天数智芯云端7纳米GPGPU芯片产品BI及产品卡正式发布,率先迈出批量生产和商用步伐
来源:信息中心   作者:信息中心   点击数:1397   日期:2021-04-01   字体:【

 

2021331日,中国上海·闵行)中国第一家真正基于GPU架构的云端通用并行图形处理器(GPGPU)及高性能算力系统提供商——上海天数智芯半导体有限公司(简称天数智芯)今日正式发布全自研高性能云端7纳米芯片BI及产品卡,实现国产高性能GPGPU历史上的突破。BI芯片以同类产品1/2的芯片面积、更低的功耗,提供主流厂商产品近2倍的性能,结合全自研的全套软件栈在软硬件层面兼容业界主流生态,从而提供灵活的编程能力、强大的计算能力、富有吸引力的性价比并帮助客户实现无痛迁移,是安全的国产芯片解决方案。BI芯片及产品卡均以实体形式发布,即将进入批量生产和商用交付,产品开发和商业应用进度领先国内同行1-2年时间。

会上天数智芯董事长蔡全根首先致辞,感谢各位领导、专家和各界朋友共同见证国内首款GPU架构的通用高端先进制程芯片的成功问世。他表示:“今天的发布会,是天数智芯凭借实打实的自研产品,昂首站上主流生态高性能GPGPU赛道起点的宣言。云计算、数据中心、5G建设等新基建产业正在加速发展,以人工智能为核心的算力技术持续向云端集中、向前沿端普及、向最终端下沉,各行业对高性能、高能效、高性价比算力的需求呈指数级提升。同时,当前的国内外形势使得社会各界就自主可控的算力体系建设的重要性形成了高度的共识。天数智芯的长远目标是,踏踏实实的在国产自主高端算力芯片上迭代攀登并最终比肩国际领先厂商。这个目标不易实现,但我们不会寻求模仿式的捷径和投机式的弯道超车。做GPGPU就像下围棋,求乎上而得中,必须有这样的志向,从源头就向正确的方向砥砺前行。底层技术将永远是角逐的主战场,也是我们致力于领先世界的主方向。”

本次发布活动在上海市闵行区举行,上海市政协副主席金兴明,十二届全国人大外事委员会副主任委员、中国社科院“一带一路”国际智库专家委员会主席、蓝迪国际智库专家委员会主席赵白鸽博士,中国工程院院士倪光南,上海市闵行区委副书记、区长陈宇剑,上海市发展和改革委员会副主任裘文进,上海市经济和信息化委员会副主任张英,上海市闵行区政协副主席陈振华,中国联通数字科技有限公司高级副总裁澹台新谱,大钲资本董事长黎辉,沄柏资本主席鲍毅等嘉宾出席活动。

上海市闵行区委副书记、区长陈宇剑在致辞中首先向天数智芯自主研发并发布国产首款GPGPU产品,实现01”的突破,表示由衷的钦佩和衷心的祝贺。他表示,“近年来,闵行区认真谋划集成电路产业发展,积极引进重大项目,一批龙头企业集聚闵行,闵行正加速成为上海集成电路产业创新发展的新高地。天数智芯是一家致力于高性能数据处理、专注于人工智能应用领域的高科技企业,人才资源集聚、技术实力雄厚、发展势头强劲。今天隆重发布的国产首款GPGPU产品,正是闵行速度、天数能力的完美展现,也是天数智芯积极响应国家科技创新、产业发展号召,实现国产芯片技术自主可控的重要一步,将为闵行和上海集成电路产业的创新发展再添辉煌。我们衷心希望天数智芯能够依托闵行的区位、人才、科技、金融、贸易等资源优势,持续增强自主创新能力,进一步突破关键核心技术,努力在引领科技创新、推动产业发展等方面,做出新的更大贡献。”

会上,天数智芯联合创始人、首席科学家及高级副总裁郑金山介绍了BI芯片及产品卡。作为天数智芯推出的首款旗舰产品,BI是国内第一款全自研、真正基于通用GPU架构的GPGPU云端高端训练芯片,采用业界领先的7纳米制造工艺、2.5D CoWoS封装,容纳240亿晶体管,支持FP32FP/BF16INT32/16/8等多精度数据混合训练,集成32GB HBM2内存、存储带宽达1.2TB,单芯每秒可进行147万亿次FP16计算(147TFLOPS@FP16)。目前,BI产品实测数据基本符合设计规划。

上海市经济和信息化委员会副主任张英代表市产业主管部门讲话,对天数智芯云端芯片的发布表示热烈祝贺。她说到,“算力是人工智能发展的三大基础要素之一,而芯片是AI算力的基础。目前,在以GPGPU为代表的通用AI芯片领域,中国与国外相比仍然存在较大的差距,这也是上海人工智能重点攻关的关键技术。自2019年在上海市相关部门的共同推动下将总部落户上海以来,天数智芯全力推进芯片研发。今天,我们在此一同见证这款GPGPU芯片面世,未来将加速实现量产、投入商用、推向市场。这款芯片的面世,标志着国内GPU研发设计水平向前迈进了一大步,有望打破该项技术由国外公司长期垄断的局面。在此,衷心希望天数智芯能够继续立足上海,保持战略定力,持续推进关键核心技术攻关,加速发展壮大。”

