深流微智能CTO Jerry：国产GPU必将迎来难得的机遇，从而实现技术突破_新浪财经

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　　11月15日-17日，第二十四届中国国际高新技术成果交易会-中国高新技术论坛在深圳召开，主题为：科技改革驱动创新，科技创新驱动发展。深流微智能科技（深圳）有限公司 CTO Jerry出席论坛并演讲。

　　Jerry首先介绍了我国集成电路发展情况。他表示，芯片已经无处不在，并时时刻刻改变着人们的生活，成为工业粮食。芯片技术是国家经济的隐形之柱，是大国竞争的科技制高点。近年来我国集成电路的产业规模不断壮大，集成电路产业取得了阶段性的成效，为实现高质量发展打下了坚实的基础，产业技术创新能力大幅增强，据工信部和中国半导体行业协会统计2014年—2022年中国集成电路产业销售从3015亿元增长到13085亿元，近十年产业的复合增长率19%，是同期全球产业增速的三倍。近年来我国集成电路设计企业数量不断增长，由2017年1380家增至2020年2218家，年均复合增长率12.6%，2021年我国集成电路设计企业达到了2810家，较上年的2218家同比增长26.7%。根据中国海关总署数据，尽管2021年中国集成电路出口为3107亿，同比增长19.6%，出口金额1537.9亿美元，同比增长32%，但集成电路产品进口呈现较高增速，进口金额达到4325.5亿美元，同比增长23.6%，这也很大程度上证明中国集成电路产业仍然具有较大的发展提升空间，特别是对高端芯片缺口比较大。

　　GPU核心处理器是一种专为并行处理任务而设计的微型处理器，包括图形和视频渲染，GPU能应用在台式机、笔记本电脑、游戏机、数据中心等集中需要渲染图形或高性能计算的场景。现在GPU拥有两大功能，一是利用强大的图形引擎进行图形视频的渲染，二是可以处理各种神经网络或机器学习等人工智能计算。GPU主要应用在大规模人工智能计算，数据中心及超算等场景，关注的是双精度浮点计算能力。随着人工智能、大数据技术的发展，已经成为和CPU芯片同等重要的基础性芯片。上世纪90年代为应对大量的图形计算问题，GPU顶点处理器的可编程性得到增强，表现出通用计算能力，20世纪初统一渲染处理器，流处理器奠定了通用计算的基础，未来GPU将向大规模扩展计算能力的高性能计算（GPGPU）、人工智能计算（AI GPU）、更加逼真的图形展现（Ray Tracing GPU，光线追踪GPU）三大方向发展。我们正在进入一切需要可视化的时代，可视化需要大量的图形图像计算能力，无论是云端还是边缘者都需要大量的高性能图形图像处理。

　　随后他指出，GPU是一个高技术含量的赛道，而且我国在这一领域的发展已经落后了很多，尽管近几年诞生了不少GPU初创公司，受到资本的青睐并取得一些成果。目前我国GPU初创公司分为两类：一类是图形渲染GPU公司：大多采用第三方嵌入式GPU IP核授权，非常有利于快速实现也有利于快速构建软件栈，极大降低研发周期和风险，使用IP授权也有一个缺点，核心专利无法自控，嵌入式GPU核架构无法支持高性能图形渲染需求，非真正意义上的自有知识产权。另一类是支持AI计算的GPGPU公司（AI GPU）：是内建AI加速器提升专项跑分，大都不支持双精度浮点运算，不支持图形显示和图形渲染。

　　他介绍到，深流微智能科技有限公司成立于2021年5月，致力于填补我国中高端GPU芯片的空白，是国内唯一自研高性能图形渲染GPU的厂商，拥有完全自主知识产权的GPU架构与微架构设计，核心技术成员来自于顶级芯片设计公司，深流微虽然才成立一年多，但是技术实力已经得到业界的认可，并多次获得国家级技术创新大赛优秀项目称号，深流微制定了清晰合理的产品产业化路径。深流微坚持从0开始独立自主，采用了一种自创的，在专利和技术方面有突出特点的XST架构，形成了完整可迭代升级的基础开发生态系统，深流微自研的XST系列GPU通过多核与数据预取，多线程与超标量等技术等优化技术来提高通过多核的运算效率，在计算密集型应用方面具有很好的性能，可广泛应用于元宇宙、虚拟现实、AI计算等领域。深流微秉持静水流深的企业精神，将继续在高性能图形渲染GPU领域努力钻研，希望与广大业界同仁一起合作，为国产GPU早日实现真正的自主可控贡献自己的力量。

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