2、软件工具：为了加速开发和部署人工智能产品，芯中心科技采用了各种软件工具和框架，例如TensorFlow、Caffe、PyTorch等，用于构建和测试深度学习模型。
3、数据库系统：芯中心科技需要处理大量的数据，因此使用了各种数据库系统，如MySQL、MongoDB等，用于存储和管理海量数据。显卡代工已经不是个秘密，不过， 你确实知道目前市面上的显卡是由哪些工厂代工的吗？这里我把我所知道的资料说说，让大家都能更清楚自己的手上的卡到底是哪个厂出 的，对大家购买显卡也多个认识。
实际上，市面上我们所能买到的显卡，99%以上都出自微星、华硕、鸿海、撼迅、丽台、技嘉、同德、柏能（蓝宝）、承启、捷波等几家厂之手，这几个厂家的显卡出货量占据了全球显卡销量的九成以上，而其中的微星、华硕、撼迅、丽台、鸿海、技嘉、同德、柏能8大厂家，更以其分别上百万片的年出货量，位居全球8大显卡制造商之列。目前丽台已由鸿海代工，而丽台则开始专心做产品研发，所以，实际上，我们在市面上看到不同品牌的显卡，大多数由同德、柏能、撼迅等代工。
小影霸、昂达、七彩虹、铭暄、盈通等国内板卡品牌的低端显卡大部分都出自同德；
无论在显卡的低中高端市场，鸿海的触角无处不在，其掌握庞大的代工订单，如戴尔、惠普等一线品牌机大厂显卡的代工生产（以此可明 白市场上的工包戴尔、惠普等品牌厂的工包板卡出自谁手），如这些家的ATI系列显卡几乎所有的戴尔订单都与鸿海合作生产；
撼迅显卡做工精良，其全面为其在国内的品牌迪兰恒进提供代工服务，而七彩虹、昂达、小影霸等品牌的部分中高端显卡亦来自于撼迅厂 。其生产的ATI显卡多采用红色基板。
这样说，大家大概明白了：
只有兰宝、华硕、技嘉、微星几家的显卡是自己生产的，其他品牌的显卡，如影驰、七彩虹、昂达、铭暄等，只有少部分可能是自己生产 的，其他绝大部分都是来自撼迅、同德、鸿海等厂代工的。要买原厂的显卡，恐怕就只能选兰宝、华硕、技嘉、微星这几家了。
找到了些更准确的资料，有兴趣大家可以看看，可以解决很多疑惑，如elsa的卡到底是谁做的？ 现在很热的yc卡又是出自谁手，选购显卡前可以参考这些资料（大多数品牌的OEM厂商是经常更换的，所以下面的介绍只在今后的一 段时间内准确）：
1七彩红、昂达--的一部分主流显卡都是由翔升做的
2铭暄、盈通、昂达、七彩虹、双敏小影霸的低端：由深圳的同德（Palit）代工，
质量一般，但市场销量很大
铭暄、盈通、昂达、七彩虹、双敏小影霸的中高端：ATI的由蓝宝或者撼迅
（PowerColor）代工，nVidia的由承启代工，双敏还有青云代工的
3迪兰恒进：由台湾撼迅代工
4、斯巴达克：捷波代工
5、松景：有精英代工
6、双捷：由青云代工
7艾尔莎----最早的艾尔莎绝对的原厂制造，因为它自己开发设计并生产这种非公版的显卡。
而后来随着NVidia开发速度的加快，以生产非公版著称的艾尔莎已经没有足够的时间来开发新的板基，
因此现在的艾尔莎找人代工很正常。MSI不是直接给ELSA带工，我是听说MSI是nVIDIA的公版OEM。
细心的观察你会发现，有很多类似的卡都是这样的，MSI制作公版，而ELSA使用公版，同样的还有
例如昂达每次出新卡，都说是ELSA带工的，我仔细对比了一下，还真是一样的，只在微小的方面存
在差别（例如BIOS的版本和电容的类型就不同），但是到底是谁给谁作的我就不太清楚了。 以前ELSA
之所以与众不同，是因为它是第一个开发并使用nVIDIA非公版设计的，有很长一段时间nVIDIA的部分卡
Quadro系列）都是ELSA给开发的驱动，但现在它也开始使用公版了，前一阵子网上传得很厉害的ELSA
申请破产的事情不知大家知道不，官方网站翻译过来，大概内容就是“ELSA已经无法承担高额的开发费用，
如果再找不到合适的投资来源，就准备申请破产”之类的话。还好现在它还健在，不过现在Quadro系列已
