國產(chǎn)自主GPU架構(gòu)“天狼星”鑒定及發(fā)布會6月15日在北京舉辦，GPU架構(gòu)“天狼星”由國內(nèi)企業(yè)中天恒星科技有限公司（Advanced Technology Stellar）自主研發(fā)。這是國內(nèi)首次向通用桌面顯卡GPU發(fā)起沖擊。中天恒星創(chuàng)始人兼CEO黃永博士、中天恒星聯(lián)合創(chuàng)始人兼總架構(gòu)師鄧仰東博士、中天恒星芯片設(shè)計部負(fù)責(zé)人李宗輝博士出席活動，正式向業(yè)界公布自研第一代產(chǎn)品。

圖1：渲染未來 中天恒星科技自研第一代GPU架構(gòu)天狼星發(fā)布暨品鑒會現(xiàn)場

在芯片領(lǐng)域，CPU、GPU、FPGA是芯片中技術(shù)難度最高的類別，業(yè)界把他們稱之為芯片中的珠穆朗瑪峰，足以說明它們在技術(shù)領(lǐng)域的難度。隨著數(shù)字時代的來臨，圖形渲染需求越來越大，所以GPU圖形處理器的作用開始越來越凸顯，比如現(xiàn)在的元宇宙、數(shù)字孿生、游戲這些都是依賴于圖形處理器GPU做重要的技術(shù)支撐的。今年ChatGPT把AI重新帶熱，作為全球GPU巨頭，英偉達(dá)也是借著這股東風(fēng)，它的市值前幾天突破了萬億美元，成為全球芯片市值最高的公司。

GPU作為芯片領(lǐng)域里技術(shù)難度最高的主賽道的芯片，我們現(xiàn)在是九成以上都是靠進(jìn)口。而且現(xiàn)在隨著美國對我們的科技打壓日趨收緊，我們在采購高端GPU的時候，也受限制，以至于英偉達(dá)的兩款受限制的芯片被炒貨炒到八萬多、十萬多甚至幾十萬元。中國有這么大的市場需求，但是沒有自主可控的GPU，所以自主可控GPU在國內(nèi)迫在眉睫。

圖2：中天恒星科技高管與行業(yè)專家領(lǐng)導(dǎo)合影

（出席本次活動的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)有：國際信息顯示學(xué)會中國總裁、fellow、俄羅斯工程院外籍院士、國際信息顯示學(xué)會北京分會理事長嚴(yán)群博士；上海市集成電路行業(yè)協(xié)會秘書長郭奕武；原國家能源局電力可靠性和質(zhì)監(jiān)中心副主任胡紅升；國家開發(fā)投資集團(tuán)國投委執(zhí)行總監(jiān)梁敬東；杭州市上城區(qū)國有資本運(yùn)營集團(tuán)有限公司總經(jīng)理陳轟；湖州市南太湖新區(qū)招商服務(wù)中心章佳輝；OPPO投資部陸宇仟珊；量子創(chuàng)新（北京）信息技術(shù)有限公司創(chuàng)始人程全富，副總裁郭松；北京銳馬視訊科技有限公司副總裁徐言茂，副總裁肖志剛；北京德風(fēng)新征程科技股份有限公司副總裁王妙維）

中天恒星研發(fā)團(tuán)隊由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)電子與計算機(jī)工程博士、清華大學(xué)軟件學(xué)院、微電子學(xué)研究所副教授、NVIDIA合作教授鄧仰東博士率領(lǐng)研發(fā)團(tuán)隊自主開發(fā)。GPU架構(gòu)從0開始擁有自己的知識產(chǎn)權(quán)，繞開了國際巨頭的專利限制。

當(dāng)前,Imagination和Vivante兩家公司是主要IP來源，這些IP主要是針對移動應(yīng)用的GPU內(nèi)核，不適合桌面應(yīng)用。此外，購買第三方的IP，難以形成成熟的圖形顯卡級GPU，核心電路專利無法自控和自主迭代。天恒星聯(lián)合創(chuàng)始人、總架構(gòu)師鄧仰東博士表示：“很多國產(chǎn)的GPU的IP授權(quán)主要購買的第三方。中天恒星的路線有所不同，核心的圖形引擎完全自主設(shè)計的，所以3D圖形引擎這塊不涉及到別人的知識產(chǎn)權(quán)，也沒有IP的問題，全部是我們自己擁有，從0到完整架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)，都是我們自主的技術(shù)。”

