国内GPU龙头新突破 打造全国产千卡千亿模型训练平台 GPU芯片行业市场发展现状分析

• 李波 2023年12月20日 来源：中研普华集团、央视财经、中研网 1018 64
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12月19日，摩尔线程官方发布通告称，摩尔线程首个全国产千卡千亿模型训练平台，摩尔线程KUAE智算中心揭幕仪式成功举办，宣告国内首个以国产全功能GPU为底座的大规模算力集群正式落地。该智算中心内置数千张其最新一代GPU显卡MTT S4000，可以支持700亿到1300亿参数的大

12月19日，摩尔线程官方发布通告称，摩尔线程首个全国产千卡千亿模型训练平台，摩尔线程KUAE智算中心揭幕仪式成功举办，宣告国内首个以国产全功能GPU为底座的大规模算力集群正式落地。该智算中心内置数千张其最新一代GPU显卡MTT S4000，可以支持700亿到1300亿参数的大模型训练。

此外，摩尔线程还发布了大模型智算加速卡MTT S4000，以及专为千亿参数大模型训练和推理提供强大支持的摩尔线程KUAE平台。

摩尔线程CEO张建中表示，摩尔线程KUAE智算中心解决方案以全功能GPU为底座，旨在以一体化交付的方式解决大规模GPU算力的建设和运营管理问题。该方案可实现开箱即用，大大降低传统算力建设、应用开发和运维运营平台搭建的时间成本，实现快速投放市场开展商业化运营。

根据《AI and Memory Wall》，在GPT-2之前的模型时代，GPU内存还能满足AI大模型的需求，但随着Transformer模型的大规模发展和应用，模型大小每两年就会平均增长410倍。

目前GPT-3等大模型的参数增长已经超过了GPU内存的增长。传统的设计趋势已经不能适应当前的需求，芯片内部、芯片之间或AI加速器之间的通信成为了AI训练的瓶颈。AI训练不可避免地遇到了“内存墙”问题。

安信证券表示，在算力需求快速增长的进程中，国产GPU正面临机遇与挑战并存的局面，相关厂商需投入海量资金以及高昂的人力和时间成本。由于我国GPU行业起步较晚，缺乏相应生态，目前同国际一流厂商仍存在较大差距。

在中美摩擦加剧、经济全球化逆行的背景下，以海光信息、天数智芯、壁仞科技和摩尔线程等为代表的国内GPU厂商进展迅速，国产GPU自主可控未来可期。

公司方面，据上市公司互动平台表示，弘信电子：公司与摩尔线程的合作正常推进中。世纪华通：公司旗下的私募基金投资了摩尔线程。

近年来，随着电子技术的发展，显卡技术含量越来越高，功能越来越强，许多专业的图形卡已经具有很强的3D处理能力，而且这些3D图形卡也渐渐地走向个人计算机。

一些专业显卡具有的晶体管数甚至比同时代的CPU的晶体管数还多。比如2000年加拿大ATI公司推出的RADEON显卡芯片含有3千万颗晶体管，达到每秒15亿个像素填写率。

GPU芯片行业市场发展现状分析

图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、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。

GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和AMD。

GPU有大量的ALU，Cache很小，缓存的目的不是保存后面需要访问的数据，而是为线程提高服务效率;没有复杂控制逻辑没有分支预测等组件;上述设计，使得GPU擅长大规模并行计算任务。擅长浮点计算，并行处理能力强，能做到几千核高并发，适合图形处理、机器学习训练等。GPU芯片，为壁仞科技在上海发布了自主研发的首款通用芯片。GPU芯片BR100，其16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFlops(1PFlops等于1000万亿次浮点指令/秒)级别。

一个光栅显示系统离不开图形处理器，图形处理器是图形系统结构的重要元件，是连接计算机和显示终端的纽带。应该说有显示系统就有图形处理器(俗称显卡)，但是早期的显卡只包含简单的存储器和帧缓冲区，它们实际上只起了一个图形的存储和传递作用，一切操作都必须由CPU来控制。

这对于文本和一些简单的图形来说是足够的，但是当要处理复杂场景特别是一些真实感的三维场景，单靠这种系统是无法完成任务的。

所以后来发展的显卡都有图形处理的功能。它不单单存储图形，而且能完成大部分图形功能，这样就大大减轻了CPU的负担，提高了显示能力和显示速度。

短期内GPU仍将主导Al芯片市场，短期将延续Al芯片的领导地位。GPU作为市场上Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片，应用潜力较大，目前GPU芯片在AI芯片中的占比最大，达36.54%，GPU将继续占领Al芯片的主要市场份额。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国GPU芯片行业市场前瞻分析与未来投资战略规划报告》显示：

从中国主要芯片国产化率来看，射频芯片、移动通信终端、模拟芯片、闪存、微控制器、内存、可编辑逻辑器件的国产化率分别为40%、24%、15%、5%、3%、1%、1%。

谨慎估计GPU芯片的国产化规模约37亿元，由于GPU指令集复杂程度相对较低,国内有一定基础，国产化率有望达到10%-15%，对应37-56亿元的市场规模。

GPU就是能够从硬件上支持多边形转换与光源处理的显示芯片,其作用是计算多边形的3D位置和处理动态光线效果。

GPU是显示卡的“心脏”,也就相当于CPU在电脑中的作用。从技术趋势来看，GPU将成为主流AI芯片。在图形图像处理领域，GPU最终全面取代图形加速卡，通用标准高性能卡是未来云端高性能计算发展趋势。

英伟达NVIDIA公司在1999年发布Geforce256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。从此NVIDIA显卡的芯就用GPU来称呼。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。

GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。英伟达是全球领先的GPU供应商，英伟达是全球GPU市场绝对领先者，2020年英伟达数据中心收入29.8亿美元。

GPU芯片行业未来市场规模及发展趋势预测

数据显示，截至目前，全球人工智能的计算力主要是以GPU芯片为主。到2020年占比将大约提升至42.3%，市场规模约为38亿美元，预测到2024年占比提升至51.4%，届时全球人工智能GPU芯片市场规模将达111亿美元。

随着国内芯片技术的进步，国产GPU芯片已经慢慢发展起来，中国GPU芯片板卡市场将高速增长，预计2024年,中国GPU芯片板卡市场规模将达到370亿元，年均复合增速约30%。

互联网和安防/政府是主要领域。预计2024年，互联网和安防/政府行业市场份额将分别达到48.9%和31.4%，依然占据市场的主要地位;主要还是因为这两个行业是AI应用的重要需求方。

随着5G的逐渐普及，越来越多的计算将转移到云托管，所以我们可以看到大数据中心的计算速率，尤其是GPU计算速率，正在以非常高的速度增长。此外，在网络服务器、汽车和工业生产行业的应用呈现出很高的发展趋势。

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