经开始授权给丽台了（Quadro系列以前都是ELSA独家授权的）德国elsa的显卡部分则由MSI和技嘉代工
8、新天下小影霸：高端是承启做的，其余都是深圳板卡一条街出的
9耕升---是目前活在市场上的为数不多的独立开发设计并制造的显卡厂商之一，其制造的显卡以功能、实用、价格闻名于市， 不可多得。
备注：
资料这里有些旧，写这个资料的时候，耕升还没有被同德收购
虽然凭借同德强大的生产能力，加上耕宇的品牌和研发，或许2005年耕升借同德会逆势而上。耕升虽然被收购，也不代表耕升这个品 牌从此死亡，只是换了一个老板。而欧洲耕升（Gainward Europe）的团队仍然继续运行，管理层也保持不变。
但这同样表明，曾经风云的老耕升（耕宇）在激烈的显卡营销中最终兵败。
10华硕----一直以来都自己生产显卡，而且一般都在公版的基础上有所改动。
11微星---是NVidia公版代工第一大厂，丽台是NVidia亚太最重要的合作伙伴，今年
起开始提供他专业显卡芯片，要知道，以前只提供给艾尔莎。
12技嘉---也是显卡代工大厂，但是之前其跟Matrox合作生产G400显卡很失败，因此我就不多说了。
13ATI原厂显卡---制造工艺与用料堪称一流，但是据说要退出中国大陆市场以鼓励第三方制造厂。
哎呀，以后大家能买到的好东西越来越少了，还是支持一下耕升吧。呵呵。ati系列由部分由撼讯代工。
14创新---找微星代工nvidia系列已经差不多一年半
15台积电为nvida的gpu代工
16韩系显卡---不论做工还是设计都绝对的一流，比如说SUMA，但是国内很少见。
17联想---联想的显卡是微星MSI的、MONITOR是冠捷AOC
补充
1微星好比板卡江湖中的武当，太极内功深厚，但道家清心寡欲对残酷主板江湖而言并不太适合。2004年全年显卡出货仍由微星拔得头筹，微星2004年约出货760～800万片，华硕2004年显卡出货约750～790万片，微星仅比与华硕领先约10万片，微星在2004年仍保持了显卡龙头老大的地位。
微星拥有NVIDIA、ATI显卡全部产品线，微星还是NVIDIA公版显卡代工第一大厂。微星显卡无论是做工还是性能都相当出色，其主走中高端路线。微星显卡拥有强大的自主研发能力，其是少数几家能独立推出比公版更强大的非公版产品的厂商。
微星板卡类产品实行三年保修，从购买之日起至三年内微星实行免费保修。微星显卡注重品质注重稳定性而早期产品不注重超频，但微星产品仍被许多DIY用户奉为经典。微星显卡在欧美销量较好，亦比较注重大客户，但对零售市场关注比较少，国内二级市场上较难买到微星显卡，这在一定程度上影响了微星显卡的推广。
老实的微星总被人欺，华硕老总施崇棠先生2004曾放言，2004全年要拿下1000万片显卡出货量，超越2003年显卡出货龙头微星800万片的水平，一举拿下显卡全球第一宝座。但微星也不是一盘任人吃的菜，经过2004年的顽强拼搏，其保住了800万片的出货量，亦保住了全球第一的桂冠。而且微星预计，2005年其显卡出货将较2004年成长5%，将达到8XX万片，市场占有率将逾15%。但面对来势汹汹的华硕，2005年微星很难再阻挡其谋求第一的趋势。
2 华硕好比板卡江湖中的少林，其威自在。华硕显卡一贯是高品质、多功能的代名词。华硕在板卡界的实力不用多说，2004年华硕全年显卡出货量约750～790万片，仅次于MSI。但华硕在2005年的战斗意志更坚决，使得2005年显卡厂龙头宝座更多的罩向了它。
在华硕巨狮计划猛攻下，2004年第四季（Q4）华硕显卡出货量逼近250万片，跃居单季出货龙头，超越微星约20～30万片，让板卡业感觉到了震颤。但华硕的目标肯定不止于此，华硕2005年在通路及OEM接单目标更高，其目标是2005年显卡出货突破1000万片大关，超过1200万片高目标。如能达成此目标，华硕2005年显卡全球市占率将突破20%，并比2004年出货大幅增长60%。为达到此目标，华硕已推出面向入门级到中端市场的X系列显卡，期望显卡能因此象推出X系列主板一样一飞冲天。
