國産GPU性能現狀
近年來，國内GPU晶片廠商在技術研發上狠下功夫，産品性能已經不落後于英偉達的中低端産品。以芯動科技的＂風華1号＂為例，其采用了7納米工藝制程，擁有128bit位寬記憶體接口，具備4.0TFLOPS的半精度浮點計算能力。在一些通用GPU計算測試中，其性能已經可以與英偉達的GTX 1650 Super相媲美。
另一家國産GPU廠商摩爾線程的MTT S80系列産品，則采用了12納米工藝制程，擁有256bit位寬記憶體接口，理論計算能力高達6TFLOPS。在AI推理任務上，其性能甚至可以超過英偉達的GTX 1660 Ti。
從上述情況可以看出，國産GPU晶片在性能方面的确已經不落後于英偉達的中低端産品。但要想真正替代英偉達，還需要攻克一個更大的難關 - CUDA生态壁壘。
CUDA生态壁壘
CUDA生态系統概述
CUDA（Compute Unified Device Architecture是英偉達推出的一套并行計算架構，包括GPU加速計算的指令集和并行計算元素，以及配套的程式設計模型和軟體環境。
CUDA生态系統非常龐大，不僅包括英偉達自家的CUDA工具鍊，還包括了大量方軟體和架構。比如深度學習架構PyTorch和TensorFlow，都對CUDA生态有着深度整合和優化。很多AI模型訓練和推理都依賴于CUDA生态。
國産GPU無法使用CUDA
由于CUDA生态是英偉達自家的專有技術，國産GPU無法直接使用這一生态系統。如果要在國産GPU上運作基于CUDA的模型和應用，就需要重新适配和優化，工作量非常大。
這給國産GPU替代英偉達帶來了很大阻力。很多AI企業由于依賴CUDA生态，即使國産GPU性能不差，也不願意輕易切換到國産GPU。
打破壁壘的關鍵
要想國産GPU真正替代英偉達，打破CUDA生态壁壘是關鍵所在。這需要國内GPU廠商在軟體生态建設上做出更大投入，建構與CUDA生态相容或者更強大的軟體生态系統。
國内AI企業和開發者也需要加大對國産GPU生态的支援力度，将更多的AI模型和架構移植到國産GPU平台上。隻有軟硬體協同發力，國産GPU才能真正替代英偉達。
存算一體AI晶片
發展趨勢
随着生成式AI模型越來越複雜，對算力的需求也在不斷增長。未來的發展趨勢可能是存算一體AI晶片，将算力和存儲內建在一起，大幅提高單晶片算力和能效比。
存算一體AI晶片可以避免資料在存儲和計算單元之間的傳輸，減少了帶寬壓力，提高了能效。同時由于算力和存儲的緊密內建，也能夠支援更大規模的模型。
業内人士預計，未來存算一體AI晶片的算力将達到每秒萬億次運算量級，能效比也将比現有GPU提高數個數量級。這将為AI的發展注入新的動力。
國内企業布局
國内已經有不少企業瞄準了存算一體AI晶片這一方向。例如，地平線已經推出了＂征程＂系列存算一體AI訓練晶片，單晶片算力高達1000TFLOPS。
另一家企業燧原科技則專注于存算一體推理晶片，其＂燧舟＂系列産品單晶片算力可達500TFLOPS，功耗僅為100W。
除了專業AI晶片企業，一些傳統IT巨頭也在布局這一領域。例如華為的昇騰AI處理器就采用了類似的存算一體架構設計。
突破CUDA壁壘的希望
如果國内企業能夠在存算一體AI晶片上取得突破，就有望突破英偉達的CUDA生态壁壘。由于存算一體晶片與傳統GPU架構差異很大，CUDA生态的優勢将大大減弱。
存算一體AI晶片由于算力和能效的巨大優勢，必将推動AI模型和架構的重新設計和優化，以充分發揮其性能潛力。這将給國産晶片帶來機會，有望在新一代AI生态中占據重要地位。
雖然國産GPU晶片在性能上已經不落後于英偉達的中低端産品，但要想真正替代英偉達，打破其CUDA生态壁壘才是關鍵。未來存算一體AI晶片可能是突破的方向，國内企業如果能在這方面取得突破，就有望替代英偉達，實作國産GPU的崛起。