国产GPU现状综述

序号

厂商

型号

产品兼容

场景

是否支持并行计算

1

景嘉微

JM7201

主流系统

支持PC

不支持

JM9

未商用

OpenCL 3.0

2

兆芯

C-960

集成在KX-6000G系列CPU

支持PC

不支持(没有对应运算框架

3

芯动科技

风华1号

麒麟、统信等

支持PC

不支持

风华2号

麒麟、统信等

未商用

OpenCL3.0

4

天数智芯

天垓100

云端计算(DeepSparkHub

5

龙芯

7A1000桥片集成的GPU

Loongnix系统、UOS系统

未商用

6

寒武纪

MLU370-S4智能加速卡

主流Linux发行版系统(CentOS/Ubuntu)

云端计算

Cambricon BANG 异构计算平台

7

武汉凌久微电子有限公司

凌久GP201

未商用

OpenCL3.0

8

摩尔线程

MTT S60

英特尔、AMD、龙芯、飞腾、兆芯等主流CPU以及Windows、麒麟、统信、Ubuntu等

未商用

OpenCL

9

芯动科技

风华1号

未商用

10

翔腾

HKM9000 GPU

未商用

11

壁仞科技

BR100

未商用

BIRENSUPA(内测)

12

登临科技

Goldwasser-UL(MXM)

云端场景

CUDA/OpenCL

13

沐曦集成电路

未商用

14

格兰菲

Arise-GT10C0

CPU:兆芯、飞腾、龙芯、Intel、AMD

OS:麒麟、Ubuntu、Windows

未商用

OpenCL1.2

15

芯瞳

GenBu01

华为鲲鹏920 CPU、飞腾、龙芯中科、北京数码大方科技CAXA 3D实体设计软件等

未商用

16

海思

昇腾(HUAWEI Ascend)

云端计算

### 国内外多模态大模型特点对比 国内多模态大模型通常注重于融合多种数据源,如文本、图像和语音,在特定应用场景下提供定制化解决方案[^1]。这些模型往往针对中文语境进行了优化处理,能够更好地理解并生成自然流畅的汉语表达。 国外尤其是美国开发的大规模预训练框架则更强调通用性和跨领域迁移能力,通过海量互联网公开资源进行无监督学习来获取广泛的知识表示[^2]。这类架构倾向于构建超大规模参数量级的基础模型,并探索其在不同任务间的泛化潜力。 ### 性能差异分析 就计算效率而言,由于硬件设施以及算法实现上的区别,国际上领先的AI实验室所研发的产品可能具备更快的速度与更低能耗表现;然而随着国产GPU技术进步及分布式训练系统的完善,两者之间的差距正在逐渐缩小[^3]。 关于准确性方面,对于某些本地化的视觉识别或语言翻译场景,经过针对性调优后的本土企业出品可能会占据一定优势;而在涉及全球范围内的复杂推理挑战时,则可能是海外开源项目凭借庞大的社区贡献而胜出一筹[^4]。 ### 发展现状综述 近年来中国科技巨头纷纷加大投入力度追赶世界先进水平,不仅推出了具有自主知识产权的技术路线图,还积极促进产学研合作生态建设,加速科研成果转化落地进程[^5]。与此同时,西方国家持续引领理论创新前沿方向,不断推出新型网络结构设计思路和技术标准制定建议,推动整个行业向前发展[^6]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设这是两个模型在中国市场上的应用效果评估分数分布情况可视化展示 plt.figure(figsize=(8, 6)) data_domestic = [0.75, 0.80, 0.85, 0.90, 0.92] data_foreign = [0.70, 0.78, 0.82, 0.88, 0.91] labels = ['Model A', 'Model B', 'Model C', 'Model D', 'Model E'] width = 0.35 x = range(len(data_domestic)) fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x, data_domestic, width, label='Domestic Models') rects2 = ax.bar([p + width for p in x], data_foreign, width,label='Foreign Models') ax.set_ylabel('Performance Score') ax.set_title('Comparison of Domestic and Foreign Multimodal Large Models Performance on Chinese Market') ax.set_xticks([r + width / 2 for r in x]) ax.set_xticklabels(labels) plt.legend() plt.show() ```
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