使用的人越多，生態越佔統治地位，看看國內的初創GPU企業，哪些是已經開始編寫教材、在高校開課和開展合作項目、組織比賽等做這些人才培養方面的工作，就知道誰真正在沉下心來做生態了。 gpgpu 去掉的功能雖多，但由於國產廠商的研發工作從零開始，難度依然與GPU相當。 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。
- 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。
- Imagination中國區戰略市場與生態副總裁時昕博士提及，GPU軟件極爲複雜，包括各種圖形API和計算接口、基礎庫、與上層應用對接適配等等，開發工作量巨大。
- 核心IP國內有Imagination、芯原、格蘭菲等廠商，相對而言，Imagination認可度較高，芯原是後起之秀，格蘭菲主要面向特定領域用戶。
- 圖三：使用AIDA64對GPGPU進行測試GPGPU的測試界面如圖四所示，在對話框下方選擇“start benchmark”這個選項即可開始測試，只需要稍微等待一下就能夠看到測試結果了。
- 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「雲端運算平臺」，供師生使用。
- GPU不可能一年半載就設計出來並跑通應用，有可能設計全是外包，或是將已流片的設計的Spec配置稍作修改。
- 雖然通用圖形處理器的編程類似於FPGA和DSP，但是使用OpenCL來編程，其專門化的程度就比較低了。
因此，如何分食這一“蛋糕”之下還能實現正循環，是國內渲染GPU廠商面臨的問題。 從中長期看，雖然雲端渲染成爲新的增長點，但元宇宙、雲遊戲、雲手機等市場普遍認爲將在2024年前後起勢，因此當下如何獲得盈利求生存也是艱難挑戰。 gpgpu2025 要加快打造國產GPU產業鏈，下游的整機廠商需要對國產GPU給予更多包容。 雖然不少GPU初創公司推出的產品都號稱兼容CUDA生態，但存在兼容多少的問題，水分較大，比較重要的特性中可能60%-70%都無法支持。
gpgpu: 一窩瘋「人工智慧晶片」前，你需要知道的幾件關於 GPGPU 的事
以英偉達最新發布的Hopper爲例，一個全功能GPU架構，光是運算部分就包括用於圖像渲染的流處理器、用於數據計算的張量單元、再加上光柵化處理單元、光線追蹤單元等。 比如，在渲染GPU的傳統應用如視頻、遊戲等領域，英偉達和AMD構建的護城河可謂固若金湯，國內企業與之差距較大，這一市場全球容納三四家都比較困難。 對於GPU創企而言，巨大的研發費用和資本開支是必需，但長期、持續的利潤支撐纔是GPU跨代發展的強勁驅動力。
燒錢的模式是難以爲繼的，只有踏踏實實服務客戶，服務市場，並且能夠不斷的回收研發成本，進一步實現創新，纔是國產GPU的成功之路。 急功近利，瘋狂招人，瘋狂燒錢的模式，實際上不可能快速彌補國產GPU跟國外GPU之間的差距，因爲國外的GPU是一個個應用打磨出來的，國產GPU一定要有耐心，才能夠在這個領域實現創新和彎道超車。 多位受訪者提及，高端芯片研發週期長、投入大，沒有足量資金支持無法取得成功，但過度的投資熱潮容易滋生投機現象，互聯網投資的模式並不適用於芯片領域，國產GPU要謹防重蹈AI芯片的覆轍，需要正視差距，腳踏實地前行。
gpgpu: GPGPU | 通用圖形處理器
