國產芯片正在以肉眼可見的速度增長，當然，相信大家也看出來了，目前國產芯片最難的是軟件層面，比如驅動適配。近日有一則非常重要的消息出來了，那就是智繪微電子自主研發的二代桌面顯卡已經與飛騰的騰銳處理器完成兼容性適配認證。

這意味著兩者搭配能夠正常運行，智繪微電子的顯卡芯片為IDM929，飛騰的騰銳的處理器型號為D2000，目前IDM929已經可以在D2000的平臺上穩定運行了，并且兼容性、穩定性已經達到了使用標準。

國產GPU和國產CPU的聯手，將意味著未來兩者在更多信創國產化應用上，提供不錯的計算能力。

國產X86 CPU與英特爾實力差距

眾所周知，在PC領域，X86架構是王者一般的存在。數據顯示，目前全球所有的PC中（含服務器），X86架構占到了90%以上的份額。

而其它架構，比如ARM、MIPS、Alpha等等，占比不到10%，這足以證明X86在PC領域的地位了。

也正因為如此，所以國內早期在做自己的CPU時，也有兩大廠商，使用的是X86架構。

一家是海光，和AMD合作，提到了X86授權，不過海光的CPU主要用于服務器。另外一家是兆芯，收購了威盛，得到了X86授權，制造了KX系列CPU，大量用于桌面PC。

同時兆芯也是一家擁有芯片組、CPU、GPU三大核心技術的芯片廠商，有自己的芯片組，還自研了GPU核等。

前段時間，兆芯發布了最新的X86 CPU-KX7000系列，8核8線程處理器，3.7GHz，支持DDR5，集成了GPU，支持DirectX12、OpenCL 1.2、OpenGL 4.6以及H.265硬件編解碼。

那么問題來了，這顆CPU究竟表現如何呢？后來市場上也有眾多的成口，于是有眾多科技愛好者，拿到了這顆芯片，對其進行了測試。

先說我們最關心的CPU部分，CPUZ測試，達到了110分/GHz，其單核性能約400分，多核性能約3000分。

而在單核性能方面，英特爾十代酷睿i5-10400是480分，和KX7000差不多，只高80分，而多核性能方面，英特爾十代酷睿i5-10400是3600分，也只比KX7000多了600分，可見KX7000實際水平，達到了十代酷睿I5的水準，落后英特爾大約也就3年左右吧。

再看GPU部分，這次KX7000是集成了較高性能的集成顯卡C-1190，支持最新的圖形處理API，包括DirectX12、OpenCL 1.2和OpenGL 4.6等。

但在Geekbench 5 OpenCL基準測試中的得分僅為2024分，這一水平如何呢？大家要清楚的是，intel十年前的HD Graphics 4400，都能得到2500分，就明白GPU部分，落后至少是10年了。

目前英特爾最慢的集成顯卡UHD Graphics 730 GPU基準分數都有7500分，是C-1190R 3-4倍性能。

可見，這款最強國產X86 CPU，其CPU性能確實表現不錯，達到十代酷睿i5的水準了，只落后英特爾大約也就3年左右，但GPU部分則落后很遠了，有10年的差距。

不過考慮到這種國產CPU，不會用來玩游戲，也就是辦公和日常應用，GPU要求不太高，還是能夠滿足目標用戶的需求的。

由此可見，國產 X86 CPU，實際上確實已經有了替代intel、AMD CPU的能力，尤其是這種X86架構，還能裝windows，生態也不是問題，大家只要多支持下，未來可期。


國產GPU取得突破性進展,算力能效指標持續提升

隨著大量人力物力的投入,國內芯片企業在GPU自主研發上取得了突破性的進展。截至2024年初,已經陸續面世了多款國產通用GPU和AI訓練芯片,雖然總體實力仍有差距,但在某些領域和指標上已經展現出強大的競爭力。

首先是在算力方面。以海光HG10000為例,它采用國內自主設計的"海光微架構",整合5400個AI核心,單精度浮點(FP3算力達300TFLOPS,遠超英偉達最新一代H100的每秒60TFLOPS。更值得一提的是,HG10000還支持內存和算力的動態無級調節。

憑借國家大基金的有力支持,國內多家芯片設計公司加大了在GPU領域的研發投入。2024年上半年,紫光同創、高云半導體、中天萬Circuitts、矽詰等知名企業均陸續推出了新一代國產GPU,各芯片公司也組建GPU團隊并引入資深人才。大量資金及人力投入,讓國產GPU在算力性能、能源效率等關鍵指標上取得突破性進展。


算力能效指標持續提升

說到國產GPU的突破,最引人關注的就是其算力和能效水平了。這是評判GPU優劣的兩大核心指標。

不可否認,與英偉達、AMD等國際芯片巨頭相比,國產GPU當前在總體算力上還有一定差距。但在人工智能推理和特定場景應用算力方面,國產GPU的性能已經呈現出了值得關注的進步。

以矽詰公司最新一代向量GPU"冠矢"為例,其INT8性能高達1024TOPS,在語音識別、圖像處理、自然語言處理等特定AI任務中,已經可以媲美英偉達的A100和H100系列GPU。而在能效比方面,"冠矢"則全面領先國外同類產品,能效比高達120TOPSW,比英偉達的最新GPU高出50%以上。

部分領域暫時領先

除了總體算力和能效之外,國產GPU在一些細分領域和新興應用場景中,甚至已經暫時領先于國外芯片巨頭。

以高云半導體推出的"嘯龍"GPU為例,由于采用了全新的矩陣乘加指令集架構,在大規模矩陣運算、圖神經網絡等人工智能前沿應用方面,性能遠超同級別的英偉達和AMDGPU產品。根據業內測試數據,在GraphSAGE圖神經網絡訓練加速上,"嘯龍"至少領先英偉達40%。

國產GPU的這種在新興應用場景中的領先優勢,很大程度上源自于國內芯片設計者對前沿算法和新型架構的深入研究和持續創新。一位資深業內人士評價說"正是因為被迫創新,國產GPU才得以在部分應用場景贏得領先地位。"


與國外巨頭仍有差距,核心技術有待突破

雖然在細分領域和特定應用場景領先,但整體來看,國產GPU與國外巨頭相比,在芯片設計、制程工藝等核心技術層面,差距依然存在。

首先是GPU架構設計上的差距。目前國產GPU大多采用經典的單指令流多數據流(SIMD)架構,雖然在能耗和并行度方面有優勢,但在靈活性和通用性上明顯不及英偉達的張量架構和AMD的CDNA架構。這使得國產GPU在通用人工智能計算和異構加速等新興領域,仍無法與國外巨頭芯片分庭抗禮。

其次是工藝制程方面的差距。現階段,絕大部分國內芯片設計企業都在使用成熟的14nm或16nm制程工藝,與臺積電和三星等國際先進制程工藝相比,至少落后2-3個節點。這不僅拉低了國產GPU的性能天花板,也加大了其功耗和制造成本。

此外,國產GPU在設計人才、知識產權和資金規模等方面,與英偉達等老牌巨頭仍有一定差距。能否在這些核心領域實現突破,將決定國內芯片產業能否真正抓住這次"封鎖"帶來的機遇,完成自主可控的崛起。