从2005年初反馈的信息来看，华硕正稳步前进，华硕显卡2005年一月份的显卡出货量再次领先，以单月出货88万片的成绩领跑全球显卡市场（华硕：88万片、微星：60万片、技嘉：27万片……）。华硕显卡单月出货量达到88万片，相比微星超出近50%，成为华硕集团继主板之后另一头势不可挡之猛狮。但这只是针对传统主板厂商的成绩，面对强大的泛鸿海集团和同德同厂家的代工竟争，华硕欲在2005年独霸显卡江湖并不是一路坦途。
就华硕显卡而言，华硕显卡的品质自不用说，其中高端产品获奖无数，这来自于于其强大的研发生产能力。华硕每款产品出来之前都有完整的测试，就算是同质化的产品其也会进行完整的测试，这样出来的产品多多少少都会有一些调整；还有就是华硕特有功能的部分，例如在高端产品的散热部分，每款新产品推出的时候，同质化的产品散热部分都一样，而华硕的则不同，华硕所用的都是特别经过测试的，从众多方案中挑选的最适合那款产品的。而且华硕认为，ATI和NV两家厂商的擅长是在芯片的设计，而非layout，以华硕的眼光，ATI和NV两家厂商推出的大部分公版在一些部分还是需要修改才能达到最佳化，因此华硕会对这两家厂商推出的公版加入一些自己的设计想法已达到产品最优。这或许就是华硕显卡产品的与众不同点吧。
此外，为了在2005年获得更大的成功，华硕在2月底对其旗下所有显卡产品进行了大规模的价格调整，最高调整幅度超过25%。这是华硕显卡有史以来涉及范围最广、规模最大的一次价格调整活动，目前华硕所有显卡产品已经开始以调整后的价格面向广大用户销售。在本次的价格调整中，仅基于AGP 8X平台的显卡产品就包括了近30种各种型号的产品，如A9550GE/TD/128M、V9520-X/TD/128M、N6600/TD/128M、N6600GT TOP/TD/128M、V9999GT/TD/128M等。此番行动使其产品价格已接近很多二线显卡品牌，必将促发华硕显卡的销量激增。
3峨眉派功夫讲究秀外慧中，这点与技嘉颇同。技嘉与撼讯、柏能一起曾被称为ATI显卡的三大制造厂，自从技嘉在2002年度推出基于GeForce3芯片的显卡之后，技嘉将显卡生产业务转移到了ATi显卡的生产和销售为主上。而自从华硕加盟ATi阵营，并同时计划生产A卡N卡以来，引起多家业界厂商的连锁反应，目前，技嘉也是ATI和NVIDIA两家的显卡都兼顾。
技嘉2004年的出货量为300万片，虽然只有前两者的一半，但技嘉仍表示2005年将为赢得更多的ODM、系统集成商（System Integrators）的定货而不懈努力。在欧洲市场上，ATI显卡的销量近几年来都要好于NVIDIA显卡，面对华硕、精英，以OEM厂商身份向欧洲整机商Medion公司提供ATI显卡的微星等，保证欧洲市场的份额对于技嘉公司来说很重要。而在亚洲市场上，技嘉显卡也拥有不错的声誉，为了占领中低端显卡市场，其加大了在亚洲市场中低端显卡的推广力度，其很多产品的价格已能比肩二三线显卡品牌。技嘉2005年的目标将是稳中有增，也就是先保住300万片的出货量，再看风向而为。
除此而外，值的关注的还有技嘉集团子公司台湾精星（GigaCube），其一直以ODM及通路订单为主，主要面向中低端板卡领域，2005年则将在自有品牌上有所突破，其也享有ATI提供给其他一线厂商的所有条约的待遇。
4 撼迅对于DIY用户而言，亦是一个声名显赫的角色，其在显卡江湖中的地位就好比拥有紫霞神功、华山剑法、独孤九剑、正气决等独门绝技的华山派一样。PowerColor是台湾厂商撼讯（CP Technology）的显卡子公司，撼讯科技是一家以专业板卡研发制造著称的公司，自1997年成立以来，以自有品牌PowerColor行销全世界，由于掌握最新技术，成立6年来已造就不错的业绩，其显卡出货量已站台湾省总出货量百分之十以上，并耀升为ATI显卡出货量最大的厂商，并成为全球第三大专业显卡研发制造商。
