gpgpu7大好處

使用的人越多，生态越占统治地位，看看国内的初创GPU企业，哪些是已经开始编写教材、在高校开课和开展合作项目、组织比赛等做这些人才培养方面的工作，就知道谁真正在沉下心来做生态了。 去掉的功能虽多，但由于国产厂商的研发工作从零开始，难度依然与GPU相当。 未來智慧世界：科學家運用先進運算效能，企圖為人類所面臨的挑戰找出解答，GPGPU能提供很大的幫助。 實際案例包括西班牙跨學科物理和複雜系統研究所，運用技嘉G482-Z54進行氣候變遷、再生能源、COVID-19疫情相關的重要研究計畫；臺灣師範大學運用G190-H44和其他伺服器，建置泛用型「雲端運算平台」，供師生使用。 只要是處理圖像數據，GPGPU就能大顯神威，幫助伺服器發揮最大效能。 隨著GPU技術的進步與繪圖效能的提升，視覺運算領域正快速的發展。

目前国内初创GPU公司，结合优势和阶段性定位，分别采取了不同的切入路线。 其中GPGPU公司包括壁仞、沐曦、登临、天数智芯、红山微电子、珠海芯动力等，渲染GPU企业包括摩尔线程、励算、深流微、瀚博、芯瞳、格兰菲等。 一块GPU芯片的研发周期从立项到上市至少要3～5年，好的芯片要经过架构和应用打磨，这个过程也不可能低于两年。 GPU不可能一年半载就设计出来并跑通应用，有可能设计全是外包，或是将已流片的设计的Spec配置稍作修改。 与GPU创业高热相伴的，是从未间断的质疑声：估值虚高，PPT发布，套壳马甲……一些国内GPU创企推出的产品，被认为已经背离了芯片研发规律，成为融资的工具跳板，后生们不讲武德，坏了规矩。

gpgpu: GPGPU | 通用圖形處理器

使用GPU來做大量平行處理的通用運算GPU(GPGPU – General Purpose GPU)，以及整合CPU與GPU的異質性系統，不但大幅提升了運算效能，更是研究的趨勢之一。 HSA Foundation所提出的異質運算系統架構，便希望整合CPU與GPU的架構，進一步提升整個系統運算的效能。 以英伟达最新发布的Hopper为例，一个全功能GPU架构，光是运算部分就包括用于图像渲染的流处理器、用于数据计算的张量单元、再加上光栅化处理单元、光线追踪单元等。

目前，芯动科技的风华系列GPU瞄准国产信创桌面和服务器这两大细分领域。 gpgpu 一众初创公司涌现，大厂精英抱团创业，巨额融资不断刷新行业纪录。 一些成立较早的企业，已经进入研发落地阶段，刚成立不久的厂商，也旋风般推出相关产品。

gpgpu: GPGPU架構設計

这方面最大的公司就是ARM，像高通和联发科等手机芯片CPU部分用的ARM Cortex-A710和X2等，就是以IP核形式授权的微架构。 一家芯片公司很难再独立完成所有模块的设计，使用已验证的成熟IP核就成了降低成本、缩短设计周期的必然选择和行业惯例。 Imagination Technologies，和大名鼎鼎的ARM一样，这是一家总部位于英国的芯片设计公司，依靠向其他厂商授权芯片IP，收取授权费盈利。 如果整个市场是一个地图，国内GPU厂商可先撒点，针对一些特定市场循序渐进抢占生态，加强与国内厂商的紧密合作，积累一定的优势和声誉后，再由点及面布局寻求突破。 渲染GPU在技术层面来相对复杂，但是好处在于有很多业界成熟的标准的API，如OpenGL、OpenGL ES、DirectX、Vulkan等。 王强告诉记者，GPU IP自研需要36-48个月以及200个工程师，采用外购IP的方式，可以减少12-18个月开发周期。

