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天數(shù)智芯天垓100產品卡率先進入量產交付,我國高端GPGPU領域再獲新突破

Felix分析 ? 來源:天數(shù)智芯 ? 作者:天數(shù)智芯 ? 2021-11-01 10:26 ? 次閱讀
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10月29日,天數(shù)智芯宣布公司全自研、國內首款云端7納米GPGPU產品卡——“天垓100”已正式進入量產環(huán)節(jié),未來將為業(yè)界提供領先、強勁的AI算力。天數(shù)智芯產品率先邁入商業(yè)化進程。

目前,天垓100性能可與行業(yè)主流產品相匹敵,產品性能已經達到并滿足數(shù)據(jù)中心、服務器等領域的設計目標,并實現(xiàn)低成本遷移。此外,公司通過早期測試及用戶適配反饋,對產品進行了進一步優(yōu)化,并真正步入量產。這是國產GPU賽道從實驗室走向落地的一個關鍵點,也是我國高端GPGPU領域的又一重大突破!

對此,天數(shù)智芯董事長兼CEO刁石京先生表示:“天數(shù)智芯一直堅持GPGPU戰(zhàn)略,持續(xù)探索GPGPU市場并推出針對市場及用戶需求的優(yōu)質產品。我們擁有全球頂尖的數(shù)字集成電路設計與基礎軟件設計科學家團隊,始終堅持一步一個腳印,踏踏實實把事情做好,天垓100產品卡正式進入量產環(huán)節(jié)對于整個行業(yè)來說都是一個新的里程碑,我們將繼續(xù)結合公司先發(fā)優(yōu)勢并持續(xù)關注客戶需求痛點,加速推進產品商業(yè)化進程并為未來產品迭代做好充分的準備?!?br />
GPGPU設計的難度業(yè)內有目共睹,從產品的軟、硬件架構,計算核心設計,到編譯器、驅動、函數(shù)庫開發(fā),每個環(huán)節(jié)都需要極其扎實的研發(fā)功底,可見產品從實驗室走向量產絕非易事。通常業(yè)內一款高端芯片的前端和后端設計要耗時1~3年,設計完成后的流片環(huán)節(jié),需要3~6個月,還會有流片失敗一切重來的風險。即使成功流片,仍然還需要經過3~12個月的產品測試調優(yōu),才能最終開啟量產。綜上所述,一款高端自研芯片從立項走向真正量產,一般要經歷2~5年的沉淀。

“對于高算力的 GPGPU 芯片,除了芯片自身的設計生產對尖端技術有著非常專業(yè)和極苛刻的要求之外,底層的硬件編程亦十分復雜?!碧鞌?shù)智芯首席技術官呂堅平博士指出:“天數(shù)智芯是中國第一家GPGPU云端芯片及超級算力系統(tǒng)提供商,引領了以AI為代表的高性能計算領域最前沿的潮流。天數(shù)智芯的同事們始終保持精益求精打磨產品的專業(yè)精神,在短短三年間成功讓產品從設計步入了量產階段,這都歸功于公司這支完整的GPGPU團隊的通力協(xié)作以及投資人、客戶、政府及各方伙伴對公司的鼎立支持?!?br />
天數(shù)智芯于2018年6月正式啟動GPGPU芯片設計,兼容主流開發(fā)框架。期間經歷了測試demo,一次流片即成功回片,并啟動與客戶服務器適配等工作,直至今年3月正式對外發(fā)布,在人員有限的情況下,僅用一年半左右時間即完成了芯片的設計。

而芯片BI也不負眾望,展現(xiàn)了卓越的性能。BI芯片采用7納米先進制程、容納240億晶體管并采用2.5D CoWoS晶圓封裝技術,支持FP32,FP16,BF16,INT8等多精度數(shù)據(jù)混合訓練,單芯算力每秒147T@FP16。以同類產品1/2的芯片面積、更低的功耗,提供主流廠商產品近2倍的性能。這足以體現(xiàn)天數(shù)智芯的研發(fā)實力和務實態(tài)度。

據(jù)IDC預測,到2024年中國GPU服務器市場規(guī)模將達到64億美元。如果國產GPU能在2024年取得30%的份額,即可獲得22億美元的市場空間。因此,GPGPU在中國的未來需求廣泛,且對國民經濟的發(fā)展至關重要。

天數(shù)智芯作為中國第一家GPGPU云端芯片及超級算力系統(tǒng)提供商,將始終立足于國內市場,以“成為智能社會的賦能者”為使命,持續(xù)探索、前進。為進一步助推國產GPGPU產業(yè)的發(fā)展而努力,為我國的芯片事業(yè)發(fā)展貢獻重要力量。

關于天數(shù)智芯

上海天數(shù)智芯半導體有限公司(簡稱“天數(shù)智芯”)于2018年正式啟動7納米通用并行(GPGPU)云端計算芯片設計,是中國第一家通用并行(GPGPU)云端計算芯片及高性能算力系統(tǒng)提供商。公司以“成為智能社會的賦能者”為使命,專注于云端服務器級的通用并行高性能云端計算芯片,瞄準以云計算、人工智能、數(shù)字化轉型為代表的數(shù)據(jù)驅動技術市場,解決核心算力瓶頸問題。重點打造自主可控、國際一流的通用、標準、高性能云端計算GPGPU芯片,從芯片端解決算力問題。


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