渲染GPU約80%仍是GPGPU部分，20%則是固定渲染流水線（fixed function），例如geometry pipeline、rasterization pipeline等。 固定渲染流水線涉及較多的數學公式，因此比較依靠編譯器和驅動等軟件能力，GPGPU在硬件和應用層面較爲複雜。 海思做GPU，前後花了4年半，在華爲強大流程體系支持下尚且如此，初創企業難度更大。 近兩年，受市場需求以及政策、資本的推動，GPU在國內受到瘋狂追捧。 地緣政治、大國博弈背景下，相較於已有一定積累的國產CPU，國產GPU的破局更具緊迫性和必要性。
Imagination Technologies，和大名鼎鼎的ARM一樣，這是一家總部位於英國的芯片設計公司，依靠向其他廠商授權芯片IP，收取授權費盈利。 如果整個市場是一個地圖，國內GPU廠商可先撒點，針對一些特定市場循序漸進搶佔生態，加強與國內廠商的緊密合作，積累一定的優勢和聲譽後，再由點及面佈局尋求突破。 渲染GPU在技術層面來相對複雜，但是好處在於有很多業界成熟的標準的API，如OpenGL、OpenGL ES、DirectX、Vulkan等。 王強告訴記者，GPU IP自研需要36-48個月以及200個工程師，採用外購IP的方式，可以減少12-18個月開發週期。 但打着自主研發之名，行外購之實，推出“馬甲”產品就難免有忽悠之嫌，這樣的案例在芯片領域本就不在少數。
gpgpu: GPGPU架構設計
人才儲備程度，科創板提供的退出機制，也爲國產GPU的發展創造了良好契機。 集微網同產業人士進行交流，探尋國產GPU創業浪潮風起雲湧的背後。 仔細丈量國產GPU的“成色”，或許有助於更加清醒地正視現實。 高算力的GPGPU芯片，底層硬件如同迷宮，設計和生產的要求十分複雜、專業和苛刻。 GPGPU芯片上會放很多運算單元，讓這些運算單元最適當組合並擁有最高的運算效率實現難度極大，一個部分計算單位效率不佳，對整個芯片的影響將放大上千倍。
gpgpu: 國產GPU，爲何是現在？
數位化已是當今企業不落人後的第一步技術策略，企業發展核心業務、進行日常營運，皆需要資訊系統和運算能力來儲存、處理、管理和分析每天產生與收集的大量數據。 從瞭解資料中心相關定義，到現代熱門技術高效能運算（HPC）、第五代行動通訊技術（5G）、人工智慧（AI）常部署的伺服器運算類型，來認識六個打造企業運算力不可不知的專業詞彙。 通用圖形處理器（General-purpose computing on graphics processing units，簡稱GPGPU），是一種利用處理圖形任務的圖形處理器來計算原本由中央處理器處理的通用計算任務。 由於現代圖形處理器強大的並行處理能力和可編程流水線，令流處理器可以處理非圖形數據。 特別在面對單指令流多數據流（SIMD），且數據處理的運算量遠大於數據調度和傳輸的需要時，通用圖形處理器在性能上大大超越了傳統的中央處理器應用程序。 gpgpu 遊戲、3A大作對GPU的圖形和計算相對要求比較全面，國內企業在Windows領域追趕難度較大，但在安卓手遊、信創桌面和某些定製的服務器領域，以及自動駕駛領域，國內廠商有機會實現切入。
gpgpu: GPGPU 架構設計
即使成功流片，還需經過3~12個月的產品測試調優，才能開啓量產。 近幾年GPU大會顯示的趨勢是：GPU將會向大規模擴展計算能力的高性能計算（GPGPU）、人工智能計算（AIGPU）、更加逼真的圖形展現（光線追蹤 Ray Tracing GPU)三大主要方向發展。 在加入天數之前，呂堅平曾在英偉達、英特爾、三星、聯發科等衆多跨國半導體巨頭擔任要職，見證了GPU的改變。 他坦言，在2000年初在英偉達研發GPU架構之際，團隊“頭腦風暴”就討論過“兩個圖像如何相加”“原有圖形上的通用計算如何實現”等問題，彼時就發現GPU可以做很多圖形外的計算任務。 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: GPGPU是什麼，GPGPU和GPU的區別