其产品线包括各种ATI系列3D显卡，以及其它多媒体子卡。撼迅曾一度号称为全球第二大显卡制造厂商，其公司的英文名从原来的CPTechnology CO,Ltd，2004年已被改为Tul Corporation，Tul这个名字来源于词组‘Technology Unlimited’。而且Tul品牌名称已用于所有由该公司提供的产品和服务，包括SI、VAR、OEM和ODM业务等上面，虽然撼迅将名字改为Tul Corporation，但他们的显卡和主板会继续使用目前相当成功的产品商标名称“PowerColor”。
撼迅显卡做工精良，其全面为其在国内的品牌迪兰恒进提供代工服务，而七彩虹、昂达、小影霸等品牌的部分中高端显卡亦来自于撼迅厂。其生产的ATI显卡多采用红色基板。
撼迅的崛起与A卡的成功密不可分，2003年起，撼讯在出货量上就已达239万片，100美元以上中高端产品出货比在25%～30%，毛利润达70%。随着2004年ATI市占率进一步扩大，2004年撼迅全球显卡出货400万片，2005年其目标将超越于此。
除此而外，需要一提的是撼讯目前已成为鸿海集团的重要盟友，其与鸿海、丽台一起，被称为“泛鸿海集团显卡厂”，自2004年下半年起，以鸿海、撼讯、丽台组成的泛鸿海集团显卡厂对承接OEM订单态度更趋积极，其已对微星及技嘉等接单造成挤压。以撼讯及丽台的研发品牌优势加上鸿海制造产能优势，其对于显卡阵营而言，未来是否会又将演变成华硕、鸿海争霸之势，不是未有可能。
5如果说华硕坚如磐石，那么形容丽台稳如泰山一点也不为过——“泛鸿海集团显卡厂”亦因此人才济济，除了ATI阵营的第一大厂撼迅还有NVIDIA最忠实的伙伴著名的显卡厂商丽台。如果说撼迅是ATI的专门生产厂，那么丽台就是NVIDIA的绝对专业研发生产商。
Leadtek（丽台）以生产消费级显卡及专业工作站显卡而闻名，绿色基板的“丽台”显卡品牌，在国内消费者心中一直口碑不错，在市场上也一直在走稳健道路比较低调，此外，丽台的主板、电视卡在业界亦口碑甚佳。丽台公司是一个以研究开发（R&D）为核心的科技型上市公司，并在生产领域获得了ISO9001国际认证，能确保产品质量优异。丽台科技在计算机图形显示卡、计算机主板、多媒体、影像通讯、监控系统、无线通讯、卫星定位等产品领域都居于国际领先地位。
丽台是著名的显卡厂商，更是NVIDIA的重要合作伙伴（丽台的显卡产品线清一色是NVIDIA系列产品），在国内市场亦有很高的声誉。丽台一向尊重合作伙伴，跟NVIDIA长达8年，不离不弃的合作关系已经体现了丽台的精神。在谈到丽台至今仍然只跟NVIDIA合作，而没有像华硕微星技嘉三大厂一样“通杀两家”的问题时，其老总表示，“显卡比重占这么大，让我怎么换？依靠ATI，得到NVIDIA的支持就会减少。因此我们宁愿长期地跟一个伙伴合作。”
随着低价化竞争的加剧，丽台与撼讯（Tul）一样，2004年其先后将部分/全部显卡产品线交给鸿海代工，撼讯、丽台与鸿海的合作关系也更加密切。 丽台2004年显卡销量是300万片，但是这种情形将在2005年获得突破——在2004年上半年，富士康通过购买丽台科技在2004年上半年发行的可转换债券，成为该公司的重要股东，收购了丽台科技的显卡及其主板业务。随后推出了富士康自有品牌的主板搭配丽台显卡捆绑促销的活动，获得了相当喜人的业绩。
目前丽台已由鸿海代工，而丽台则开始专心做产品研发；这种“丽台研发，鸿海代工”的模式，可极大的利用现有资源。相信背靠着鸿海集团强大的资源实力、制造及研发的实力，再加上景丰电子（景丰电子是丽台科技WinFast品牌产品的香港及大陆地区的总代理）、富士康面向全国的七大销售平台的渠道基础、以区域分销模式为主的全国渠道体系，丽台品牌在今年将会获得更大的突破。
