国产GPU厂商名录

国产GPU崛起：挑战国际巨头，自主研发崭露头角
最新推荐文章于 2024-10-22 11:45:37 发布
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#人工智能 #物联网 #大数据

 

GPU是一种复杂的高端芯片，国际巨头起步早，有着多年沉淀下的高技术壁垒和专利壁垒，相比于像NVIDIA、AMD这些国际巨头，国产GPU还处于起步阶段。乐观的是，在国内政策、资本和应用红利的推动下，一批国内GPU企业崭露头角，有不少企业摒弃以往购买IP授权的模式，选择自主研发，如景嘉微、壁仞科技、中微电等企业。

下图详见我国本土GPU企业，及其主要产品和覆盖的应用领域。如以下名录有所遗漏，欢迎到芯查查公众号后台留言补充。

 

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【NPU 系列专栏 2.9 -- 国产GPU公司与创始人介绍】
CodingCos的博客
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大模型的应用推动了对超大规模参数训练的需求，国产GPU厂商正致力于提升产品的并行处理能力和算法优化，以满足大模型训练的算力需求。在人工智能领域，国产GPU通过优化神经网络训练与推理的效率，为AI应用提供强大的...
国产GPU
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08-04 4681
景嘉微是设计国产GPU的领军企业，在长沙由国防科技大学作为技术支持，2014年4月，成功研发出国内首款国产高可靠、低功耗GPU芯片-JM5400，具有完全自主知识产权，打破了国外产品长期垄断我国GPU市场的局面，在多个国家重点项目中得到了成功的应用；GPU的生产商主要有。从上图不难看出目前我国产GPU最好的性能接近国外8年前的旗舰产品，但目前搭载英伟达GPU的显卡的GTX3090，已经支持PCIE4.0（16Gbps），GDDR6X（19-21Gbps）等技术，较为先进，希望我们国内的企业能够迎头赶上。
国产GPU芯片突破重围，迎来新发展，中国崛起的力量
无乞的博客
03-13 963
在GPU芯片领域，我们终于迈出了重要的一步，有望实现完全国产化，打破欧美企业的垄断地位。高端GPU芯片在科技发展中扮演着举足轻重的角色，广泛应用于云服务、高密度高性能计算等关键领域。然而，长期以来，英伟达、AMD、微软等国外企业一直占据着绝大部分GPU芯片市场份额。这种局面让国内科技发展面临巨大的风险，一旦遭遇卡脖子情况，后果将不堪设想。幸运的是，经过国内科技界的长期奋斗和不懈努力，多家被誉为“中国英伟达”的企业崭露头角，展现出了强大的研发实力。
国产显卡有哪些品牌？
chensong_123的博客
10-22 9579
以下是一些比较强的国产 GPU 厂商：
主流国产GPU产品及规格概述（2023）
Hardy
08-11 1万+
公司高管团队来自英伟达、AMD、ARM 等知名芯片公司，拥有丰富的 GPU 研究经验，致力于创新面向元计算应用的新一代GPU，构建融合视觉计算、3D 图形计算、科学计算及人工智能计算的综合计算平台，建立基于云原生 GPU 计算的生态系统。公司基于信息系统和工控系统两条主线，秉承独立自主和开放合作的运营模式，面向网络安全、工控及物联网等领域与合作伙伴保持全面的市场合作，产品广泛应用于电子政务、能源、交通、金融等行业领域，相关软硬件开发人员数万人，已经形成强大的产业链与生态支撑能力。
国产GPU芯片迎来突破，算力全球第一，中文编程也有好消息
云表平台的博客
01-13 3191
苦，芯片久矣，终，迎来突破，实在振奋人心！最近，国产GPU芯片传来了好消息，国产自研首款通用芯片，以每秒千万亿次的计算能力，创全球算力记录，芯片领域实现跨越式的弯道超车。要知道，GPU芯片与CPU芯片，在科技发展领域都属于关键技术。GPU芯片也称为显示芯片，相当于显卡的“大脑”，GPU芯片算力决定了显卡的档次与功能，小到手机、电脑，再到AI智能、工作站，甚至航天航空等领域，GPU算力在其中都发挥着核心作用。欧美知名科研机构曾指出：GPU芯片算力指数每一次的小进步，都意味着科技发展的一大步。GPU芯片的重要性
国产GPU在AI大模型中的技术瓶颈与突破路径.docx
08-28
