剖析 GPU 未来发展方向

一、GPU 发展历程

1999 年，NVIDIA 公司在发布其标志性产品 GeForce256 时，首次提出了 GPU 的概念，尽管如此，追溯 GPU 的历史，要从图形显示控制器说起。

世界上第一台个人电脑 IBM5150 于 1981 年由 IBM 公司发布，这台 PC 搭载了黑白显示适配器（monochrome display adapter，MDA）和彩色图形适配器（color graphics adapter，CGA），这便是最早的图形显示控制器[3]。

后来，IBM 又推出 EGA（enhanced graphics adapter），并于 1987 年提出了 VGA（video graphics array）标准，它是 IBM 为 PS/2 系统中的 Model50、60 和 80 机型所内建的显示系统，VGA 在文字模式下可支持 720×400 分辨率，绘图模式下可支持 640×480×16 色和 320×200×256 色输出，VGA 标准一直沿用至今。为了保证兼容性，当今的显卡依然会遵循 VGA 标准。

二、GPU 显卡

显卡（GPU）是深度学习的重要部件，甚至比 CPU 更重要。

做深度学习不用 GPU 只用 CPU 显然是不明智的，所以作者 Tim 先介绍了 GPU 的选择。

选购 GPU 有三大注意事项：性价比、显存、散热。

使用 16bit 的 RTX 2070 或者 RTX 2080 Ti 性价比更高。另外在 eBay 上购买二手的 32bit GTX 1070、GTX 1080 或者 1080 Ti 也是不错的选择。

除了 GPU 核心，显存（GPU RAM）也是不可忽视的部分。RTX 比 GTX 系列显卡在显存方面更具优势，在显存相同的情况下，RTX 能够训练两倍大的模型。

通常对显存的要求如下：

如果想在研究中追求最高成绩：显存>=11 GB；

在研究中搜寻有趣的新架构：显存>=8 GB；

其他研究：8GB；

Kaggle 竞赛：4~8GB；

创业公司：8GB（取决于具体应用的模型大小）

公司：打造原型 8GB，训练不小于 11GB

需要注意的是，如果你购买了多个 RTX 显卡，一定不要忽视散热。两个显卡堆叠在相邻 PCI-e 插槽，很容易令 GPU 过热降频，可能导致性能下降 30%。这个问题后面还会具体讨论。

内存：选择内存（RAM）有两个参数：时钟频率、容量。这两个参数哪个更重要？

三、GPU 未来趋势

GPU 的未来方向，可以从 NVIDIA 2019 年的中国 GTC（GPU technology conference）大会窥见一斑。

GTC 会议是 NVIDIA 近年来每年举办的一场 GPU 技术大会，汇集全球顶级的 GPU 专家，提供 GPU 领域颇具热门话题的相关培训和演讲。

在这个大会上展示的是全球 GPU 研究人员的最新的研究和应用方向，通过 GTC 会议可以窥见 GPU 的未来。

2019 年中国 GTC 大会设置了两大主题，分别是 AI 和图形，两个大主题之下各自又有一些小主题[8]，如表 2 所示。

2019 中国 GTC 大会主题

不难看出，GPU 的未来趋势无外乎 3 个：

大规模扩展计算能力的高性能计算（GPGPU）、人工智能计算（AIGPU）、更加逼真的图形展现（光线追踪 Ray Tracing GPU)。

虽然 GPU 的最基本功能-显示技术在大会主题中没有“显式”地提及，但是众多应用方向均与之密切相关，譬如：智慧医疗和生命科学、游戏、虚拟现实/增强现实、工业设计与工程、自动驾驶与交通等，因此支持更加清晰和动感的高清显示是无需强调的未来趋势。

此外，由于 GPU 越来越广泛地应用到手机、终端、边缘计算节点等嵌入式设备，所以高效能也是一个永恒的追求。

四、国产 GPU 的研制实践

我国现有的绝大部分计算机中所使用的 GPU 均为美国芯片巨头（NVIDIA、AMD）所垄断，尽管在民用领域目前看来没有太大问题，但是在党政军办公和国民经济的关键领域，存在严重的信息安全隐患和供货保障问题。因此，亟需开展国产 GPU 的研制工作，并加速推广应用。

研究团队针对上述 GPU 的发展现状及未来趋势，多年来展开了一系列关键技术的研究，包括可扩展的科学计算与图形渲染统一架构、多核多线程调度与管理、生态环境建设、国产计算机平台适配与优化等等，研制了多款国产 GPU 芯片。

在显示方面，提出了一种基于图层的高刷新率高分辨率显示技术，满足了比较广泛的高清图像显示应用需求。

未来，更多高清 3D 应用的出现将带来 GPU 高清图形图像显示需求的持续增长，对 GPU 处理能力也是一项不小的挑战，持续改进 GPU 系统架构和设计方法，提高运算能力和综合显示能力，以应对高清显示的发展要求。