中天恒星聯(lián)合創(chuàng)始人、總架構(gòu)師鄧仰東博士在分享會上發(fā)言先介紹了當(dāng)前GPU架構(gòu)的技術(shù)。

首先，GPU是Graphics Processing Unit，是一個可編程芯片，目標(biāo)是把我們要呈現(xiàn)的場景，通過一系列計算之后投射在一個兩維計算機(jī)屏幕上，這就是渲染的過程，人的眼睛是世界上最復(fù)雜的視覺儀器，我們感受到驚人的分辨率，GPU力圖在屏幕上再現(xiàn)和真實(shí)世界完全一樣的渲染效果，這就是GPU的作用。

有了ChatGPT之后，GPU概念異常火熱，出現(xiàn)了超大的GPU算力市場，GPU從一開始出現(xiàn)，它是為圖形渲染而生的，由于GPU擁有強(qiáng)大的并行計算能力，后來我們用它加速機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，就是所謂的算力的GPU。今年，按照黃仁勛的說法，算力GPU的產(chǎn)值會超過300億美元的規(guī)模，到2027年會達(dá)到1500億美元的量級。但是我們要看到，除了算力之外，真正用于渲染的這部分GPU，才是GPU市場的主流，也是我們關(guān)注的重點(diǎn)，所以我們今天發(fā)布的“天狼星”架構(gòu)是一個圖形渲染GPU，先不說算力，我們關(guān)注最主流的GPU市場。
可以看一些具體數(shù)據(jù)，這個表格里，我們按照年份列出了GPU不同市場分布情況。頭兩列，在服務(wù)器中使用的GPU，這部分確實(shí)是用于算力的，2022年的數(shù)字加起來一共是80、90億美元左右的市場。另一大塊是以獨(dú)立顯卡為代表的用于渲染的GPU市場，這個占到了整個GPU市場的80%以上，也就是說圖形渲染GPU是大家必須關(guān)注的一個現(xiàn)象。除了獨(dú)立顯卡，還有一部分是集成顯卡，英特爾的主板上有集成顯卡，還有一部分是正在快速升級的嵌入式GPU市場，比如很多汽車的面板用嵌入式GPU做渲染的，這個也是渲染GPU市場，加起來，這塊要占GPU總體市場的80%以上。

渲染GPU的重要性還可以通過另一個數(shù)字來看，比如說服務(wù)器的出貨量和PC出貨量，2021年全球服務(wù)器出貨量1300萬臺，PC出貨量3.5億臺左右。一般來說，潛在的每一臺PC都會搭載一塊圖形顯示的顯卡，所以從這個意義上來講，整個渲染GPU也是主流。

我們還要關(guān)注到還有一個更大可能性，今天大屏電視已經(jīng)非常普及，除了投影PPT以外，大屏還有一個作用就是家里看電視，還有一個更有前景的市場就是我們希望家里以互動方式和大屏交互，典型應(yīng)用就是游戲。但是要打游戲，大家還是買一個游戲機(jī)，游戲機(jī)的核心也是GPU。實(shí)際上如果能做到性價比足夠高的GPU產(chǎn)品，我們可以給每一塊大屏配備一塊GPU芯片，這又是一個驚人的市場，所以總體來看，渲染的GPU是整個GPU市場的主流，也是我們關(guān)注的重點(diǎn)。

