华为海思再放王炸，自研GPU对标高通旗舰，这类芯片有多难造？

　　最近两天，华为新一代的麒麟芯片有了一些新进展，虽然说现在不能够确定是否能找到代工，但是已经有消息透露出GPU性能会有大幅度提成。传说中的新麒麟芯是这么回事？相当于苹果和高通的什么水平
　　最近，官方媒体确认了供应链厂商已经收到了华为Mate50的新设计，同时还有消息表示，在mate50上，海思麒麟芯片可能会重新出现在华为手机上，而且九字开头的旗舰级芯片。这条消息不是完全没有可信度，华为海思曾经是中国最大最强的芯片设计公司之一，华为在芯片领域遭到限制之后，华为的高管们曾表示，坚决不会放弃海思，将会保留火种，一直迭代芯片设计方案。
　　并且关于之前ARM公司的版权问题，现在也有了定论，华为海思是有权使用ARMv9架构的，而且因为ARM目前仍然是一家英国公司，所以不受美国方面的因素影响。
　　所以从技术条件和架构授权层面来说，海思提出新的麒麟旗舰芯片方案，并非空谈。同时该消息还有一个更大的亮点，让微胖叔虎躯一震，新芯片的GPU部分采用了华为自研的架构，而不是在麒麟9000上的ARM公版架构。
　　消费数码市场发展到现在，已经有越来越来多人开始关注手机性能，尤其是手机SoC的性能，只要稍微在某个方面存在一点短板，就有让今年旗舰在高端市场败下阵来。所以，海思作为芯片设计部门，但凡对超越公版架构抱有一点的怀疑，就不可能采用自研架构。
　　新的麒麟9系就算是无法流片，无法量产，也必须针对市场需求去设计，所以说下一代麒麟芯一定会超过用公版ARM架构的猎户座和联发科二线梯队，那么高通骁龙呢？其实上一代麒麟9000就已经对公版GPU进行了魔改，总体性能和骁龙888打个平手，而且，骁龙888还是晚了3个月才问世的产品。这么看，新麒麟干翻骁龙还是很有希望的，但面对苹果就稍显吃力了，按照以往的同代产品对比，苹果的GPU总体性能都比按照最新的供应链消息，苹果下一代GPU提升高达35，如果该消息属实，新麒麟面对苹果芯片还是王先生比玉先生，差一点。
　　GPU是个什么东西？被国外的垄断情况有多严重
　　无论是华为还是高通和苹果，最近几年都越来越重视GPU的性能，都开始在GPU上面发力。那么这个GPU是什么，有什么用呢？
　　早年，CPU承担了所有的计算任务，但是随着画面越来越丰富，需要处理的图形和像素越来越多，CPU的效率问题就越来越明显。
　　按理来说，计算一个像素点，计算一个三角形，都是非常简单的计算任务，虽然这种任务比较简单，但是会同时发生很多很多个任务，例如，现在GPU在运行游戏时，每个场景的三角形计算量已经可以拉高到十亿乃至百亿级别。
　　然而CPU最多也不过256个线程，在毫秒之间爆发的如此海量的计算任务，简直无能为力。而GPU的诞生就为了处理这样的类型高度统一，但是更简单的计算任务，所以GPU的本质就是拥有非常非常多个核的处理器。
　　用电子厂来比喻的话，CPU核心就是经验丰富的老师傅，什么都能干，但是工作步骤一板一眼，而且工资高，还要专门的办公室，人均占地面积大。而GPU核心，又称为流处理器，就是最普通的流水线工人，每天的任务就是负责打螺丝，也只会打螺丝，但是普通工人的工资低，培训成本低。同样是100万颗螺丝，一边是8位老师傅，一边是8000名流水线工人，明显是后者更划算。
　　所以说，GPU在未来更重要，人们对影像、游戏的需求越来越高，包括可能成为下一代计算设备的VR和AR，当今的GPU根本无法满足，想要达到沉浸式的体验，VR分辨率必须达到2000ppi左右，手机屏幕的16倍左右，这种理想状态的GPU需要把两颗3090的GPU压缩到手机SoC大小的芯片中。