斯坦对此的解释是，将通用图形处理器应用于信号处理是使图形卡逆向运行。 富兰克林说，通用图形处理器可以用来解析事物以得到可利用的信息，传递周围环境中的有用材料。 通用图形处理器所擅长的是完成两方面的工作，一是表现事物，二是解析事物。

gpgpu: 探索較新的 Intel 處理器並體驗改進效能

通用图形处理器为军用信号处理应用系统的设计人员提供了可以利用的图形处理技术，几乎免费地得到了极大的嵌入式并行处理能力。 通用图形处理器在航空航天和防务应用中的增长正是将现成的商用技术用于军事技术领域的实例。 富兰克林说，图形处理器的主要应用仍然是图形处理，虽然图形处理器制造商在计算机游戏中所挣的美元数以十亿计，但是像NVIDIA那样的公司每研发一个系列的图形处理器都要投入20亿美元的成本。 通用图形处理器的开放性软件库的内容也在增加，使得通用图形处理器的软件得到更为广泛的应用。

搭載GPGPU的伺服器產品當中，技嘉科技首推G系列GPU協同運算伺服器。 G系列伺服器經過嚴格壓力測試，能在高壓情況下發揮最佳效能和穩定性。 GPGPU適合平行運算應用，因為核心數很多，勝任的工作種類不及CPU，但擅長處理大量圖像數據。 因此，許多高效能運算伺服器運用GPGPU達到超級電腦的運算水準，藉此發展先進技術、推動科學研究。 图二：使用AIDA64查看电脑GPGPU详细信息AIDA64除了能够查看GPGPU的详细信息之外，还能够针对GPGPU进行测试，从而让用户更直观的了解自己电脑GPGPU的实际水平。 点击“GPGPU”这一选项，随后就能够看到电脑GPGPU的详细信息了，它能够查看电脑GPGPU支持的功能以及设备制造商等等信息。

gpgpu: 使用者工具

通用图形处理器（general-purpose graphics processing unit, GPGPU）是一种近年来出现的计算机芯片，它给航空航天以及防务应用中的高性能嵌入式计算带来了重大突破。 这种功能强大的芯片是在前一个十年里作为高端计算机游戏的图形处理引擎引入的，是一种大规模并行处理器。 它不仅有助于复杂的浮点计算处理，而且容易编程，对于广泛的嵌入式军用系统颇具吸引力。 即使表面上看来运用通用图形处理器进行数字信号处理并没有利用其图形处理能力，但是此类器件的图形特性对于图像装置、雷达、声纳、信号情报以及其它进行复杂计算的装置中的信号处理具有根本性的影响。

• 隨著GPU技術的進步與繪圖效能的提升，視覺運算領域正快速的發展。
• 烧钱的模式是难以为继的，只有踏踏实实服务客户，服务市场，并且能够不断的回收研发成本，进一步实现创新，才是国产GPU的成功之路。
• 請洽詢您的系統供應商，以判斷您的系統是否提供此功能，或參考系統規格（主機板、處理器、晶片組、電源供應器、硬碟機、繪圖控制器、記憶體、BIOS、驅動程式、虛擬機器監視器、平台軟體和/或作業系統）以瞭解其相容性。
• 事实上，就连苹果的自研IP也并非一帆风顺，分手3年后又回头重新与Imagination合作，据市场传闻有专利方面的原因。
• GPU的成功和成熟需要大量的验证和出货，这就需要国产GPU厂商瞄准目标应用市场发力。
• 集微网同产业人士进行交流，探寻国产GPU创业浪潮风起云涌的背后。
• 通用图形处理器所擅长的是完成两方面的工作，一是表现事物，二是解析事物。

急功近利，疯狂招人，疯狂烧钱的模式，实际上不可能快速弥补国产GPU跟国外GPU之间的差距，因为国外的GPU是一个个应用打磨出来的，国产GPU一定要有耐心，才能够在这个领域实现创新和弯道超车。 多位受访者提及，高端芯片研发周期长、投入大，没有足量资金支持无法取得成功，但过度的投资热潮容易滋生投机现象，互联网投资的模式并不适用于芯片领域，国产GPU要谨防重蹈AI芯片的覆辙，需要正视差距，脚踏实地前行。 在GPGPU方面，英伟达没有百分百的优势，国内GPGPU在某些方面可以说是超越的。 国内厂商在HPC和服务器、通用计算等领域可以依托Linux的开放性和可控性强的优势，实现有效突破。

