砺算科技完成数亿元天使轮融资,自研 6nm TrueGPU 显卡芯片明年上市:主攻高性能图形渲染

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2022
02/23
14:36
亚设网
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砺算科技完成数亿元天使轮融资,自研 6nm TrueGPU 显卡芯片明年上市:主攻高性能图形渲染

芯东西 2 月 23 日报道,今日早间,南京 GPU 创企砺算科技宣布完成数亿元天使轮融资。

达泰资本、将门创投、万物创投、海松资本、协立创投等机构参与了本轮融资,融资资金被用于其首款 GPU 产品开发及团队扩张。

砺算科技成立于 2021 年 8 月,是国内 GPU 创业热潮中最年轻的生力军之一。但与多数聚焦 GPGPU 的创企不同,它要做“唯一一家可实现从端 + 云 + 边的高性能图形渲染的中国公司”。

“唯一”,从何而谈?砺算科技联合创始人、联席 CEO 宣以方告诉芯东西,据他观察,当前国内还没有第二家企业,真正有实力实现基于自研架构、全自有知识产权(IP)的高性能图形渲染 GPU 产品。

这家成立仅半年的创企目标明确,计划在 2023 年将国内第一颗 6nm GPU 推向市场,目标是“性能对标国际一线企业产品”,也就是英伟达安培架构 RTX 系列 GPU。

“我们跟行业客户讨论时,他们会很有信心地说,你们做出来,我们就用。”客户的认可令联合创始人、联席 CEO 孔德海深感自豪。首次公布融资之际,芯东西同砺算科技的几位核心创始成员进行了深入交流。

砺算科技完成数亿元天使轮融资,自研 6nm TrueGPU 显卡芯片明年上市:主攻高性能图形渲染

▲ 砺算科技创始团队(从左至右:孔德海、宣以方、牛一心)

01. 近 30 年 GPU 研发经验,创业是水到渠成

创办 GPU 公司,对于砺算科技创始团队而言,是一件水到渠成的事。

砺算公司创始人均曾在老牌硅谷 GPU 公司 S3 沉淀了深厚的技术能力及工程经验。

在 20 世纪 90 年代,刚刚诞生的 GPU 领域呈现群雄混战之景,1989 年成立的 S3 即是早期的头部 GPU 玩家之一。它成立 18 个月后推出的 86C911 产品,正式开启了 2D 图形硬件加速时代。

砺算科技联合创始人、联席 CEO 宣以方,曾是 1992 年 S3 公司 GPU 创始团队成员,也是年销售 2000 万颗的 Trio 图形芯片及第二代 3D 显示芯片 Savage 野人的负责人。

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▲ S3 Trio64V + 显卡

Trio 芯片是 S3 第一个辉煌的缔造者,由它构成的图形加速卡一度风靡市场。在鼎盛时期,S3 公司曾占据 90% 以上的 GPU 芯片市场,并给 DirectX 贡献了许多技术标准。

宣以方毕业于中国台湾交通大学,拥有 28 年 GPU 研发经验,曾领导量产 15 代 GPU 芯片。此前 22 年,他一直担任高级副总裁或副总裁,领导 GPU 开发,包括架构、ASIC、软件、系统、量产、市场等。

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▲ S3 Savage3D 显卡

1984 年,孔德海考入清华大学无线电系本科专业,从 1992 年起从事 GPU 芯片研发,是中国第一代超大规模集成电路(VLSI)设计师。

他在硅谷有 20 多年芯片研发、管理、投资经验,曾在中美 GPU 公司任管理职务,还参与创立 3 个硅谷天使基金。

孔德海参与过 4 家初创公司,其中 1 家在纳斯达克上市,另外 3 家被上市公司并购,也曾任中国第二家纳斯达克上市芯片公司炬力集成(上海)研发副总经理,并担任数家芯片创企的顾问或董事。

砺算科技 CTO 牛一心在 1994 年加入 S3,是首个 S3D 引擎的研发者,也是全球第一代 3D 加速 GPU 芯片 ViRGE(总销售超 1 亿颗)的负责人,此前 18 年担任 GPU 研发副总经理,带领 GPU 硬件设计,支持 DirectX、OpenGL、OpenCL 全部标准。

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▲ S3 ViRGE 显卡

当图形技术进入 3D 主导时代,曾经显赫一时的 S3,开始跟不上技术发展节奏,在市场竞争中渐趋下风。世纪之交,英伟达凭借革命性的 GeForce 256 图形处理芯片大放异彩,经过激烈的竞争缠斗,将 S3、3Dfx 等昔日霸主甩在身后。

S3 则几番易主,先是 2000 年被威盛电子(VIA)以 3.22 亿美元收购,后于 2011 年被 HTC 以 3 亿美元买下。如今 S3 的市场地位早已不复当年,但若论人才输送,S3 可以说是培育 GPU 专业人才的核心基地之一,不少国内外 GPU 玩家的技术带头人,都曾在 S3 从事过 GPU 研发。

正是因为经历多代 S3 经典产品从设计到落地的磨炼,砺算科技创始团队掌握了从 0 到 1 做出大规模销售的高性能 GPU 的经验,以及国内少有的大芯片研发、量产的经验。

在嗅到市场需求后,三位共事十余载的芯片老兵一拍即合,回到国内,打造真正自主研发的 GPU!