只要了解丽台在对产品命名时的规则，您就能够从产品型号很快的联想其有哪些功能，如丽台显卡命名型号后“T=TV输出，D=DVI输出，H=硬体监控（Hardware Monitor），V=影像撷取/输出功能（VIVO）”。
6小影霸、昂达、七彩虹、铭瑄、盈通等国内板卡品牌的低端显卡大部分都出自同德，其产品更注重价性比，将其比为不拘小节却人才济济的“丐帮”一点也不为过。
同德股份有限公司（Palit）成立于1988年，其总部设于台北，生产基地“分坨”设立在中国大陆，分支机构遍布美国、德国和香港等地。同德自成立以来一直致力于显示卡的设计、生产及销售。其销售网络遍布全球，力求与各个客户保持紧密的合作关系。经过不断的努力，目前，同德已成为全球显卡芯片厂ATI及NVIDIA的长期合作伙伴。通过生产一系列产品，同德已发展成为显卡业界的领导者。其生产的厂房均通过ISO9001国际品质认证，以确保其兼容性。
同德于1992年在中国大陆设立其生产基地。现同德工厂拥有国际上最先进的高速、高精度的表面贴装生产线及配套的生产设施共21条，其电子贴装能力每日最高达8百万件；其显卡月最高产量达120万片，准确的交货率超过了99%，使得其成为业内具有相当竞争力的计算机设备生产商。
同德能提供NVIDIA及ATI的完整产品线，从超低价的GeForce4 MX440到GeForce FX5900都有，市场上有的产品都能在同德找到相关模板。主要针对低价显卡、中低端显卡市场及OEM市场的同德公司，其显卡的出货量不错，其2004年的显卡销量大约是600万片。
但同德缺乏品牌优势是公认的缺陷，2004年底其收购耕升（耕宇）便成必然之举。同德以100万美元现金加该子公司资产净值的价格将耕升品牌（Gainward）及其子公司Gainward Europe GmbH买下。耕升在过去两年里的持续亏损迫使其主台硝下定决心将其显卡业务出售，将注意力重新转回其核心业务电气化工之上。不过，显卡行业的不断整合风潮以及台湾一线厂商显卡出货量的快速增长才是耕升陷入困境的真正原因。收购耕升品牌将帮助同德杀入中高端显卡市场以及提高在美国、欧洲和日本的渠道销量，因为这些地区的耕升显卡品牌认知度较高。
有理由相信，随着同德占有耕升，双方的强大资源将一并整合，同德化茧为碟后其2005之路将更宽广，2005年的显卡市场可能将又出现一只大鲨鱼。
同德2005显卡代表产品扫描：
同德虽收购耕升，但目前仍以OEM为主
7全真派王重阳武功天下第一，兼收并蓄，其与全球电子制造业第一的鸿海颇为相像。鸿海要称霸全球，除了连接器、主板、机箱、服务器、光存储器、LCD、手机、笔记本等领域外，显卡领域当然不能放过，而要保证这巨大的产能得以实现，鸿海集团在中国大陆深圳龙华、昆山、北京、杭州、太原早已设立生产制造据点，而烟台则是鸿海2004在大陆建的第6个生产基地（鸿海早在2004年3月先租用烟台开发区的标准厂房，生产主机板、各种板卡，目前已有4条生产线）。
无论在显卡的低中高端市场，鸿海的触角无处不在，其掌握庞大的代工订单，如戴尔、惠普等一线品牌机大厂显卡的代工生产（以此可明白市场上的工包戴尔、惠普等品牌厂的工包板卡出自谁手），如这些家的ATI系列显卡几乎所有的戴尔订单都与鸿海合作生产，虽然鸿海从未公布详细数字，但业界推估，仅以2004年而言，鸿海的显卡出货量比微星的760万片也相差不大。
而在显卡品牌零售市场，在与撼迅加强合众之后，鸿海也将丽台拉至身旁。目前鸿海除了自身强大的显卡制造能力之外，已拥有了NVIDIA和ATI两大阵营的绝对中坚力量，其实力已足以傲视显卡江湖，三家总产能已在千万片左右，已是目前事实上的显卡大佬。
所以在华硕侵略显卡领域时，其首先将遇到鸿海两虎撼迅和丽台的抗衡，同时具有ATi和NVIDIA产品线的华硕，遇到ATi和NVIDIA阵营的两大主将撼迅和丽台，这一场战争比华硕对MSI要好看得多。总之，2005年华硕千万片的目标将遭遇泛鸿海集团千万片产能的坚决打压，谁笑到最后，2005下半年将很快就见分晓。
