国产化gpu现状及展望_国内GPU

GPU之所以擅长并行计算，从其架构里就决定了。它主要由计算单元ALU组成，仅有少量的控制单元和存储单元。这也就意味着，GPU可以拥有数百、数千甚至上万核心来同时处理计算任务，使计算的并行度得到成千上万倍的提升—相比现在普通电脑最多8核CPU同时工作，这是一个及其恐怖的数字。

GPU根据接入系统的方式分为集成型GPU（Integrated GPU，iGPU）和离散型GPU（Discrete GPU ，dGPU）两种，前者就是我们日常所说的集成显卡/核芯显卡，后者就是我们日常所说的独立显卡。

发展至今，GPU不仅为个人电脑、服务器和移动设备进行图形处理工作，还主要应用在工作站、游戏机、嵌入式设备、数据中心等各种需要渲染图形或高性能计算的场景。

**02 .**全球GPU市场格局

1.GPU市场规模

根据Verified Market Research数据统计，2020年全球GPU市场价值为254.1亿美元，2027年有望达到1853.1亿美元，年平均增速高达32.82%。

据 IDC 数据显示，2018 年全年中国GPU市场规模约为13.05 亿美金（约合人民币90.05亿元），据预测到2023 年中国GPU市场规模将达到43.2亿美金（约合人民币 298 亿元），未来5年整体市场年复合增长率（CAGR）27.1%。

2.GPU“最吸金”的赛道之一

早期GPU多用于2D和3D图形的计算和处理。传统上来说，之前GPU最关键的市场在游戏领域。但长期来看，这部分市场增速趋缓，甚至隐隐有下降势头。

而在眼下的算力时代，取而代之的是与数字化转型相关的用例已成为GPU应用的主要阵地，如今的GPU通用计算技术发展在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU 可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU 的性能。

目前随着云计算、人工智能等高性能异构计算的发展，GPU并行计算的优势被进一步发掘，成为高性能计算领域的“宠儿”。从2020年开始，GPU便成为国内芯片领域“最吸金”赛道之一，融资总额已超过200亿元。

03 .巨头垄断，壁垒横行

放眼全球，GPU呈现寡头高度垄断的格局。在GPU市场，排名前三的英伟达、AMD、英特尔的营收几乎垄断整个GPU行业，占据市场份额高达63%。在中国市场中，三大巨头也是分走了大部分“蛋糕”。

英伟达是全球GPU领域的绝对龙头，A100是其2020年推出的数据中心级云端加速芯片，采用台积电7nm工艺制程，支持FP16、FP32和FP64浮点运算，为人工智能、数据分析和HPC数据中心等提供算力；

AMD公司可同时提供独立GPU和集成GPU，其集成GPU主要运用在Ryzen APU、嵌入式、半定制平台中，独立GPU分为Radeon和Instinct系列，主要用于游戏、专业视觉、服务器等应用；

Intel公司能够帮助公司在集成GPU领域实现寡头垄断，在2022年8月24日正式发布了全新数据中心GPUFlex系列。

相比之下，国产GPU还处于起步阶段。受限于工艺制程、EDA等技术封锁，国内厂商目前在自主研发领域的成果与国际一流水平还有着很大的差距。但随着国内自研GPU的领军企业景嘉微、壁仞科技、芯动科技等逐渐崭露头角，各厂家已发展出了一系列的产品线，并且均采用国内成熟制程工艺及自主架构，国产替代浪潮来临，国内独立GPU厂商的广阔市场空间已被打开。

**04.**融资持续火热的GPU赛道，GPU创企陆续交出产品

近年来，国产GPU频频传出好消息。在市场和政策的推动下，曾经蒙尘的国产GPU开始闪烁自己的光芒。

睿兽分析显示，自2019年9月成立以来,曾创造A轮融资纪录的壁仞科技，至今已完成四轮融资，融资总额超50亿元人民币;

2021年2月22日，摩尔线程完成数十亿元人民币的pre-A轮融资;

2022年7月5日，沐曦完成10亿元人民币pre-B轮融资;

2022年7月13日，天数智芯宣布完成超10亿元人民币的C+轮及C++轮融资.

