GPU并行计算架构从数百核演进到数千核，是信创行业发展历程中的关键转折点。这一演进的核心驱动力来自挖矿、AI训练等大规模并发计算需求的爆发，以及国际出口管制倒逼国产替代加速，最终使国产GPU从早期“几乎空白”状态，跨越到以景嘉微为代表的企业实现自主突破，成为信创2.0时代的重要参与者。
从图形显示到并行计算：GPU架构的演变
GPU（图形处理器）最初是专门用于加速3D渲染任务的处理器。随着需求增长，英伟达将大量小型处理器集成在一起，形成了GPU的并行计算逻辑架构——GPU拥有数百或数千个内核，适合对密集数据进行并行处理，而CPU则基于低延时设计，适合串行运算。
这一架构差异使GPU从单纯的图形显示，扩展到了高性能计算领域。挖矿、AI训练等需要大规模并发计算的场景，成为推动GPU内核数量从数百增至数千的关键应用拐点。
国产GPU的突围：从“推荐”到“强制”的信创拐点
与CPU有X86和ARM等半成品框架不同，GPU基本上要完全自研，国产难度更大。在独立GPU领域，只有景嘉微和中船709所做出了实物产品。
2020年是一个分水岭。此前，GPU并非信创强制要求，景嘉微面临AMD成熟且便宜产品的竞争。但从2020年下半年开始，受国际因素影响，AMD无法供货，整机厂商只能选择国产GPU，而当时有成熟产品的只有景嘉微。这一外部环境变化，使景嘉微订单高速增加，基本占据了信创市场。
景嘉微2021年发布的9系产品，性能已可对标英伟达2016年水平，足够满足信创要求。目前，景嘉微已与飞腾、龙芯、统信、麒麟等国内主要CPU和操作系统厂商完成适配，建立了先发优势。
常见问题
为什么GPU的并行计算架构比CPU更适合AI训练？
GPU基于大吞吐量设计，拥有更多性能相对弱的ALU（运算器），擅长大规模并发计算。而CPU基于低延时设计，单核性能强但适合串行运算。因此，GPU被广泛应用于挖矿、AI训练等需要大规模并发计算的场景。
国产GPU与海外巨头相比，差距有多大？
全球GPU市场由英特尔、英伟达、AMD垄断。在独立GPU市场，英伟达长期占据75%-80%份额。国产GPU起步较晚，但已取得突破——景嘉微2021年发布的9系产品，性能可对标英伟达2016年水平。目前国际关系下，GPU强制国产化是大势所趋，国产厂商有望加速追赶。
景嘉微在信创市场的主要优势是什么？
景嘉微是国内最早做出独立GPU实物的厂商之一，产品成熟度更高。其底层技术全部自研，并已与国内所有主流CPU和操作系统厂商完成适配。从2020年下半年起，受国际因素影响，景嘉微订单高速增加，基本占据了信创市场，有望成为信创2.0时代的最大受益方。