GPU 在不同终端的需求结构差异明显：服务器 GPU 侧重专业图形处理与深度学习，对性能要求高，以独立 GPU 为主；PC 视用途可搭载独立或集成 GPU，但通常采用集成 GPU；移动端主要采用集成 GPU。 落到信创国产化替换上，国产独立 GPU 优先切入的是党政、金融以及交通、通信等系统的国产化电脑替换，并向人工智能、云计算等方向延伸。

不同终端的 GPU 需求结构

GPU 是图形处理器（graphics processing unit），最初专门承担图像与图形相关运算，后来功能从图形显示扩展到高性能计算领域。它与 CPU 互补：CPU 基于低延时设计，单核性能强，适合串行运算；GPU 基于大吞吐量设计，拥有更多性能相对弱的 ALU，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因而被应用于挖矿、AI 训练等场景。

从产品形态看，GPU 分为独立 GPU 与集成 GPU。独立 GPU 一般封装在独立的显卡电路板上，使用专用显示存储器，性能由 GPU 性能与显存带宽共同决定，性能更高，但系统功耗、发热量较大，主要用于需要大量并行计算的领域；集成 GPU 通常与 CPU 共用一块芯片、共享系统内存，制作一般由 CPU 厂家完成，兼容性较强、功耗低、发热量小，性能低于独立 GPU，主要功能仍是传统图像显示。

应用端主要形态典型用途与要求
服务器以独立 GPU 为主专业图形处理、深度学习等，对性能要求比较高
PC可搭载独立或集成 GPU，通常采用集成 GPU视使用用途而定
移动端主要采用集成 GPU移动设备图形处理

信创国产 GPU 的落地场景

GPU 的国产化比 CPU 更紧迫。与 CPU 有 X86、ARM 这类半成品框架可供国内企业学习使用不同，GPU 基本要完全自研，且国内 GPU 人才远少于 CPU 人才，国产难度更大。

在独立 GPU 方向，国内做独立 GPU 的公司有很多，但真正做出实物的只有景嘉微和中船 709 所，其他大部分厂商还处在研发或者流片阶段，距离商用还有较大距离。其中景嘉微 GPU 底层技术全部自研，产品出来得更早、成熟度更高，其 9 系产品性能已可对标英伟达 2016 年的水平，足够满足信创要求，并已与国内主要的 CPU 和操作系统厂商完成适配，建立了一定的先发优势。

从产品定位看，国产独立 GPU 的应用领域分两类：一类面向党、政、金融以及交通、通信等系统的国产化电脑替换；另一类面向人工智能、云计算等领域，包括智能安防、语音识别等。GPU 并非信创强制要求，只是推荐，早期整机厂商在 AMD 产品成熟且便宜的背景下推广国产 GPU 存在难度；2020 年下半年起受国际因素影响，AMD 无法供货，整机厂商只能采用国产 GPU，而当时有成熟产品的只有景嘉微，其订单数自 2020 年下半年开始高速增加。集成 GPU 方面，主要还是 CPU 厂商在激烈竞争，产品重心更多在 CPU 性能和生态上，市场公开信息也比较少。

常见问题

服务器 GPU 和 PC GPU 的主要区别是什么？

服务器 GPU 用于专业图形处理、深度学习等应用，对性能要求比较高，因此以独立 GPU 为主；PC 则根据使用用途不同，既可以搭载独立 GPU，也可以使用集成 GPU，不过通常采用的都是集成 GPU。

信创国产 GPU 最先落地在哪些领域？

国产独立 GPU 的应用领域包括党、政、金融以及交通、通信等系统的国产化电脑替换，以及人工智能、云计算等领域，涵盖智能安防、语音识别等方向。其中党政金融等系统的电脑替换是较早切入的场景。

国产 GPU 为什么比国产 CPU 更难？

CPU 有 X86 和 ARM 这种半成品框架供国内企业学习和使用，而 GPU 基本上要完全自研；同时国内 GPU 人才远少于 CPU 人才，所以 GPU 国产难度更大一些。目前独立 GPU 领域只有景嘉微和中船 709 所做出了实物产品。