近段时间来，国产GPU厂商除了陆续获得大笔超百亿融资以外，也在相继发布产品进展，切实在产品上取得了一定的突破。

目前已经聚集了约20家GPU领域的厂商，其中许多已经将其GPU 芯片投入量产。伴随着国内GPU赛道上一个又一个交出新产品，国产GPU正迅速走过“从无到有”，进入下一个“迭代时刻”。

芯动科技

2021年11月正式发布了其用于服务器和桌面应用的风华一号GPU。它率先实现5-10TFLOPS的渲染能力，率先实现图形API支持超过OpenGL 4.0等；

2022年8月，芯动科技又推出了针对于桌面市场的“风华2号”GPU，“风华2号”渲染能力突出，GPU像素填充率48GPixel/s，FP32单精度浮点性能1.5TFLOPS，AI运算（INT8）性能12.5TOPS，实测功耗4至15W，支持OpenGL4.3、DX11、Vulkan等API；
目前“风华3号”已基本完成研发，将为国内用户提供超大算力光追等酷炫性能。

天数智芯

2021年3月31日，上海天数智芯对外正式发布了7nm的天垓100芯片及天垓100加速卡，实现了国内通用GPU从0到1的突破。天数智芯其首款7nm制程的云端推理通用GPU产品“智铠100”，该芯片已于今年5月点亮，将于2022年第四季度正式发布，年底量产。

2022年5月8日，天数智芯第二款产品7nm云边推理芯片“智铠100”成功点亮，产品迭代开发和商业应用领先国内同行。

摩尔线程

在短短18个月内，就发布了全新统一系统架构MUSA和全能GPU产品“苏堤”等系列新品。

基于MUSA统一系统架构GPU苏堤，摩尔线程推出了第一代桌面级显卡MTT S60，它采用12nm制程，包含2048个MUSA核心，单精度算力最高可达6TFlops；以及面向数据中心级多功能GPU产品MTT S2000，MTT S2000采用12nm制程，使用4096个MUSA核心。

登临科技

2020年6月，登临科技Goldwasser系列产品在台积电12nm工艺上Full Mask 量产成功。包括边缘计算产品 Goldwasser UL，功率25-35W，INT8 算力 32-64TOPS；半高半长的服务器计算卡 Goldwasser L，功耗 40-70W，提供 128-256TOPS 算力；另有一种全高全长的 Goldwasser XL，输出 512TOPS 算力。

沐曦

2022年1月，沐曦首款7nm工艺的异构GPU产品启动流片，预计将于2023年初实现规模量产。

沐曦致力于为异构计算提供安全可靠的通用GPU芯片及解决方案，推出MXN系列GPU（曦思）用于AI推理，MXC系列GPU（曦云）用于AI训练，以及MXG系列GPU（曦彩）用于图形渲染，满足数据中心对“高能效”和“高通用性”的算力需求。

壁仞科技

2022年8月10日，壁仞科技就推出了首款通用GPU产品BR100系列，采用7nm制程，并创新性应用Chiplet与2.5D CoWoS封装技术，创出全球算力纪录。据透露，其16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFLOPS级别，以“每秒1千万亿次的计算”算力纪录，超过了英伟达目前在售的旗舰计算产品A100 GPU的3倍，强势对标英伟达H100。

景嘉微

中国第一家GPU制造商，景嘉微2015年该公司推出了第一代GPU，称为JM5400，采用65nm CMOS工艺制造；

2018年8月，景嘉微推出第二代产品JM7200，主要应用于商务台式机；

2021年12月，公司推出第三代14nm高性能GPU—JH920，该芯片采用14nm工艺，支持OpenGL4.0、OpenCL 3.0、Vulkan 1.1等，但不支持DX。关键指标上，JH920像素填充率为32G Pixels/s，FP32浮点性能为1.5Tflops，功耗为30W。

兆芯
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数嵌入式工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年嵌入式&物联网开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上嵌入式&物联网开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以+V：Vip1104z获取！！！ （备注：嵌入式）

最后

资料整理不易，觉得有帮助的朋友可以帮忙点赞分享支持一下小编~

你的支持，我的动力；祝各位前程似锦，offer不断，步步高升！！！

g-community.csdnimg.cn/images/73bb5dec6afee24.jpg" alt=“img” style=“zoom: 67%;” />

最后

资料整理不易，觉得有帮助的朋友可以帮忙点赞分享支持一下小编~

你的支持，我的动力；祝各位前程似锦，offer不断，步步高升！！！

更多资料点击此处获qu！！