目前，AMD 已經以違反著作權法爲名，要求 GitHub 將源碼下架，並將賬號進行封禁。不過今天淩晨，該黑客疑似重新注冊了一個 GitHub 賬號，發布了同樣的內容，截至發稿時間，該賬號尚未被封禁。
國外一家媒體曾試聯絡上傳源碼的黑客，了解到她（自稱女性）是在去年 11 月時進入了 AMD 的電腦/服務器中，入侵的電腦當時並未受到保護，內容也未進行加密處理。
因此她獲得了多款 AMD 硬件的顯示源碼，包括 Navi 10、未上市的 Navi 21 以及代號 Arden 的 Xbox Series X GPU。
AMD 一方則表示，該名黑客曾在 12 月時與 AMD 接洽，部份文檔稍早被公開到網絡上，但已經被移除。AMD 了解該名人士還握有其他未公開的文檔，但認爲被偷的內容應該無關其顯示産品的核心競爭力或安全性。
GPU 是 AMD 的命脈之一
但 AMD 並不滿足于此。
2019 年 7 月，AMD 發布了 Ryzen 3000，采用了最先進的 7nm 工藝和新架構，讓 AMD CPU 進一步獲得了用戶和市場的歡迎。
同年 6 月份，AMD 公布了 RDNA 一代架構的 Navi 顯卡，這也讓 AMD 在中高端 GPU 市場站穩了腳跟。據悉 Xbox Series X 和 PS5 內部的半定制核心也采用了該系列架構的 GPU。
因此，業內專家均給出 AMD 即將崛起的預判，並認爲到 2025 年 AMD 在 GPU 領域的收入將達到英特爾 GPU 收入的 2.5 倍。
但此次源碼泄漏，讓 AMD 的崛起之路遇到了一次重大的危機。
如果黑客真的將代碼“開源”，對 AMD 將是一個致命的打擊，損失絕對不只是 1 億美元。
GPU 對人工智能發展的重要性
我們都知道，人工智能正在蓬勃的發展，各種應用場景也正在逐步落地。而人工智能的發展離不開三個要素：
- 數據
- 算力
- 算法
數據是人工智能算法的原材料。人工智能需要對大數據進行處理與分析，挖掘出數據背後的信息與規律。算力則是對大數據進行處理的能力。而算法是將數據與算力連接到一起，針對不同的細分場景提出相應的優化方案、提高效率。
人工智能領域當中的深度學習，本質就是通過對大數據的處理並建立算法模型，進而實現各行業的 AI 應用。在算法的訓練過程中，GPU 發揮著重要的作用。雖然 CPU 的功能模塊較多，但是大部分晶體管主要用于構建控制電路和高速緩沖存儲器，只有少部分的晶體管可以組成各類專用電路。
CPU 的優點在于調度、管理、協調能力強，計算能力不是重點。而深度學習算法最重要的一部分就是處理海量數據，尤其是在模型的訓練階段，需要進行大量的簡單運算，更符合 GPU 的特性。
首先，GPU 提供了多個並行計算的基礎結構，並且核心數較多，可以執行海量數據的並行計算；第二，GPU 擁有更高的訪存速度；第三，GPU 擁有更高的浮點運算能力。
隨著人工智能應用的推進，人工智能生態不斷完善，在終端設備上將會出現越來越多的越來越多的 AI 應用，對推斷計算的需求會越來越多，對 GPU 的能力需求也會越來越高。
國産 GPU 的自研之路
近年來，隨著以智能手機爲代表的移動市場競爭的進一步升級，爲了提升自身手機産品的競爭力，三星、蘋果、華爲等頭部的智能手機廠商繼打造自己的手機 SoC 之後，紛紛加碼投入自研 CPU、GPU、NPU 及基帶芯片等核心器件當中。
提到自研硬件這塊，就不得不提華爲了。
一直以來，華爲在很多核心器件上都堅持自主研發，單說華爲海思芯片家族，目前就已經有了麒麟、巴龍、鲲鵬、昇騰、天罡、淩霄等産品系列。
可以說，目前華爲設計的麒麟處理器、自研 NPU、巴龍基帶芯片都已經達到了全球頂級的水平。但是，麒麟處理器當中的 CPU 內核 和 GPU 內核仍然都依賴于 Arm。
因爲美國禁令的問題，華爲一度無法使用 Arm 新的 Mali GPU。而正如前面所說，GPU 對于智能手機、智能硬件來說會直接影響使用體驗和核心的能力。如果不能搭載最新的 GPU，也就意味著硬件的性能也會落後于業界的其他廠商。
因此，要想進一步提升手機處理器的競爭力，自研 GPU 是華爲的必然選擇。有傳聞稱，華爲已經開始研發自主的 GPU 芯片。不過，要研發自己的 GPU 並不是一件易事。但對于華爲來說，創辦海思、自研芯片，無疑是一件不得不做並且正確的事情。
對于我們國家和整個行業來說，單靠華爲肯定是不夠的。
我們能看到阿裏、小米、OV 都在努力的走著自研之路，而我們確實也需要更多的芯片企業和科技企業，來打造楚國內自主獨立的技術生態，避免在情況更危機的時候，被別人卡住脖子。