十二届全国人大外事委员会副主任委员,中国社科院“一带一路”国际智库专家委员会主席、蓝迪国际智库专家委员会主席赵白鸽博士表示,很早就开始关注天数智芯,也是蓝迪国际智库平台重点培育、推介的企业。天数这款国内首个真正基于GPU架构的云端芯片的成功研发并推出实体产品,为我国自主高端主流通用芯片的开发应用,打开了一条突破口,也为国内算力密集行业的发展、人工智能的落地,提供了更多、更好的选择,也更多了一层安全保障。祝愿天数智芯在专注、精深、稳定、快速的道路上越走越好。希望政府和企业都坚定地把自主创新作为长期方针,大力、扎实发展底层技术,并妥善处理自主与开放创新之间的平衡,持续推进交流合作。

此次发布的BI云端训练芯片具备高性能、通用性、灵活性,支持国内外主流GPGPU生态和多种主流深度学习框架,并通过标准化的软硬件生态接口为应用行业解决产品使用难、开发平台迁移成本大等操作层面的实际痛点,帮助客户在算力系统生命周期内不断优化,持续提升计算能力、降低运营成本。同时,针对国内应用环境,天数智芯携手国内重要行业合作伙伴,从源头对设计进行定义和本土优化,为未来国内市场的大规模商业化应用奠定了坚实的基础。凭借优异的性能、能效及性价比,天数智芯BI芯片及产品卡量产后能够为AI训练和推理、认知型AI、高性能数据分析、基因组研究、金融预测分析等各种高负载工作提供理想的算力支持,服务于教育、互联网、金融、自动驾驶、医疗、安防等各相关行业,赋能AI智能社会。

“强化国家战略科技力量,是所有中国科技人的梦想,”郑金山说道,“很多来自行业内的有识之士,因为想开发中国自己的GPGPU这个朴实却具有极高难度的目标加入了天数智芯,从而使得天数汇聚起一支完整覆盖了GPGPU产品前后端软硬件的研发设计并深谙实现产品商业化闭环的团队。BI芯片实现了多角度的技术创新和模式创新,在生态、算力、应用场景、标准化产品等多方面具备显著的优势。这是团队协作的成果,也是梦想的力量。天数始终以技术实力为基石,以客户需求为导向,全产品周期精准、高效、稳步推进,为即将到来的产品规模化生产及投放市场做好扎实的准备。”

在金兴明副主席、赵白鸽博士、陈宇剑区长、裘文进副主任、陈振华副主席、蔡全根董事长等嘉宾和相关企业负责人的见证下,有关国内服务器、互联网、人工智能、安防、HPC、数据中心、运营商等8家代表性的产业领军企业的管理层以“优势互补、互惠互利、讲究实效、共同发展”为原则与天数智芯签订了合作协议,共同推进国产自研高性能GPGPU产品的开发、应用和普及,共建行业标准、生态和产业链。

中国工程院院士倪光南表示,“十八大以来,我国的信息产业实现了跨越式发展,目前在网信领域一些自主可控的核心技术已经达到可用并向好用、易用的方向发展,逐渐强大的网信领域的“中国体系”不断发展壮大。但短板和痛点仍然存在,比如CPUGPU这两种信息系统中最复杂的电路芯片,越来越成为整个产业链上必须突破的短板。有利的是,我们已经在短板上逐渐积累了越来越丰富的人才和技术,我们可以利用自己的制度优势,集中力量办大事,充分利用新基建机遇,迅速取长补短。天数智芯的BI芯片,一直坚持自主可控和开放创新并重,目前已经拥有自己的技术体系和生态,性能也很好,得到了政府、众多投资者和合作伙伴的大力支持!期待天数智芯能在行业逐步建立自己的标准,逐步发展壮大可以和国际级企业同台竞争,给中国IT企业树立一个自强、自立、自主研发、自主创新的旗帜。为建设科技自立自强的科技强国做出贡献。”

随后在知名数字经济学者、上海社科院绿色数字化发展研究中心主任李易教授的主持下,闵行区经委党委书记、主任林艺,上海超级计算中心副主任李根国,新华三计算存储产品线副总裁、智慧计算产品线总经理郑会平,腾讯云副总裁沈可,世纪互联集团高级副总裁申成钢,台积电中国区副总经理陈平及天数智芯产品运营副总裁邹翾等共同就数字社会与人工智能议题进行了探讨,和与会嘉宾共同分享洞见、激荡卓识。大家认为,人工智能与各行各业相结合、赋能产业结构转型与能效提升,是无可置疑的大趋势。当下在国内,人工智能在消费前端的应用相当先进、大幅提高了效率,但在企业层面的后台应用依然落后,具有极为广阔的前景,需要突破和平台来产生示范引导作用。中国有足够的市场容量和多样化需求,来发展不同类型的国产人工智能芯片,在市场竞争和产业引导中保持合理的平衡,其中建立在通用计算芯片上的算力设施,标准性、开放性更强,更具有社会属性、基础设施属性,对于建设关键共性技术平台、汇聚产业体系、培育产业链非常关键。

 

关于天数智芯

上海天数智芯半导体有限公司(简称“天数智芯”)于2018年正式启动7纳米通用并行(GPGPU)云端计算芯片设计,是中国第一家通用并行(GPGPU)云端计算芯片及高性能算力系统提供商。公司以“成为智能社会的赋能者”为使命,专注于云端服务器级的通用并行高性能云端计算芯片,瞄准以云计算、人工智能、数字化转型为代表的数据驱动技术市场,解决核心算力瓶颈问题。重点打造自主可控、国际一流的通用、标准、高性能云端计算GPGPU大芯片,从芯片端解决算力问题。

 

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