02. 主攻高性能图形渲染,不做 AI 加速 GPGPU

砺算科技的 Slogan 是“砥砺算心,不负时代”,这也是该公司名字的由来。

“宝剑锋从磨砺出。”孔德海说,创始团队相信做芯片是一个长期的事,不是砸了几十亿,就能一定做出一个优秀的芯片。他们的长期愿景是持续静下心来认真打磨产品,做出一系列锋利的“宝剑”。

自主研发的 TrueGPU,就是砺算科技正在打磨的核心利器。

目前,砺算科技正在开发基于原创自研架构盘古架构的 GPU 产品,对标国际一线企业产品。据称,这是国内第一颗 6nm GPU,将于明年正式进入市场。

作为一款专攻图形渲染的芯片,其 GPU 既覆盖桌面 PC、笔记本电脑等端侧设备,也包含汽车等边缘产品,以及能够满足数字内容、建筑设计、智慧城市、数字孪生、云游戏、元宇宙等高性能云端渲染需求。

砺算科技完成数亿元天使轮融资,自研 6nm TrueGPU 显卡芯片明年上市:主攻高性能图形渲染

如今全球 GPU 市场由英伟达、AMD、英特尔三大巨头主导,近两年,国内 GPU 创业公司涌现近 20 家,不过截至目前,市面上多数创企的 GPGPU 专注于 AI 计算,不具备渲染能力。

那么,主攻渲染的 GPU 与专注 AI 加速的 GPGPU,究竟有哪些区别?

孔德海给的答案可概括为:GPU 是“难做好卖”,而 GPGPU 是“好做难卖”。

GPU 早期主做图形渲染,2007 年开始走向通用计算,到 2016 年第三次 AI 浪潮兴起,擅长 AI 计算和高性能计算的 GPGPU 逐渐成为数据中心的芯片“宠儿”。

砺算科技又为何坚定选择了更难做的图形 GPU 赛道?

从技术角度来看,砺算科技的 GPU 在功能上是 GPGPU 的超集,结合了图形渲染视觉计算、科学计算、AI 计算三个模块,管理复杂度和设计难度,都要比仅涉及 AI 计算的 GPGPU 更高。

孔德海说,GPGPU 的 AI 加速运算是做大量矩阵乘加,运算方式相对单纯,而 GPU 渲染需将物理世界的东西分割成很多小三角形在数字世界重现,涉及几何、像素、颜色、光照、纹理映射、环境映射等,运算复杂,每个功能都要单独实现。“很多人可能有兴趣想做,但是做不出来,并没有这个能力做。”

从生态角度来看,英伟达花了十几年、投入百亿美金,在 AI 计算、高性能计算领域打造了壁垒森严的 CUDA 软件生态。如果做 GPGPU,则要么兼容 CUDA 生态,要么自建生态,这极具挑战性。

而图形渲染 GPU 的生态较为成熟,是以 DirectX、OpenGL、Vulkan 为主的开放、通用的生态,如果能做出高性能的产品,商业化相对容易。

从市场规模来看,孔德海提到图形渲染 GPU 的 2021 年全球数据达 200 亿美元,几乎是 GPGPU 市场规模的 4 倍。到 2027 年,中国 GPU 市场规模预计达到 1800 亿人民币,是 GPGPU 市场的 2 倍。

随着自动驾驶、智慧城市、元宇宙中的虚拟数字人、云端游戏等应用不断拓展,图形渲染能力难以被替代的 GPU,预计市场需求将持续增长。

因此,砺算科技选择专攻自研架构、自主 IP,打造能完成复杂渲染任务的高性能 GPU 产品。

03. 真正全自研:自研架构 + 自有 IP

“GPU 是一个硬骨头,没有很大的决心和推动力,很难去做好这个事情。”

全自研,是砺算科技的一大核心优势。联合创始人、CTO 牛一心强调说,砺算科技应该是“国内唯一自研 GPU 架构、自主开发 GPU、自有 GPU 知识产权的团队”。