GPU不可能一年半載就設計出來並跑通應用，有可能設計全是外包，或是將已流片的設計的Spec配置稍作修改。 與GPU創業高熱相伴的，是從未間斷的質疑聲：估值虛高，PPT發佈，套殼馬甲……一些國內GPU創企推出的產品，被認爲已經背離了芯片研發規律，成爲融資的工具跳板，後生們不講武德，壞了規矩。 gpgpu2025 通常一款高端芯片前端和後端設計要耗時1~3年，設計完成後流片環節需要3~6個月，期間還會有流片失敗一切重來的風險。
gpgpu: 通用圖形處理器主要功能
GPGPU的生態非常複雜，要求一路打通到應用層，提供面向所有應用的全面支持，甚至要自主開發以支持一個新的應用領域。 整體而言，GPGPU企業與國際大廠技術差距約3年，渲染GPU與國際大廠差距約10年左右。 對於一家初創公司的首顆GPU產品來說，如果要同時自研渲染GPU的固定渲染流水線IP、統一着色器（shader）IP，需要的時間和人力成本將非初始的幾百人團隊可以承受。 因此，沐曦採取先做GPGPU，再發展圖形渲染GPU的模式。 在自研GPGPU中，只有統一着色器IP，不需要固定渲染流水線，這樣可以在自研GPU的道路上一步一個腳印穩健前行。 gpgpu2025 芯動科技首席SoC架構師認爲，圖形渲染GPU因爲經過了十幾年的演化進程，流水線長，實現起來複雜，設計上的挑戰更大，同時存在很多專利陷阱。
gpgpu: GPGPU
目前，芯動科技的風華系列GPU瞄準國產信創桌面和服務器這兩大細分領域。 一衆初創公司湧現，大廠精英抱團創業，鉅額融資不斷刷新行業紀錄。 一些成立較早的企業，已經進入研發落地階段，剛成立不久的廠商，也旋風般推出相關產品。 首先我們需要了解GPGPU是什麼，GPGPU也叫做通用GPU，是一個圖形處理單元，可以通俗的將GPGPU理解爲一個輔助CPU的工具，它能夠幫助CPU進行非圖形相關程序的運算。 通常電腦端的GPU負責電腦的圖形渲染，這是一個負荷較大的工作，爲了給GPU分擔一部分壓力，一些非圖形相關程序的運算就會交給電腦的CPU來完成，而GPGPU則是主要負責非圖形相關程序的運算。 國產GPU業應採取開放合作的心態，學會站在巨人的肩膀上，善於利用現有架構和生態，設計契合市場需求的優秀產品，打造全球化設計水平的開發團隊。
雖然除了芯動科技以外，官方沒有明確透露有哪些國產芯片廠商與Imagination達成了合作，但完美世界、騰訊遊戲、網易遊戲等遊戲公司都出面爲PowerVR Photon這個“移動GPU領域最先進光追架構”站過臺。 Imagination中國區戰略市場與生態副總裁時昕博士提及，GPU軟件極爲複雜，包括各種圖形API和計算接口、基礎庫、與上層應用對接適配等等，開發工作量巨大。 在步日欣看來，GPU作爲高性能的大芯片，在短期內出成果，必然需要依賴外部IP。 國產GPU廠商能夠快速推出相關產品，很大程度上依靠外購IP。 在顯卡這個成熟市場，強勢的英偉達、AMD令後來者難以立足，加之支持桌面級顯示和遊戲渲染的顯卡，背後需要很多技術支持和迭代，因此市場由國外巨頭長期把控。
目前國內初創GPU公司，結合優勢和階段性定位，分別採取了不同的切入路線。 其中GPGPU公司包括壁仞、沐曦、登臨、天數智芯、紅山微電子、珠海芯動力等，渲染GPU企業包括摩爾線程、勵算、深流微、瀚博、芯瞳、格蘭菲等。 一塊GPU芯片的研發週期從立項到上市至少要3～5年，好的芯片要經過架構和應用打磨，這個過程也不可能低於兩年。