除此而外，为了防止其它一线厂商（特别是同德、华硕等）收购像升技这样的品牌号召力十分强劲的二线厂商，鸿海在2005年很可能先发制人，以拥有更多的品牌优势。
鸿海生产的显卡产品可参看撼迅和丽台的产品。
8天山派虽地处边疆，但顶尖高手如云，其和柏能有得一比。柏能（PC Partner）是ATI的三大代工厂之一，同撼迅一起同为ATI全球两大核心合作伙伴，其自有品牌为蓝宝（Sapphire）。与撼迅的红色基板显卡相比，柏能多采用蓝色或绿色做基板。
柏能有超过10年的Ati显卡制造经验，前身为Ati原厂卡代工厂，自2001年6月ATI宣布建立生产、销售关系以来，柏能始终是ATI显卡在全球的主要供货商之一，所有的标着“Build by ATI”的产品其实就是PC-Partner所造。
柏能设计、生产及销售最完整ATI产品线，蓝宝所有ATI显卡的生产过程、质量控制和出厂方式均百分之百地执行ATI的生产标准，包括主流产品RADEON 9至尖端科技原生支持PCI EXPRESS显卡。其产品均采用优质电子原件及附件，稳定性高，兼容性强，可称ATI的典范作品。为保持ATI原板高质量的一贯形象，柏能显卡的设计和生产均需通过工程人员的严格检验。
柏能在显卡制造上已经拥有十几年的历史，一直在全球范围内，尤其是在欧美市场都是数一数二的品牌，产品占有率是整个欧美市场的前三名。ATI卡生产放开后，现在ATI的高端卡及欧美市场销售的原厂卡仍然由柏能出品。
柏能显卡2004年产量达一百八十万张，一直以来其均名列全球生产ATI显卡之代工生产商前五位。
柏能自有品牌Sapphire（蓝宝）Radeon系列显卡主要销往欧美国家，国内难见其踪影（铭暄、盈通、昂达、七彩虹、小影霸等国内品牌的的部分中高端显卡由柏能OEM）；不过在2004年Sapphire（蓝宝）已全面进军中国市场。GPU租赁平台的原理是通过将GPU资源以云服务的形式提供给用户，使用户可以在网络上访问GPU资源，而无需购买GPU硬件。
GPU租赁平台的基本原理是，将GPU资源放置在云服务器上，用户可以通过网络访问这些GPU资源，而无需购买GPU硬件。用户可以通过购买GPU租赁服务来获取GPU资源，并可以根据自己的需求来定制GPU资源，以满足自己的需求。
GPU租赁平台的优势在于，用户可以节省购买GPU硬件的费用，并可以根据自己的需求来定制GPU资源，以满足自己的需求。此外，GPU租赁平台还可以提供灵活的付款方式，以及更高的可用性和可靠性。市面上有很多GPU租赁平台，褒贬不一，价格不一，那么多云平台，我们应该怎么选择？选择一款好的租赁平台，主要看以下因素：1、价格2、服务3、配置在这里，推荐大家使用渲大师平台：渲大师是一个比较亲民的GPU算力平台，具备自建渲染农场，总 GPU 数量2000+，提供香港及中国内地的渲染农场，支持渲染及深度学习使用场景，配套主流的软件，模板，集群功能，快速提升算力。感兴趣点击此处
渲大师GPU算例平台可以加速您的AI深度学习、高性能计算、渲染测绘、云游戏、元宇宙等应用。高性价比，高稳定性，快速部署，d性租用，7x24技术支持，满足您所需。加速您的AI深度。在渲大师租用GPU，有以下几点优势：稳定性：具备高可靠性设计，多级备份以及自有备用电机，云服务器可靠性达999%易用性：可以预装深度学习、仿真计算、渲染环境，启动使用即可安全性：用户环境相互独立、环境隔离，业务互不干扰，充分保护客户隐私拓展性：拓展所需GPU资源环境保持不变无需重配，动态增减可用GPU满足业务需要高性价比：使用灵活，d性算费，可安分钟、小时计算，也可按套餐计算，有1天至365天阶梯折扣优惠，长租更划算目前，渲大师的GPU显卡是RTX3060和RTX3060 Ti显卡RTX 3060 12G ：时租：2元/小时日租：432元 (18x24，等于时租打了9折)周租：2688元 (16x24x7，等于时租打了8折)月租：936元 (13x24x30，等于时租打了65折) 显卡RTX 3060Ti 12G ：时租：24元/小时 日租：5184元 (216x24，等于时租打了9折)周租：32256元 (192x24x7，等于时租打了8折)月租：11232元 (156x24x30，等于时租打了65折)增值服务：根据用户需要，可指派专业技术人员提供模型代训练、咨询指导、代 *** 作等增值服务，加速您的项目进度感兴趣点击此处
