天数智芯CTO吕坚平：通用GPU之路怎么走？

集微网报道 在9月1日举行的2022世界人工智能大会芯片主题论坛上，天数智芯CTO吕坚平博士发表题为《创新通用GPU，深耕应用与生态，开启算力新时代》的主题演讲。吕坚平博士表示，未来通用GPU必须要走的路线，一定是图形、AI跟通用计算达到融合。天数智芯也将以量产的天垓100为坚实基础，凭借量产成功的经验，支持云原生渲染，最终达成元宇宙/数字孪生。

在吕坚平看来，GPU事实上正在引领进入万物皆可算的时代。

无所不在的AI利用GPU，在任何行业任何应用，只要有大数据，AI都可以发挥作用。图形渲染也是GPU的应有之义，引领元宇宙以及数字孪生，带来逼真虚拟世界，可以影响甚至改进现实世界。而在科学计算方面，也能够借由GPU能够解开大自然的奥秘，借由万亿级别的原子及分子的模拟，开发新药，发现新材料，做更精准的气象预测，以及海洋资源勘探。

为什么万物皆可由GPU来算？吕坚平表示，简单而言无论是AI推理，渲染还是科学计算，事实上最后都是大量并行的乘加计算为主，而GPU凭借自身成千上万级的单子粒多线程的计算单元，能够快速实现。

吕坚平指出，通用GPU包含两个意义：一是在图形之外运用GPU的方式，二是不具备图形硬件的GPU（通用GPU加入图形加速功能之后，即成为GPU）。而GPU又包含“三重人格”：图形、AI和通用计算。其中，图形的趋势是持续走向通用，通用计算在追赶图形的效率，AI则是推动通用计算的最大动力。

吕坚平表示，通用GPU是目前架构赢家。AI算法创新等同于软件进步，没有适当配置的通用算力将穷于应付层出不穷的崭新算法，通用GPU是唯一被广泛采用开发新AI算法的软硬件平台，因此，下一个AI架构赢家必定坚持通用。

在吕坚平看来，AI训练芯片必定为通用，目前非通用GPU的AI训练芯片无法满足研发前沿AI算法的需求，无法顺利跑通AI学术大会最新出炉的NN模型甚至基准测试，非通用GPU的AI训练芯片落地出现困境。

此外，AI推理芯片也需要通用。后摩尔时代，制作芯片耗时，耗资金，风险高，而为特定AI算法优化的专用推理芯片无法服务各行各业的细分领域，不适用于算法多元的复杂场景（安防、自动驾驶），无法支持非AI算法。

吕坚平认为，基于行业发展的趋势，因为芯片设计的困难，还存在种种问题，如功耗、摩尔定律的限制等，相信未来通用GPU必须要走的路线，一定是图形、AI跟通用计算达到融合。天数智芯也将以量产的天垓100为坚实基础，量产成功的经验，支持云原生渲染，最终达成元宇宙/数字孪生。

对此，天数智芯构建了完整的产品路线图，在天垓100的基础上，在规模集群，通用架构、AI应用以及AI渲染方面已经达到可以产品化的程度，天垓200是基于天垓100的技术，继续强大通用的算力，同时加上软件的渲染，天垓200也是为天垓300铺路，最终会加入硬件渲染。

据吕坚平介绍，天数智芯是国内唯一量产的通用GPU厂商，过去一年，是天垓100丰收的一年，累计触达用户超过300家，意向签约客户超过200家，业务覆盖行业超过20个，累计订单额度超2亿元。

“天数智芯会基于既有的产品路线规划，希望能够创新通用GPU，深耕应用与生态，开启算力新时代。”吕坚平说。

(校对/张轶群)