在研发投入与商业化平衡的问题上，如何在保证技术迭代的同时实现产品的商业化，是国产GPU厂商需要权衡的问题。关键器件的自主可控性以及市场竞争环境下的成本压力，都是国产GPU厂商在市场中立足的重要因素。 针对...
半导体中国AI芯片供应链发展分析：国产GPU性能进展与本土化替代前景评估
最新发布
11-12
本报告数据详实、图表丰富，建议结合文中对关键厂商（如华为、寒武纪、SMIC）、技术参数对比（如FP8性能、HBM带宽）及产能预测进行深入分析，同时注意区分“资质通过”与“实际出货能力”的差异，避免高估国产替代...
基于分割帧的国产GPU并行渲染方法.pdf
09-25
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2401_83817971的博客
04-06 4815
你的支持，我的动力；祝各位前程似锦，offer不断，步步高升！！！” />你的支持，我的动力；祝各位前程似锦，offer不断，步步高升！！！更多资料点击此处获qu！！
国产GPU的发展历程及芯片性能详解
finovycloud的博客
04-26 5102
一、国产GPU的发展历程 二、国产GPU进口代替的紧迫性 三、景嘉微：具有完全自主知识产权，打破国外GPU长期垄断 四、景嘉微国产GPU芯片概述 五、景嘉微国产GPU芯片性能详解 六、景嘉微国产GPU生态 七：景嘉微国产GPU后续研发 八、景嘉微：GPU业务高增长 九、国产GPU IP 龙头：芯原股份 十、航锦科技：收购长沙韶光，进军GPU领域
半年内第二块国产全功能GPU，附带首个游戏显卡！摩尔线程造芯神速，张建中“黄”气逼人...
量子位
11-04 2178
金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI他来了，他来了。手持GPU，一身黑皮衣、下装牛仔裤、黄皮肤长头发，黑框眼镜之下挡不住硬汉气场。但他不是英伟达的老黄。他是曾经老黄左膀右臂之一的老张——张建中，James，此前在英伟达中国区任职一把手长达15年时间。现在更被人熟知的头衔，是国内GPU公司摩尔线程的创始人兼CEO。而这次刚刚捂热的GPU，已经是他在今年量产上市的第2个了——时隔，仅半年...
国产高端GPU，国产替代加速（附国产厂家汇总）
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05-05 1万+
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）又被称作显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专为并行处理而设计的微型处理器，非常擅长处理大量简单任务，包括图形和视频渲染。
今晚直播！打造国产GPU产业链势不可挡，Imagination高性能方案助力国产GPU
weixin_49393016的博客
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ENDImagination Technologies是一家总部位于英国的公司，致力于研发芯片和软件知识产权（IP），基于Imagination IP的产品已在全球数十亿人的电话、汽车、家...
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m0_70296959的博客
06-29 3636
NVIDIA在GPU微架构上不断演进，推出了包括Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing、Ampere在内的架构，每一次微架构的创新涵盖了许多关键技术的引入和改进，推动了游戏图形性能的提升，也使得GPU在科学计算、人工智能等领域发挥了重要作用。此外，国产GPU发展初期可以通过兼容CUDA的部分功能，快速拓展市场，降低开发难度和用户移植成本，但是长期来看，国内GPU厂商还是要不断提升自身的软硬件实力，打造一个自己的、独具特色的软硬件生态系统。
【智算中心】国产GPU横向对比
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GPU，全称为图形处理器，是一种专门设计用于处理计算机图形和图像的处理器。它可以加速计算机图形渲染和处理操作，提高计算机图形和图像的性能和质量。GPU相对于CPU而言，具有更多的处理单元和更高的并行处理能力，因此可以更快地处理大量的图形和图像数据。随着人工智能技术的飞速发展，GPU的应用场景不断细分，出现了GPGPUNPUDCU等新的概念。GPU。是指图形处理器。可以理解成显卡，一般用来显示工作的。GPGPU。是通用目的GPU，现阶段主流显卡都是GPGPU。