亿万克是研祥高科技控股集团旗下全资子公司。研祥集团作为中国企业500强，持续运营30年。研祥集团全球49个分支机构，三个国家级创新平台，一直致力于技术创新引领行业发展，拥有超1100项授权专利，超1300项非专利核心技术。感兴趣点击此处 GPU虚拟化桌面云是面向计算资源高要求行业提供的高性能云桌面方案。
GPU云桌面运行于本地电脑一致，GPU由CPU完成的工作转移到了GPU，因此用户获得更好的体验，并且现在可以在虚拟化和云环境中支持严苛的工程和创意应用程序。
应用场景，目前来说，桌面云已成为学校机房建设的主流方案和趋势。作为学校主要用于设计类专业、建筑类专业的教学机房，平时使用的软件包括AutodeskMaya、3DMAX、UG、solidworks、BIM等大型3D设计软件，不仅对CPU、内存有较高要求，更需要有足够的显卡资源。
一般的桌面云方案中由于服务器没有配置独立显卡，通常会使用CPU来模拟GPU，性能受限，无法满足图形加速、渲染等设计业务的要求。方案价值（H）
良好的3D使用体验：GPU虚拟化（vGPU）可帮助用户实现对物理GPU的资源切割，可以实现和物理GPU一致的功能，可支持OpenGL和DirectX标准及主流的3D设计类软件，满足用户对GPU在图形设计方面的需求，提供良好的3D使用体验。资源按需分配：可以根据不同设计类用户需求，分配不同的CPU、内存、显卡资源，如需要做大型文件渲染时，可为指定终端分配多核CPU及超大内存的实验桌面，大幅提升渲染能力，实现资源的d性合理利用。
高效便捷的运维管理：满足3D设计类软件的同时，可通过一致的Web视图界面，实现环境集中管理运维，系统批量闪电部署，软件差异更新，多系统按需交付等和教学相关的实用功能，大幅度降低管理维护难度。
全球GPU芯片行业发展历程
在1984年之前，GPU原本只是用于图形和图像的相关运算，受CPU的调配，但随着云计算、AI等技术的发展，GPU并行计算的优势被发掘，在高性能计算领域逐渐取代CPU成为主角。1999年，NVIDIA公司在发布其标志性产品GeForce256时，首次提出了GPU的概念。2006年，NVIDIA发布了第一款采用统一渲染架构的桌面GPU和CUDA通用计算平台，使开发者能够使用NVIDIAGPU的运算能力进行并行计算，拓展了GPU的应用领域。2011年，NVIDIA发布TESLAGPU计算卡，正式将用于计算的GPU产品线独立出来，标志着GPU芯片正式进入高性能计算时代。
全球GPU芯片出货量超过46亿片/年
近些年，全球GPU技术快速发展，已经大大超出了其传统功能的范畴，除了满足目前大多数图形应用需求，在科学计算、人工智能及新型的图形渲染技术方面的技术应用日益成熟，进而推动全球GPU芯片市场的持续高速发展。
从全球GPU芯片出货量来看，根据全球知名调研机构JPR数据，从2021年各个季度来看，全球GPU芯片的季度出货量维持在1-13万片之间，2021年全年出货总量超过46亿片。
全球集成GPU芯片出货量占比超八成
GPU芯片主要可分为独立GPU(封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，一般来讲，其性能更高)和集成GPU(集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存)。