gpgpu: 通用图形处理器技术原理

行业看来，这样导致的结果是搅乱了市场，浮躁了人心，在GPU这样一个高门槛且重积累的领域，不讲诚信，违背市场、技术规律，待潮水退去后，只能是一地鸡毛。 如此看来，2020年中段开始创业或立项，不到2年纷纷拿出量产或流片的成果，就是国产GPU现在的速度。 GPU挖矿主要挖的是以太坊，其价格在一年间增长了4.8倍。 而在这之前，芯动科技的业务之一是生产挖比特币用的ASIC矿机。 如手机GPU搭载光线追踪成为一大趋势，Imagination与高通走在前面，苹果如坚持自研，就要绕过已有专利提出新方法，如此则面临跟不上产品更新换代节奏的风险。

首先我们需要了解GPGPU是什么，GPGPU也叫做通用GPU，是一个图形处理单元，可以通俗的将GPGPU理解为一个辅助CPU的工具，它能够帮助CPU进行非图形相关程序的运算。 通常电脑端的GPU负责电脑的图形渲染，这是一个负荷较大的工作，为了给GPU分担一部分压力，一些非图形相关程序的运算就会交给电脑的CPU来完成，而GPGPU则是主要负责非图形相关程序的运算。 gpgpu 国产GPU业应采取开放合作的心态，学会站在巨人的肩膀上，善于利用现有架构和生态，设计契合市场需求的优秀产品，打造全球化设计水平的开发团队。 gpgpu 国产GPU在起步阶段兼容现有生态更容易发展，先求生存；长期还是要摆脱兼容思路，站稳脚跟后再求发展自有的核心技术。

gpgpu: GPGPU

芯动科技目前聚焦于渲染GPU领域，但GPGPU也在规划之中，芯动科技选择的是一个起步很难但可以走得很远的赛道。 虽然GPGPU的价值很高，增长也不错，但图形渲染GPU在细分市场总的体量更大。 从开发人员团队数量来看，GPGPU如需要200人的硬件团队，渲染GPU可能要再增加50人，但软件开发人员相比GPGPU或需增加三倍，需要更多的人员开发驱动和编译器等。 如果真的中美脱钩，高性能GPU被卡脖子，中国一定要想办法替代。 一个GPU工程师年薪50万，2000人的企业，人力一年就要10亿，每年二三十亿的整体开支跑不掉。

• 涉及50个驱动、50个编译器、50个数学库、300个应用层工程师，3-5年的时间。
• 海思做GPU，前后花了4年半，在华为强大流程体系支持下尚且如此，初创企业难度更大。
• GPGPU并不比GPU更厉害，只是去掉GPU的图形显示部分，将其余部分全部投入通用计算，并成为AI加速卡（一种并行计算硬件）的核心。

目前和AI相关的大芯片，因为需要Cowos等先进封装，所涉及的中介层原材料非常紧缺，在目前产能吃紧的情况下，对于已经推出一些产品的初创GPU企业，会面临短期盈利的问题。 对于初创企业而言，渲染GPU涉及到生态建设的完善度，所以从信创、军工、工业等领域切入较为稳妥。 gpgpu GPGPU市场从人工智能、服务器、高性能计算等领域切入是最优选择。

gpgpu: GPGPU 架構設計

一些企业推出的产品，不管是在跑分还是在标准测试和应用方面都取得了进步，但也有不少产品和演示目前还处于“PPT”状态。 对于那些成立一年左右就推出多款产品的公司，颠覆了行业认知。 资本的蜂拥而至吸引了来自英伟达、AMD、海思、高通等一众大厂精英创业。

但打着自主研发之名，行外购之实，推出“马甲”产品就难免有忽悠之嫌，这样的案例在芯片领域本就不在少数。 渲染GPU约80%仍是GPGPU部分，20%则是固定渲染流水线（fixed function），例如geometry pipeline、rasterization pipeline等。 固定渲染流水线涉及较多的数学公式，因此比较依靠编译器和驱动等软件能力，GPGPU在硬件和应用层面较为复杂。

gpgpu: 一窩瘋「人工智慧晶片」前，你需要知道的幾件關於 GPGPU 的事

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