2024年了，国产GPU，可堪大用吗？
Ai17316391579的博客
01-13 2345
作为计算机的图形处理以及并行计算内核，GPU最基本的功能是图形显示和分担CPU的计算量，主要可以分为图形图像渲染计算 GPU和运算协作处理器 GPGPU（通用计算图形处理器），后者去掉或减弱GPU的图形显示能力，将其余部分全部投入通用计算，实现处理人工智能、专业计算等加速应用。上述负责人认为，国产GPU业应采取开放合作的心态，学会站在巨人的肩膀上，善于利用现有架构和生态，设计契合市场需求的优秀产品，打造全球化设计水平的开发团队。在他看来，国产GPU在起步阶段兼容现有生态更容易发展，先求生存；
收藏！国内外GPU算力厂商详细盘点
ToB行业资讯站
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如今，图形处理器（GPU）作为计算领域的核心部件，其算力性能直接决定了诸多应用场景的效率和效果。从深度学习、科学计算到视频处理，GPU的算力已成为衡量技术实力的重要指标。本文将详细盘点当前市场上GPU算力领先的厂商，并分析其各自的优势与特点。
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国产GPU的发展正处于快速成长阶段，尽管在架构设计、技术规格和市场应用方面仍面临诸多挑战，但已经展现出一定的技术实力和市场潜力。以下从架构特点、技术规格和发展现状三个方面进行详细分析： ### 架构特点 国产GPU在架构设计上通常采用自主可控的路线，部分厂商选择基于国内成熟的制程工艺开发，强调对国产生态系统的适配性。例如，景嘉微等企业通过自主研发，构建了适用于高可靠性场景的GPU架构，支持图形渲染和计算加速功能[^3]。此外，国产GPU在指令集设计上注重兼容性和扩展性，以适应国内软件生态的发展需求。部分厂商也在尝试构建基于RISC-V等开源架构的异构计算平台，以提升灵活性和可编程性。 ### 技术规格 国产GPU的技术规格因厂商和产品线的不同而有所差异。以景嘉微的JM5400为例，其作为国内首款自主研发的GPU，主要面向图形显示和基础计算任务，支持主流的图形API，如OpenGL和DirectX。在性能方面，虽然与国际主流GPU相比仍有差距，但在功耗控制、图形渲染效率等方面已有显著提升。近年来，随着工艺制程的进步，国产GPU的算力、内存带宽和能效比等关键指标也在逐步优化，部分高端产品已具备支持深度学习推理和轻量级训练的能力[^1]。 ### 发展现状 国产GPU的发展目前处于“硬件追赶→软件攻坚→生态突破”的关键阶段[^2]。在硬件层面，景嘉微、壁仞科技、芯动科技等企业已推出多款GPU产品，涵盖从嵌入式到高性能计算的多个应用场景。在软件层面，国产GPU厂商正通过中间件兼容层、框架适配等方式降低迁移成本，同时也在构建自主的工具链和开发环境。生态建设方面，国产GPU厂商正积极推动与TensorFlow等主流框架的适配，鼓励高校和科研机构参与开源社区共建，以逐步摆脱对CUDA等国外生态的依赖。 总体来看，国产GPU在自主可控、安全性、适配性等方面具有优势，但在性能、生态丰富性和开发便捷性方面仍需持续突破。未来，随着国内半导体工艺的进步和软件生态的完善，国产GPU有望在更多关键领域实现广泛应用。 ```python # 示例：国产GPU在深度学习推理中的应用（模拟代码） import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import load_model # 加载模型并部署到国产GPU model = load_model('custom_gpu_optimized_model.h5') # 假设使用国产GPU的TensorFlow插件 tf.config.set_visible_devices([], 'GPU') # 替换为国产GPU的设备配置 predictions = model.predict(data) ```
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