GPU芯片是高度標(biāo)準(zhǔn)化的芯片，首先渲染的內(nèi)容是高度標(biāo)準(zhǔn)化的，標(biāo)準(zhǔn)主要有幾個方面，由三大圖形和計算標(biāo)準(zhǔn)界定的，一是Open GL，OpenGL是國際標(biāo)準(zhǔn)化組織在1997年推出的一個學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)，此后從2007年開始，OpenGL連出三版，基本上界定了整個圖形渲染要完成的工作，與此同時，微軟推出了Direct X，微軟專門針對windows的一個圖形標(biāo)準(zhǔn)。OpenGL是跨平臺兼容的，Direct X只管windows平臺，Direct X的渲染效果更好，但是不具備平臺的兼容性。還有一個標(biāo)準(zhǔn)是OpenCL，這個一開始是為了針對圖形的純計算能力，后來也延伸到通用計算。這三大標(biāo)準(zhǔn)都是在2007-2017年經(jīng)歷了黃金時代，2017年基本固化，也就是說今天的圖形標(biāo)準(zhǔn)仍然是2007年主要的圖形顯示內(nèi)容，這也是很關(guān)鍵的信息，就是說從2007年之后，基本上圖形標(biāo)準(zhǔn)沒有很大變化，GPU要做的剛需工作基本沒有變化，這里有一個趕上NVIDIA圖形渲染GPU設(shè)計的可能性。

這些圖形標(biāo)準(zhǔn)共同定義了大量算法，我們要做圖形渲染的工作要做什么呢？我們面向的是3D場景，人眼能夠感受到或者真實(shí)世界是3D場景，3D場景要投射到一個二維屏幕上，這就是渲染的過程。要做到渲染，做到讓肉眼看屏幕有很多立體的感覺，要經(jīng)歷一系列的算法步驟，圖形圖像標(biāo)準(zhǔn)就定義了各種各樣的算法步驟，這些算法步驟最終組成一個3D渲染流水線，這是OpenGL的典型的3D渲染流水線，是一個長系列工作，每一幀圖像都要經(jīng)過一系列處理，每個步驟上有不同算法，算法處理之后，用GPU加速，最終在屏幕上看到一個具有很強(qiáng)真實(shí)性的渲染效果。這是GPU要完成的工作。

隨著這些算法的提出，GPU硬件逐漸發(fā)展起來，早年間有圖形指令集、頂點(diǎn)處理、片源處理，后來逐漸過渡到統(tǒng)一架構(gòu)，再過渡到今天的光線追蹤等等，這些硬件的特征，隨著標(biāo)準(zhǔn)一步一步形成。我們的研究工作主要在清華大學(xué)前期研究工作，07年開始進(jìn)行了大量這樣的研究工作，這里包括一開始并行計算的工作，后來是虛擬指令集的設(shè)計、GPU加速的仿真，再后來是GPU核心模塊設(shè)計，我們在2013年做到在一塊FPG（音）平臺上，把整個GPU架構(gòu)仿真出來，但是要做架構(gòu)仿真的時候，為了提高仿真速度，把傳統(tǒng)軟件仿真搬到FPG平臺上，通過分時復(fù)用硬件的方式，利用有限的資源，完成整個GPU架構(gòu)的仿真，實(shí)現(xiàn)快速的迭代。此后我們又進(jìn)行了很多比如說光線追蹤算法硬件的工作、片上調(diào)度的工作，因為GPU是一個海量線程，需要對線程進(jìn)行大量的調(diào)度工作，還有片上通信網(wǎng)絡(luò)的工作，最后在這些工作基礎(chǔ)上，我們發(fā)展出了第一代和第二代的中天恒星GPU架構(gòu)。第一代我們叫做“天狼星”，“天狼星”是夜空中肉眼可見的最亮的恒星，第二代叫做大角星，這是我們技術(shù)發(fā)展的輪廓。

最后總結(jié)一下，產(chǎn)品是GPU芯片，今天發(fā)布的是“天狼星”第一代GPU架構(gòu)，我們希望以PC標(biāo)準(zhǔn)，包括臺式機(jī)、一體機(jī)、筆記本電腦為核心目標(biāo)，逐漸拓展到大屏電視、數(shù)據(jù)中心、云渲染以及車載這樣一些市場，我們的特點(diǎn)是產(chǎn)品擁有全部的自主知識產(chǎn)權(quán)包括指令集、核心架構(gòu)包括最后的物理設(shè)計，是全部的自主知識產(chǎn)權(quán)。我們的產(chǎn)品會兼容主流圖形產(chǎn)品，天然和各種圖形軟件生態(tài)吻合，通過一套架構(gòu)多種配置的方式支持不同場景的需求，最終構(gòu)造一個具有高能效優(yōu)勢和高性價比優(yōu)勢的領(lǐng)先的GPU產(chǎn)品。

