能盈利 , 因此产品落地量产势在必行 。 产品高性能下的性价比 , 性价比决定出货量 。 目前国内GPGPU领域企业格局已经初步恒定 。 短时间内不会出现新的玩家 , 头部效应将会越来越明显 , 接下来将会进入比拼产品的阶段 。 比如2021年成功推出了两款可覆盖双精度(64位)的7纳米工艺制程GPGPU的红山微电子 。
【红山微电子】
红山微电子成立于2019年4月 , 是一家覆盖全精度的GPGPU芯片设计公司 , 兼具计算芯片和存储芯片研发设计能力 。 创始人赵先明先生曾担任中兴通讯董事长兼CEO , 核心团队来自原中兴微电子 。
红山微电子2021年8月已经实现国内首款7nm制程双精度高性能智算芯片——“红山SC3”芯片的量产 。 得到了包括基因工程、生物制药、智能汽车等多个行业的多个龙头企业的认可 。 特别是通过深化行业应用 , 目前基于该协处理器的基因信息分析适配已经完成 , 在高通量基因分析领域实现了对GATK 的国产替代 。

2021年12月第二款同是7纳米先进工艺制程的GPGPU “红山SC3s”成功流片 。 以极致的性价比作为设计理念;有望以极强的可分割性 , 极高的能效优势占领包括个人工作站在内的诸多应用场景 。 目前红山微电子已收到了高达50000片的期货意向订单 。
红山微电子拟在2022年推出全球首款5纳米先进工艺制程的下一代GPGPU , 拟进一步强化张量计算(Tensor)区域 , 推动人工智能迈入2.0时代 , 将以此完善我国自主可控的高性能通用型芯片的研发和迭代 。
红山微电子拥有顶尖的专家团队和雄厚的研发实力 , 实现了知识产权的自主可控 。 在大型终端用户方面已与华大基因、安诺优达等多家基因测序公司达成合作 。 相关GPGPU芯片可广泛应用于包括云计算、大数据分析等技术和智慧城市、智慧交通、医疗健康、生命科学等领域 。
GPGPU作为GPU未来重要趋势之一 , 已经成为市场重点关注与投资的核心领域 。 因为芯片需要具体场景的验证才能证明其可靠性 , 真正为下游产生价值 , 才能达到国产替代的目标 。 从投资的角度来看 , 我们要关注掌握自主核心技术 , 团队完善 , 产品能够量产落地的相关龙头企业 , 我们投资人才能从中分享到半导体产业发展带来的行业红利 。