　　GPU虽然名为图形处理器，但是在AI计算和某些并行计算场景下依然非常受用，这也就是为什么GPU处处可见的原因，在围棋上打败人类的阿尔法狗，城市大数据中心，超级计算机、汽车智能驾驶和挖矿矿场都需要大量的GPU算力。
　　再比如，我们正在使用的语音识别技术，人脸识别技术，这些AI技术都是大量的GPU算力支撑起来的。
　　但遗憾的是，当今GPU市场和专利，基本上被国外垄断，在PC和家用游戏机市场，AMD和英伟达占据了绝大部分市场份额，那些没有安装独立显卡的用户，也在使用英特尔的GPU。
　　手机领域也是差不多的状况，苹果采用自研架构，几乎是秒天秒地的存在，国内厂商，算上台湾省的联发科，目前主要使用的都是ARM公版架构，即使强如华为海思，先后推出过多种应用在其他处理器上的自研架构，但始终不敢对GPU大动干戈。
　　GPU有极高的技术壁垒，高到什么程度呢，这里说一个冷知识，全世界GPU出货量最大的厂商不是英伟达和AMD，而卖集显的英特尔，市场份额在60左右。
　　英特尔自己都整不明白GPU，英特尔早在1997年就宣布研发高性能GPU，2007年计划彻底失败，2010年宣布放弃，2020年再次宣布从头再来，但事到如今，英特尔显卡还是没有上市。
　　微胖叔早在1999年，就购买过英伟达第一代TNT2显卡，这块显卡给当时还年轻的我留下了非常深刻的印象，可以流畅运行那个时代的3D游戏。时间已经过去了20多年，英伟达已经从硬件架构、软件算法和市场生态上积累了很强的实力。
　　现在的英伟达，不仅在高级图形处理上是引领者，在AI计算领域也是权威和规则制定者，在GPU领域，英伟达甚至超越了高通在通信领域的的地位。GPU对中国有多重要，中国的现状是怎样的？
　　GPU的重磅级应用，大体来说就是三个领域，一个是超算，一个是AI计算，还有一个就是普罗大众的影音游戏需求。
　　最近几年，中国正在快速发展数字经济和数字城市，很多城市相继上马超算和大数据中心，英伟达这家美国企业也能从中盈利不少，目前我国虽然有华为昇腾、百度昆仑，壁仞科技、摩尔线程、景微嘉等等企业，但是这些产品要么性能羸弱，相当于英伟达几年前的产品，要么是过分偏科，低精度运算行的，高精度运算不行，高精度运算性能还不错的，价格又太贵。
　　而英伟达的GPU在各种计算场景的表现都不错，是能力均衡的六边形战士，也导致国内计算中心为了保证项目稳定运行，不得不优先考虑英伟达。
　　不过，国产GPU也不是完全没有机会，国内的这些数字基础设施项目，都有着很高很高的国产化意愿，不仅是国外产品成本高，另一方面是在外国厂商的限制和规则下做事，难以实现软硬件同步协调发展的生态。如果一旦国产GPU实现突破，就有可能由点及面迅速推广开来。
　　除了B端业务，普通消费级市场同样也非常重要，中国虽然错过了电脑游戏的黄金期，但是在手机游戏却是领导者。
　　现在明显的问题在于，移动端GPU的算力明显跟不上日益增长的需求，迄今为止，没有任何一台手机能够保证长时间游玩满画质原神，甚至连搭载了M1iPad都够呛。游戏玩家期待的光线追踪，更逼真纹理和材质更是无从谈起。
　　不过幸好，移动端GPU领域并没有英伟达这样的霸主存在，在这种低功耗场景下，AMD大名鼎鼎的RDNA2架构也吃了闭门羹，国内虽然技术积累不多，但是并没有像在AI计算和高性能图形计算领域的差距那么大。
　　华为率先开发GPU自研架构，就是一个国产GPU实现从入门到突破的良好标志。中国有全世界最大的手机游戏市场，最多的手机游戏公司，芯片公司和厂商可以共同发力，中国未来在移动端领域，打造出一个类似英伟达CUDA生态的城堡，这也不是没有可能。