国产GPU添新玩家，两款业界第 一7nm芯片曾由他打造

他在现场只是播放了一张的演讲内容。

竟引得众人不约而同，纷纷高举手机拍照，会场更是掌声不断。

他叫钱军，很多人熟知这个名字，是因为他曾在AMD担任高管一职长达近10年时间。

在此期间，钱军还带领团队设计量产了两个业界第 一：

第 一颗7nm图形处理器

第 一颗7nm GPGPU架构的AI芯片

而刚才现场之所以会有那般反响，正是因为钱军在2018年所成立的瀚博半导体，搞了一个“大动作”——

预览了国产7nm云端GPU芯片，SG100。

据了解，SG100是集渲染、AI和视频于一体的全功能GPU，在吞吐、延时等性能中具备世界*水平。

至于它所要发力的领域，正是云游戏、云手机、云桌面、云计算等元宇宙关键性应用场景。

例如在现场，钱军便演示了在SG100加持下视频渲染的效果对比：

不难看出，在色彩、帧率、细节、光照等方面，都是要优于世面主流GPU芯片。

并且随着SG100的预览，也就意味着国产GPU玩家队伍，又正式添加一位新成员。

但纵观整场发布会，“业界*”、“性能数倍”等标签显得格外醒目。

之前以“拥有18年以上高端芯片设计和量产经验”先声夺人的瀚博半导体，再次来到聚光灯下。

适应多样化计算需求：芯片、计算架构、软件平台

在钱军看来，芯片及其衍生的产品，从来不是“单打独斗”的存在。

相反，他认为芯片性能的强大，应当是源自底层计算架构。

为此，瀚博半导体在现场率先亮出的便是自研的统一计算架构——VUCA（Vastai Unified Compute Architecture）。钱军表示：

我们用了中台的概念。核心的IP就类似中台，然后上层有统一的开发平台。可以根据产品和规划和侧重点，设计和推出更符合市场需求的产品。

而这张全景图，可以说是贯穿了瀚博半导体的多项核心技术。

例如架构的底层整合了多款高性能计算引擎，包括高性能AI引擎、可编程的矢量计算引擎，还有硬件化视频解码、具备渲染能力的显示核心等。

在这些计算引擎之上，拥有一个高效统一的存储管理、一致性的接口和低延迟的链接。

之所以如此设计，是因为芯片及其产品单单有算力是不够的，接口、数据等因素依旧会成为制约算力效能的羁绊。

除此之外，要想让算力资源效能更大化，它还需要被池化、在云端被集中；因此，瀚博半导体的统一计算架构还设置了完整的虚拟化功能。

而配合的统一的底层软件设计、模块化的上层计算算子库和功能模块，则会让芯片及产品在面对不同客户的需求时，变得更加灵活。

整体而言：

瀚博统一架构让计算密集型的AI、视频、渲染任务性能得到*化硬件加速，同时端到端缩小延时，一体化助力云端实时图形渲染、AI增强处理、视频编解码等需求。

也正是基于这样的统一架构，钱军在现场发布了瀚博半导体的更多新品。

数据中心推理加速卡——载天VA10

载天VA10是一款用于数据中心的高性能AI计算、推理的加速卡。

从性能角度来看，载天VA10所拥有的*亮点，在于INT8峰值算力达400TOPS！

这一数值便一举刷新业界纪录。

但若是仅凭借算力峰值来判断加速卡的强弱，那还是有一些片面，需要的更多的综合性比较。

比如要考虑“算力密度”，算力密度可以从两个维度来讲。

*是按芯片单元面积将算力平均下来，比如一平方毫米芯片的算力如何。另外一个，是每单元瓦的算力，也即每瓦功耗能够提供多大的算力。

例如载天VA10的设计功耗为150W，而在同等条件之下：

最高吞吐率是主流GPU的2倍以上

最高性能延时是主流GPU的6%

不仅如此，在低延时场景（低于4毫秒的YoloV3检测算法场景）下，载天VA10的推理性能，更达到同功耗市场主流GPU的3倍以上。

