CPU 有 X86、ARM 这类半成品框架可供国内企业学习使用，而 GPU 基本需要完全自研，加之国内 GPU 人才远少于 CPU 人才，信创 GPU 的国产化难度明显大于 CPU。英伟达的壁垒则建立在两层之上：一是把大量小型处理器集成在一起、以多个小核承担大规模简单计算任务的并行架构，二是在独立 GPU 市场长期占据主导所形成的生态与适配优势。
架构差异决定了自研起点不同
CPU 基于低延时设计，单核性能很强，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，因而被应用于挖矿、AI 训练等场景。
这种差异也体现在微架构上：CPU 功能模块多，擅长分支预测等复杂运算环境，大部分晶体管用在控制电路和 Cache 上；GPU 控制相对简单，不需要很大的 Cache，大部分晶体管可用于各类专用电路和流水线，计算速度因此大增，拥有强大的浮点运算能力。
问题在于，CPU 赛道上有现成的框架可以跟随，GPU 没有对应的“半成品”可学。指令集、驱动到上层生态，都要自己从底层搭起，这正是自研门槛被显著抬高的原因。
英伟达的壁垒建在哪里
从竞争格局看，集成 GPU 主要由 CPU 厂商制作，市场由英特尔主导，其占全球 PC GPU 出货量的比例保持在 60%-70% 之间，AMD、英伟达紧随其后；独立 GPU 方面，英伟达占据绝对的市场领导地位，市场份额常年在 75%-80% 之间，AMD 是第二大玩家，市占率约 20%。
壁垒由此可以拆成两块：硬件侧是“大量小核并行”的架构积累，软件侧是围绕这一架构形成的开发者与适配生态。独立 GPU 一般封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，性能由 GPU 性能与显存带宽共同决定，主要用于人工智能、挖矿等需要大量并行计算的领域，属于重要的增量市场——这也意味着竞争不只在芯片本身，还在带宽、驱动与生态协同上。
国产独立 GPU 的进展与差距
目前国内做独立 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 的底层技术全部自研，产品出来得更早、成熟度更高，与英伟达的技术代差在缩小；其 2021 年发布的 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。中船 709 所在 GPU 领域技术积累较多且已有产品，书面指标更强，但在重要型号的现场 PK 中，实际性能发挥不如景嘉微。
市场推广上，2020 年下半年是一个分水岭：GPU 并非信创强制要求而只是推荐，此前整机厂商面对成熟且便宜的 AMD 产品，国产 GPU 难以推广；受国际因素影响 AMD 无法供货后，整机厂商只能选用国产 GPU，而当时有成熟产品的只有景嘉微，其订单数自 2020 年下半年起高速增加。
常见问题
为什么说信创 GPU 比 CPU 更依赖完全自研？
因为 CPU 有 X86 和 ARM 这种半成品框架供国内企业学习和使用，GPU 基本上要完全自研；同时国内 GPU 人才远少于 CPU 人才。起点不同，追赶所需的底层积累也就更重。
英伟达独立 GPU 的技术壁垒主要体现在哪？
一是架构层面，英伟达将大量小型处理器集成在一起，用多个小核实现大规模简单计算任务；二是市场与生态层面，其在独立 GPU 市场份额常年保持在 75%-80% 之间，形成了围绕该架构的生态与适配优势。
国产独立 GPU 目前处于什么阶段？
真正做出实物的只有景嘉微和中船 709 所，其余大部分厂商仍处在研发或流片阶段，距离商用还有较大距离。景嘉微底层技术全部自研，产品成熟度更高，其 2021 年发布的 9 系产品性能可对标英伟达 2016 年的水平。