GPU 的功能演进，本质是从"专为画图"走向"通用并行计算"。上世纪 70 年代图形处理需求增加，催生了专门画图的处理器；英伟达将大量小型处理器集成在一起，用多个小核完成大规模简单计算任务，形成了 GPU 的逻辑架构。发展至今，GPU 内核已增加到数百或数千个，功能从图形显示扩展到高性能计算，与 CPU 互补，成为计算机内部的另一大核心处理器。 对信创而言，真正的窗口出现在 2020 年下半年：受国际因素影响，AMD 无法供货，整机厂商只能转向国产 GPU，而当时有成熟产品的只有景嘉微，其订单数自此高速增加。

从画图到并行计算：需求如何改写架构

计算机行业发展初期只有 CPU。要画两个三角形，CPU 只能一个接一个地计算顶点，图形量一大速度就慢。GPU 因此诞生，它只负责画图，对单核性能要求不高，但最好能并行——几个三角形一起画。

英伟达的思路是把大量小型处理器集成在一起。这与 CPU 的取向正好相反：CPU 基于低延时设计，单核性能强，适合串行运算，处理单个复杂任务；GPU 基于大吞吐量设计，拥有更多性能相对弱的 ALU（运算器），适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算。

正是这种"多小核、大吞吐"的架构，让 GPU 走出了图形显示的边界，被用于挖矿、AI 训练等需要大规模并发计算的场景。功能定位一变，GPU 从配件升级为与 CPU 并列的核心处理器，国产化的紧迫性也随之上升。

2020 年下半年：信创国产 GPU 的分水岭

GPU 并非信创强制要求，只是推荐。这意味着国产 GPU 一开始就要直面市场竞争。景嘉微早期面对的对手是 AMD——产品成熟、价格便宜，出货量很大，国产 GPU 难以推广。

2020 年下半年成为分水岭。受国际因素影响，AMD 无法供货，整机厂商只能采用国产 GPU；而当时国产阵营中有成熟产品的只有景嘉微。此后景嘉微订单数高速增加，基本把信创市场占完。

这一转折也说明，信创国产 GPU 的窗口并非单纯由技术进度决定，供应格局的变化同样是关键变量。如今 GPU 强制国产化是大势所趋。

国产独立 GPU 的现实格局

GPU 与 CPU 的国产化路径差异明显：CPU 有 X86 和 ARM 这类半成品框架可供国内企业学习和使用，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。

目前国内做独立 GPU 的公司不少，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流片阶段，距离商用还有较大距离。

对比维度景嘉微中船 709 所
产品状态有实物产品，推出更早有实物产品
技术来源底层技术全部自研—
指标表现与英伟达技术代差在缩小书面指标更强
实际表现重要型号现场 PK 中发挥更好实际性能发挥不如景嘉微

景嘉微已与国内主要 CPU 和操作系统厂商完成适配，建立了一定的先发优势。

常见问题

GPU 和 CPU 到底差在哪？

CPU 由数百万个晶体管组成，功能模块多，擅长分支预测等复杂运算环境，适合串行计算和数据库运行等场景。GPU 由许多更小、更专业的内核组成，控制相对简单、不需要很大的 Cache，大部分晶体管可用于专用电路和流水线，因而拥有强大的浮点运算能力，擅长大规模并发计算。

为什么说 GPU 国产化比 CPU 更紧迫？

一方面，GPU 没有 X86、ARM 那样的半成品框架可供学习使用，基本需要完全自研，且国内 GPU 人才储备少于 CPU；另一方面，GPU 的高端芯片供应更早受到出口管制影响。两个因素叠加，使国产替代的时间要求更为急迫。

2020 年下半年究竟改变了什么？

改变的是整机厂商的可选项。此前 AMD 产品成熟且便宜，国产 GPU 很难进入；AMD 无法供货后，整机厂商只能选择国产 GPU，而当时具备成熟产品的只有景嘉微，订单随之高速增加，信创国产 GPU 由此迎来真正的窗口期。