國際信息顯示學(xué)會中國總裁fellow、俄羅斯工程院外籍院士、國際信息顯示學(xué)會北京分會理事長嚴(yán)群博士也在發(fā)布會上作了發(fā)言。嚴(yán)博士曾經(jīng)參與了整個等離子顯示的原創(chuàng)研發(fā)、規(guī)模化生產(chǎn)。他指出，從CRT到平面顯示，兩代顯示技術(shù)有一個通用的形式，就是它的顯示內(nèi)容，包括今天看到的顯示內(nèi)容，顯示的所有都在顯示的平面上，沒有跳躍出平面的狀態(tài)，最大的問題就是它的互動性沒法體現(xiàn)。我們現(xiàn)在逐步進(jìn)入到下一代顯示，我有機(jī)會看到這個，我估計這個是五年到十年時間可能就會到來，就是說顯示的內(nèi)容不僅在平面上，而且可以跳到空間上，跟人進(jìn)行實(shí)時影像交互。他認(rèn)為接下來5到10年間，3D互動顯示技術(shù)將會實(shí)現(xiàn)。蘋果不久前發(fā)布的Vision Pro最大的特色就是開始進(jìn)入空間三維顯示時代。雖然現(xiàn)在還只是被動的3D顯示，將來真正的3D顯示是可以擺脫頭盔的。未來的顯示屏加上很多的GPU功能，有沉浸式的三維影像呈現(xiàn)和交互體驗，不再是傳統(tǒng)的電視。一旦需要有交互體驗的時候，我們會重新回到大屏，重新回到這些有渲染的、真實(shí)的、你可以融入其中的體驗，這種體驗非常不得了。而且這個體驗，現(xiàn)在我們講的元宇宙，如果沒有這個體驗，永遠(yuǎn)火不起來。

“回到蘋果做的Vision Pro，大家仔細(xì)看，實(shí)際是一個操作系統(tǒng)的革命，包括它的生態(tài)的革命。我覺得真是一個很好的時機(jī)，要抓住它，潮流也在往這個方向走，機(jī)會非常多，我認(rèn)為現(xiàn)在只是看到芯片，我希望能夠在很多應(yīng)用場景上，如果需要我?guī)椭脑挘乙卜浅芬馔苿樱旧硪彩俏腋信d趣的點(diǎn)。我們?nèi)绻軌蛑鸩缴先サ脑挘瑧?yīng)該是非常大的東西，這個點(diǎn)如果抓得好的話，我們不見得比現(xiàn)在西方的有些國家的東西會落后，因為你抓的點(diǎn)是更高階層的點(diǎn)，對我們芯片的要求也會越來越高，”嚴(yán)群博士指出。

上海集成電路協(xié)會秘書長郭奕武跟中天恒星創(chuàng)始人兼CEO黃永博士認(rèn)識于兩年前。他認(rèn)為黃總的團(tuán)隊是非常踏實(shí)地在做事情，我覺得在這個方面值得大家學(xué)習(xí)，也是值得大家肯定的。郭奕武在發(fā)言中表示，“他們自己把自己的錢掏出來做這件事，把整個產(chǎn)品、公司的命運(yùn)和自己的命運(yùn)聯(lián)系起來，這是我看到比較少的。“

他也談了他對天狼星GPU架構(gòu)的看法。”特別關(guān)鍵的是他們的自研架構(gòu)，而且在自研架構(gòu)中，有這幾個特點(diǎn)：一是3D圖形渲染。二是指令集的自主可控，這是非常不容易的。三是它的框架結(jié)構(gòu)，包括在整個儲存器當(dāng)中的DDR4，這個也是現(xiàn)在比較領(lǐng)先的存儲架構(gòu)，他都用上了，決定了他未來的產(chǎn)品、用途非常廣泛，而且可以用在各個方面。會前我和黃總交流過程中，他覺得他現(xiàn)在的切入點(diǎn)在顯示器，我覺得顯示領(lǐng)域非常廣闊，很多是一開始就很高，但是落不了地，顯示是非常重要的落地，現(xiàn)在顯示很多，這個地方落地既有他的高度又有他的落地，并沒有說是空中閣樓。我相信在黃總的帶領(lǐng)下，中天恒星一定會從架構(gòu)到產(chǎn)品，最后能夠使我們的產(chǎn)品在全球落地。”郭奕武秘書長說。