也正是得益于载天VA10的如此性能，它便非常适合“上岗”一些需要高实时性的云端AI场景，例如直播视频增强、智慧交通管理、实时语义理解等。

以智能ROI优化为例，载天VA10的效果。

不难看出，无论是实时处理效率，亦或是色彩增强效果，载天VA10都是肉眼可见的更胜一筹。

边缘AI推理加速卡——载天VE1

除了数据中心端，瀚博半导体聚焦在边缘端同样发布了新品，载天VE1。

不同于载天VA10，载天VE1更侧重的发力点，是在那些大算力的需求场景。

例如车路协同、低速自动驾驶（无人配送车、港口物流园区无人驾驶的车辆）等。

而载天VE1之所以能够“胜任”于这些场景，还是得益于它自身的性能：

在 40~65瓦功耗下，INT8峰值算力达100TOPS

吞吐率达到主流GPU的2倍，但延时不到主流GPU的5%

软件平台VastStream

但也诚如刚才所言，硬件性能上的“单打独斗”并不能将其功力全程发挥出来。

因此，瀚博半导体对此的破解之道，便是“软硬一体”——VastStream。

据了解，VastStream软件平台，可以加速各类AI应用的部署。

例如计算机视觉、视频处理、自然语言处理、搜索与推荐、算子自定义扩展等。

而其全新软件组件，还提供了系统管理等三大管理工具，方便客户部署。

与此同时，VastStream的基础软件栈功能也变得更加丰富。

主要特性包括统一接口、灵活调度、通用AI计算、多路高效视频转码+AI增强、易编程快迁移、工具链完备等。

至此，不难看出瀚博半导体已经出现一条清晰可见的业务线：

芯片、推理加速卡、一体机的硬件产品，再到软件整合的系统解决方案。

那么对于这位新晋的“GPU玩家”来说，如今也到了回答这个问题的时候：

瀚博要走怎样的一条“GPU之路”？

对于这个问题，钱军其实在现场已经给出了答案：

我们致力于做全球*的综合算力平台。

而这次预览的GPU，可以说仅是瀚博半导体完整拼图中的重要一块。

这一点，从瀚博半导体的发展路径中便可以了解一二。

钱军在创立瀚博半导体之初，虽然有着数十年深耕GPU的团队，但他们却没有直接切入到造GPU的赛道。

选择的切入点反倒是“AI+视频”，而且这其中的AI更多的是在推理应用侧。

之所以如此，是因为钱军认为视频就像一枚硬币，有着2个维度。

对于已经产生的视频，是一个计算机处理的问题，包括增强、分析等等。

而对于还未出现的视频，那就是一个像素生产的问题，包括渲染等工作。

虽然此前瀚博半导体从未官宣过类似SG100这样的GPU的消息，但与GPU相关的能力其实已经是嵌套在了此前的产品中，只是并未对外宣传。

此举背后的逻辑，就是让产品先用起来，然后再打造一颗独立的高性能GPU。

加之已有的推理卡、软硬件等，便可把“综合算力平台”的拼图拼完整了。

然而把“国产GPU”这条线铺开来看，在瀚博半导体之前，已然是一副势头凶猛的态势。

那么在这样的大环境之下，瀚博半导体正式进入“国产GPU玩家”之列，其所持的杀手锏又将是什么？

对此，钱军表示：

重要的不是只有一个芯片、一个“硬疙瘩”；更重要的是一个软件的生态和合作的生态。

唯有做到高性能、低成本，然后用起来才是硬道理。

One More Thing

瀚博半导体此次正式步入GPU市场，一个非常醒目的标签，便是团队拥有在AMD数年的造芯经验。

而在2020年成立的摩尔线程，其创始人也曾在GPU巨头英伟达任职长达15年。

两个GPU巨头之间长期的“对垒”，已然是人尽皆知的事情。

但现在，从英伟达和AMD出走的人，在国产GPU这条道路上再度“交锋”。

嗯，有点意思。

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