根据Jon Peddie Research（JPR）的一份报告，中国的GPU初创公司数量大增，因为该国试图获得人工智能（AI）实力和半导体主权。此外，近年来，随着对AI、高性能计算 （HPC） 和图形处理的需求以前所未有的速度增长，全球 GPU 制造商的数量也在增长。在PC的独立显卡方面，AMD和Nvidia保持领先，而英特尔正试图迎头赶上。
18 家GPU开发商
在 1980 年代和 1990 年代，数十家公司开发了显卡和独立图形处理器，但对 3D 游戏最高性能的激烈竞争迫使其中绝大多数公司破产。到2010年，只有AMD和Nvidia可以为游戏和计算提供有竞争力的独立GPU，而其它公司则专注于集成GPU或GPU IP。
2010 年代中期，中国 PC GPU 开发商的数量迅速增加，这得益于中国推动技术自给自足以及人工智能和 HPC 作为高科技大趋势的出现。
根据Jon Peddie Research的数据，全球总共有18家公司开发和生产GPU。有两家公司主要针对智能手机和笔记本电脑开发SoC绑定的GPU，有6家GPU IP提供商，还有11家专注于PC和数据中心的GPU，包括AMD，英特尔和Nvidia，他们设计的显卡最终出现在我们的最佳显卡列表中。
事实上，如果我们把壁仞科技和天数智芯等其它中国公司加入名单，将会有更多的GPU设计师。然而，壁仞科技和天数智芯目前只专注于AI和HPC，因此JPR不认为他们是GPU开发商。
中国需要GPU产品
作为世界第二大经济体，中国大陆不可避免地在几乎所有方面与美国和其它发达国家竞争，包括技术。中国做了很多工作来吸引来自世界各地的工程师，并在中国建立各种芯片设计初创公司。事实上，中国每年都有数百家新的IC设计公司出现，他们开发从微型传感器到复杂通信芯片等各种产品，从而使该国能够提升供应链自给自足能力。
但要真正加入人工智能和HPC的潮流，中国需要CPU、GPU和专用加速器。在计算方面，中国公司不可能很快抛弃长期的CPU和GPU市场领导者。然而，开发和生产一个像样的GPU可以说比试图构建一个有竞争力的CPU更容易。
“人工智能培训是（中国GPU公司）的最大动力，避免了英伟达的高价格，以及中国对自给自足的渴望，”JPR负责人乔恩·佩迪（Jon Peddie）说。
GPU 是并行的，这意味着内部有大量可用于冗余的计算单元，这使得 GPU 更容易启动和运行（假设每个晶体管的成本相对较低并且整体产量不错）。此外，由于 GPU是并行的，因此以横向扩展方式并行化它们更容易。中芯国际没有台积电那样先进的制程节点技术，这种性能扩展方式看起来足够好。事实上，即使中国GPU开发商无法获得台积电的先进节点（N7及以下）订单，至少其中一些仍然可以在中芯国际生产更简单的GPU设计，并解决AI/HPC和游戏/娱乐市场。
从中国角度来看，人工智能和具有HPC功能的GPU可能也比CPU更重要，因为人工智能和HPC可以实现全新的应用，例如自动驾驶汽车和智慧城市。
GPU微架构相对容易，但硬件设计昂贵
同时，应该注意的是，虽然有一堆GPU开发人员，但实际上只有两个可以为PC构建有竞争力的独立GPU。这可能是因为开发 GPU 架构相对容易，但要正确实现它并设计适当的驱动程序确实很难。
CPU和GPU微架构本质上处于科学和艺术的交叉点。Peddie说，它们是一组复杂的算法，可以由相当小的工程师团队开发，但它们可能需要数年时间才能开发出来。
Peddie表示，成本方面，如果只考虑架构师，团队可以低至一个人到四个人，但是，任何类型的建筑，建筑物，火箭飞船，网络或处理器都是复杂的“国际象棋游戏”，试图预测五年后的制造过程和标准，成本效益权衡在哪里，要添加哪些功能，以及删除或忽略哪些功能是非常棘手和耗时的工作，等等，架构师在脑海中花费大量时间运行假设场景——如果我们将缓存放大 25% 会怎样？如果我们有 6000个FPU会怎样？
由于微架构可能需要数年时间才能开发成功，并且需要才华横溢的设计师，因此在一个上市时间就是一切的世界里，许多公司从 Arm 或 Imagination Technologies （IMG）等公司获得现成的微架构甚至经过硅验证的 GPU IP 许可。例如，芯片和物理IP的合同开发商Innosilicon授权Imagination为其Fantasy GPU微架构IP授权。还有另一家位于中国的GPU开发商，它使用Imagination的PowerVR架构。同时，兆芯使用了从Via Technologies获得的高度重复的GPU微架构，Via Technologies继承了S3 Graphics的“财产”。
开发微架构的成本可能会有所不同，但与现代高端 GPU 的物理实现成本相比，它相对较低。
多年来，苹果和英特尔这两家公司都拥有大量的工程人才，他们的GPU设计都依赖于IMG（苹果仍然在一定程度上这样做）。高通公司长期使用ATI/AMD的产品，三星在尝试设计自己的图形引擎，但目前在使用AMD的。
两家新的中国公司聘请了前AMD和Nvidia架构师来创建他们的GPU团队，另外两家使用IMG。对于架构师来说、担心的问题以及如何找到修复方法是一个非常耗时的过程。
“如果你能去一家已经有设计并且已经设计了很长时间的公司，你可以节省大量的时间和金钱 - 上市时间就是一切，”Jon Peddie Research的负责人说。“有这么多的‘陷阱’，并非AMD或Nvidia设计的每个GPU都是赢家，但是，一个好的设计会造福几代人。”
使用新的制程节点技术，硬件实施和软件开发非常昂贵。国际商业时报估计，使用5nm级技术制造的相当复杂的器件的成本超过5.4亿美元，这些成本将在3nm时增加两倍。
“如果包括布局和平面图、模拟、验证和驱动程序，那么GPU的开发成本和时间就会飙升，”Peddie 解释道。“弄错一条布线，你可能会花费数月时间追踪它。”
世界上只有少数几家公司可以开发具有现代游戏复杂性的芯片，AMD和Nvidia的计算GPU（460亿-800亿个晶体管）是佼佼者，但总部位于中国的壁仞科技可以对其BR104和BR100做类似的事情（推测BR104包含约385亿个晶体管）。
尽管成本高昂，但11家PC/数据中心 GPU开发商中有 8家来自中国。也许，在不久的将来，除了美国大公司之外，我们不会看到任何人提供有竞争力的独立游戏GPU，这是因为开发 GPU 既困难又耗时，而且在很大程度上，这些高度复杂的 GPU 需要极其昂贵的硬件实现。中国能否派出有竞争力的参赛者还有待观察。
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