創(chuàng)業(yè)非常難，相比來說，創(chuàng)業(yè)做芯片更難，如果在創(chuàng)業(yè)芯片里又選擇GPU賽道，真的是難上加難。中天恒星這樣的國內(nèi)在非常主賽道、難度非常高的創(chuàng)業(yè)公司能夠選擇這樣的賽道，大家都有一種明知山有虎，偏向虎山行的魄力和勇氣，讓大家看到了中國新的未來之光，只有有這樣的擔(dān)當(dāng)，有愚公移山的精神，才可以不斷實(shí)現(xiàn)我們的自主創(chuàng)新，也才能不斷打破國外對我們技術(shù)的封鎖。

在媒體問答環(huán)節(jié)上，有媒體提出天狼星GPU架構(gòu)是針對信創(chuàng)賽道，還是對標(biāo)國際GPU廠商如英偉達(dá)、AMD的產(chǎn)品時，中天恒星創(chuàng)始人兼CEO黃永博士作了回答。

黃永博士說：“這就是我們創(chuàng)業(yè)底層的商業(yè)和技術(shù)路線統(tǒng)一的邏輯，一個企業(yè)必須要有商業(yè)實(shí)現(xiàn)的可能。商業(yè)實(shí)現(xiàn)的前提是要有技術(shù)積累的過程和技術(shù)的壁壘，才能實(shí)現(xiàn)商業(yè)溢價。商業(yè)上沒有突破口落地是很難存活的。顯示、圖形渲染恰恰是目前需求量最大的一塊市場，是高度標(biāo)準(zhǔn)化的市場，唯一要做的就是提高性價比，這就是我們突破口的商業(yè)邏輯的最底層的，我們把它打磨成我們商業(yè)模式的競爭力，從性價比著手，突破渲染、顯示這樣標(biāo)準(zhǔn)化的市場，進(jìn)而再往定制、半定制、更高端的市場去突破。和英偉達(dá)、AMD的競爭，這個市場很大，不僅僅是一個競爭，而且還有很多剛需沒有得到滿足，普通家用電腦或者顯示，更多集中在四千塊人民幣左右的市場售價，很難有更多選擇買更高端或者更貴的顯卡，我們恰恰滿足了這個剛需沒有得到滿足的市場的需要，我們不是搶它的蛋糕或者和它分這個市場蛋糕，是滿足了一部分剛需沒有得到滿足的市場。”

對于天狼星在GPU能效與現(xiàn)有產(chǎn)品的對比，黃永博士介紹稱，“我們在內(nèi)存上使用了DDR4，這是小帶寬，通過一些高速芯片通信網(wǎng)絡(luò)搭組成高帶寬，所以能效上也有一定優(yōu)勢，具體評估我們還需要具體去做。我剛才說的指標(biāo)，32比特峰值運(yùn)算能力是3T左右，如果集中度稍微提一下的話，可以到5.6TFLOPs，象素點(diǎn)大概48G，紋理象素點(diǎn)96G這樣一個能力，這個能力來看，比GTS1050高半代或者差不多的水平。剛才說了，2017年圖形標(biāo)準(zhǔn)定型之后，基本上定義了圖形渲染剛需是什么。2017年EVIDIA推出的產(chǎn)品就是1050這一代GPU，某種程度上反映了剛需的GPU需要的能力，所以我們對標(biāo)也是這款產(chǎn)品，當(dāng)然我們某些指標(biāo)比它還要更好一些。”

