二、揭开ChatGPT的算力面纱所谓GPGPU是一种弱化GPU的图形显示能力,而将全部资源投入并行计算的处理器。同时,高精度GPGPU需要复杂的高精度设计,又需要先进工艺制程的加持,是我们国家至今所欠缺的领域。高精度GPGPU同时拥有超高算力、极低能耗、及极强的可编程性。因此,高精度GPGPU不仅可以适配各种AI算法,更能为AI与各行业的融合发展提供沃土。因此,由高精度GPGPU构成的异构计算体系支撑了整个工业、科研、国防和民生十余个领域的数字化智能化发展。从国际巨头英伟达(NVIDIA)的财报当中可以看出,其旗舰GPGPU产品(用于高性能计算和人工智能的新型数据中心)占总收入的50%以上,是支撑英伟达公司高达近3.5万亿人民币市值的最大一块业务,同时也是该公司最强劲增长的业务板块之一。除了得益于近5年来在计算解决方案的深耕,英伟达建立的辐射20余个行业的广泛市场根基就是基于这种可以全精度覆盖(特别是高精度)的GPGPU旗舰产品。反观我国的GPGPU发展,起步较晚,存在高精度壁垒。纵观全国,目前有一家成立于2019年的“北京红山微电子技术有限公司”能够提供与美国英伟达(NVIDIA)和超微(AMD)一样的全精度GPGPU。此外,另有中科海光推出的DCU产品,能够作为并行计算加速芯片覆盖到64位高精度,但其分类并不是GPGPU。2020年之后,我国的投资界兴起了对GPU/GPGPU的投资热潮,有不下十余家的企业大规模融资。然而,根据各家的测试数据和官网信息,这些企业当中的绝大多数(除上述的北京红山微电子技术有限公司之外)尚未打破高精度GPGPU的壁垒。由于精度壁垒和应用能力的不足,造成了国产GPGPU在应用市场受到重挫,很多GPU/GPGPU公司甚至无法实现销售,使得整个投资市场骤然降温。此外,很多国产GPU/GPGPU公司为了短期成型,采购了海外的第三方设计IP,实质上仅做了SoC(System on a Chip)的工作,并没有掌握GPGPU的设计核心。甚至有些公司的GPGPU无法达到32位精度,连支撑ChatGPT的训练都不充分。一时间,中国国产的GPGPU成为了市场的怪谈,越来越多的谣言更加误导了市场。