GPU 的系统设计复杂而庞大,技术涉及面广,想要从零打造完全自主的 GPU 芯片并非易事。据孔德海观察,目前国内渲染 GPU 公司基本都是从第三方采购 IP 核,几乎没有一家真正做到全自主研发。

购买 IP 核的 GPU 开发方式,可以说是起步容易、兑现难、进阶难。

一方面,嵌入式 IP 性能低,只能覆盖低端市场;另一方面,由于 IP 核已固定,扩展性较差,且仅获授权,自主性较低,生态支持也不完整。

相比之下,自研 IP 虽然难度大、更具挑战性,却从长远来看拥有更好的发展路径。

比如自研 IP 可以打造高性能 GPU,覆盖国内全方位、全生态市场,并且可扩展,可客制、定制,能无限扩展到云游戏、元宇宙应用。

另外,自研 IP 拥有 DirectX、OpenGL、Vulkan 全生态支持,商业化路径也更为顺畅。

砺算科技创始团队已深耕 GPU 数十年,积累了方法论、顶层设计、最优化调度、高运算单元利用率等诸多工程经验,能兼顾大芯片量产对设计实力、know-how 和经验传承的要求。

因此,砺算科技不是购买 GPU IP,而是确立了自研架构自有 IP 的路线,自己掌握整体芯片设计。

技术创新方面,砺算科技在国内率先使用 AI Powered GPU 技术,通过 AI 方法多快好省地增强其 GPU 的图形渲染功能,实现性能成倍提升。除了优化渲染功能外,这里的 AI 技术也可以用于视频处理、识别等方面的加速任务。

此外,通过国际领先的线程调度管理技术,砺算科技提高了 GPU 渲染和运算单元的实际利用率。

04. 两种商业落地模式,发挥本土定制化优势

在孔德海看来,国内大芯片创业分为三个阶段,第一阶段 2016~2018 年是 AI 芯片,第二阶段 2019~2021 年主要是 GPGPU 芯片,而第三阶段就是主攻图形渲染的 GPU 芯片。

至于选址南京的原因,砺算科技创始团队主要考虑到南京高校资源丰富,电子相关专业学生多、水平高,并且能给予创业公司很好的支持。

尽管去年 8 月才创立,但孔德海认为砺算科技的入局时间并不算晚,反而因为团队技术和工程经验足够丰富,其首款芯片明年进入市场的时间不会输于其他 GPU 企业。

考虑到芯片人才的稀缺,在创立之初,砺算科技已经搭建了整建制研发和量产团队。

孔德海透露道,过去半年,砺算科技持续推进研发以及与行业伙伴的合作,团队规模已经扩展至数百人,其中研发团队占比超过 90%。

据悉,许多团队成员毕业于加州大学、清华、北大、复旦、上海交大等知名学府的微电子专业和计算机专业,并具有平均 15 年的 GPU 从业经历,包括 S3、泰鼎、高通、英特尔、英伟达、AMD 以及国内 GPU 或 GPGPU 创业公司。

当前,砺算科技有两种商业落地模式:

一是研发和销售自研 TrueGPU 图形芯片,在端、云、边等多领域应用。

二是配合客户,定制优化,提供高性能 GPU 板卡和系统,直接解决客户的技术和新产品商业化问题。这也是本土企业贴近市场需求的一大优势。

至于如何吸引更多人才?宣以方说,国内公司要达到英伟达的高度,必须团队整体朝着同一个目标团结一致,并且从上到下有长期艰苦奋斗的恒心,并谈到砺算科技主要从三个方面来提高团队凝聚力:一是做有意义的事情,二是实现整个工作环境的愉悦性,三是与员工共同创业,给员工的股份在业内是很大方的。

05. 结语:数字经济时代,GPU 成关键算力资源

如今,在发展数字经济的主旋律下,不断提升的算力需求已成为拉动 GPU 市场增长的重要引擎。

根据市场研究机构 Market Study Report 数据,全球 GPU 市场在 2020 年达到 224.1 亿美元,预计将在 2021-2028 年间以 31.87% 的速度同比增长,最终在 2028 年达到 1655.9 亿美元,这正是砺算科技这类创企涌现的土壤。

在看到 GPU 前景与机遇的同时,孔德海也对当前 GPU 创业热潮中的一些问题感到担忧。一方面,以互联网投资的打法来投资大芯片,实则会破坏芯片生态;另一方面,以低价位“内卷”的方式来争夺低端市场,是没有意义的。

背靠拥有 GPU 设计开发完整经验的资深团队,砺算科技希望能做到通过打造全自研 GPU 大芯片,与全球 GPU 头部玩家同台竞技,为从传统渲染市场到云游戏、元宇宙等众多领域提供算力基石。

THE END
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