國內(nèi)出現(xiàn)多家做GPGPU的芯片公司，那么現(xiàn)在的GPGPU和GPU又有什么樣的區(qū)別呢？黃博士耐心地作了回答。

他介紹說，GPU就是一個標(biāo)準(zhǔn)的從圖形加速開始，慢慢成為一個處理器，現(xiàn)在基本承擔(dān)了全世界80%左右的算力由GPU提供，未來GPU在算力方面的貢獻(xiàn)會越來越多。 GPGPU在GPU渲染和并行計算架構(gòu)優(yōu)勢上找到一個專門把它用來做成矩運(yùn)算，在人工智能加速上、機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其訓(xùn)練算法上的專用電路，用的是GPU的平行計算架構(gòu)，把渲染拿掉了，只保留了平行計算架構(gòu)。某種意義上來說，它是一個專用電路，好處就是在專用的訓(xùn)練或者學(xué)習(xí)或者推理領(lǐng)域，有它的效率優(yōu)勢，但是不足之處在于一旦固化了這個架構(gòu)和線路以后，這個電路圖一旦固化以后，很難有通用性了，所以只能在某一個領(lǐng)域有效率。

另外，人工智能算法迭代很快，每三個月到半年就迭代一次，人工智能固化成算法的GPGPU電路，做一個芯片至少十二個月甚至一年半時間，也就意味著電路一旦做出來就已經(jīng)落后了，這是一個矛盾，很難解決的矛盾。這也是為什么GPU還是在算力里提供了很大的算力支持或者說占有更多市場份額的原因，就是它的可編程性，它對算法通用的適用性是GPGPU不可替代的。相反，GPGPU是一個專用電路，很有可能在有些領(lǐng)域里還有其他替代方案，這個創(chuàng)業(yè)路線我們當(dāng)時沒有選擇，也是基于剛才幾個方面的考慮。

中天恒星聯(lián)合創(chuàng)始人兼總架構(gòu)師鄧仰東博士也對這個問題作了補(bǔ)充回復(fù)。“GPGPU其實(shí)是比較早的說法，我們說GPU，早年間只做圖形計算，2004年的時候，當(dāng)時GPU計算能力已經(jīng)超過了CPU，所以很多人說能不能用GPU做通用計算，做一般的非圖形計算，非圖形計算叫做通用計算，所以叫做GPGPU。從這個意義上，黃總說的就是這個意義。但是GPGPU當(dāng)時用圖形OpenGL，把一個算法程序?qū)懗蒓penGL代碼，要做矩陣計算寫成一堆三角形數(shù)組然后做一些計算，和后面的純GPU編程還是有很大區(qū)別的。我一開始做科研，也是從GPGPU下手的，現(xiàn)在GPGPU說得相對比較少一點(diǎn)，有了KUDA做GPU這樣的計算，GPGPU這樣的詞更多貼合某些AI芯片公司，確實(shí)是針對某一領(lǐng)域的，但是在這個領(lǐng)域內(nèi)具有一定通用性的GPU架構(gòu)。”

不久前黃仁勛也提到美國對中國的封鎖只會加劇中國在GPU等關(guān)鍵核心領(lǐng)域的自我突破，所以我們才會看到，國內(nèi)中天恒星這樣的企業(yè)已經(jīng)開始在蓄勢待發(fā)的狀態(tài)了。另外，現(xiàn)在國內(nèi)國產(chǎn)替代已經(jīng)進(jìn)入了推進(jìn)期，從2018年中興事件起，大家就開始提國產(chǎn)替代，只是少部分下游企業(yè)會用國內(nèi)的。但是現(xiàn)在已經(jīng)優(yōu)先用國內(nèi)芯片企業(yè)，成了全產(chǎn)業(yè)鏈的共識，隨著國內(nèi)GPU芯片、自主可控芯片出現(xiàn)之后，整個國內(nèi)的應(yīng)用市場都會起來，更多地采用國內(nèi)自主可控的芯片。在這樣的大背景下，國產(chǎn)自主可控的GPU也是未來可期。

天狼星的開發(fā)里程碑：

2019年，第一代“天狼星”架構(gòu)芯片設(shè)計驗證完成。

2021年，第一代“天狼星”架構(gòu)GPU誕生；

2022年，定義第二代GPU架構(gòu)“大角星”；

2023年，第一代“天狼星”架構(gòu)GPU實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。