目前，全球集成GPU出货量占比超过八成，占据绝大部分市场份额;但从占比变化趋势来看，独立GPU的市场份额有所增长，反映出市场对高性能GPU芯片需求有所增长。
注：内环2020年q4，外环2021年q4数据。
预计2027年全球市场规模超过320亿美元
根据IC Insights数据，2015-2021年全球GPU芯片市场规模增速超过20%，2021年，全球GPU芯片市场规模超过220亿美元。
根据JPR资料，预计2022-2026年，全球GUP出货量将实现63%复合年增长，以此增长率测算2027年全球GPU芯片行业市场规模将超过320亿美元。
—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国GPU芯片行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
作者 | 赵广立近年来摩尔定律“失速”，使得中央处理器（CPU）的性能增长边际成本急剧上升。有研究数据表明，现在CPU的性能年化增长率（面积归一化之后）仅有3%左右。然而，人们对计算的需求依然爆发性增长。
在此背景下，包括人工智能（AI）芯片在内的专用计算芯片陆续登上 历史 舞台，绽放光芒。眼下，以数据为中心的专用处理器“DPU”正成为专用计算芯片的“新贵”。美国芯片巨头英伟达公司甚至将其定位为数据中心继CPU和图形处理器（GPU）之后的“第三颗主力芯片”，掀起了行业热潮。
和CPU、GPU“三足鼎立”，DPU真有如此大的潜力吗？它的应用场景有哪些？我国能抓住DPU发展机遇吗？近日，由中国科学院计算技术研究所（以下简称中科院计算所）主编，中科驭数（北京） 科技 有限公司、中国计算机学会集成电路设计专业组、计算机体系结构国家重点实验室联合编写的行业首部《专用数据处理器（DPU）技术白皮书》（以下简称《DPU技术白皮书》）发布。结合上述问题，《中国科学报》联系采访了主要编写人员一探究竟。
“DPU最直接的作用是作为CPU的卸载（offload）引擎，其效果是给CPU‘减负’。”《DPU技术白皮书》主编、中科院计算所研究员鄢贵海告诉《中国科学报》，作一形象比喻，DPU提供了数据中心一把“杀鸡”的工具，节省的是CPU这把“牛刀”，以释放CPU算力，留给更需要它的业务负载。
接管CPU的网络协议处理任务，就是一个很好的例子。鄢贵海说，比如在数据中心仅线速处理10G的网络，大概就需要一个8核高端CPU一半的的算力，而如果是40G、100G甚至更高速的网络，性能开销更大。
云计算巨头亚马逊云服务（AWS）形象地称之为“数据中心税”——还未运行业务程序，接入网络数据就要占去许多计算资源。
“DPU诞生的使命就是承载网络虚拟化、硬件资源池化等基础设施层服务，以释放CPU的算力到上层应用。”《DPU技术白皮书》编委会成员、中科驭数高级副总裁张宇解释说，将“CPU处理效率低下、GPU处理不了”的负载卸载到专用的DPU，就能实现对“数据中心税”的抵消，从而有助于提升整个计算系统的效率、降低整体系统的总体拥有成本。
张宇介绍称，DPU主要处理网络数据和输入输出（IO）数据，并提供带宽压缩、安全加密、网络功能虚拟化等功能。“这些可以说是离我们普通用户每天感知到的各种应用最远的功能了。而这些基础功能是实现日常应用更高效、更安全、更实时的保障。”
业界对DPU中的“D”有三种说法，因此DPU就有三个中文名。
一种是“Data”，DPU被称为“数据处理器”；一种是“Datacenter”，DPU译作“数据中心处理器”；一种是“Data-centric”，相应的，DPU可叫作“以数据为中心的处理器”。
“以上三种关于DPU的说法，从不同角度反映DPU的特征，都有一定的可取之处，我们认为可以作为不同的三个维度来理解DPU的内涵。”李晓维说。
“随着‘软件硬件化’成为常态，异构计算的潜能将因各种DPU的普及而彻底发挥出来。”《DPU技术白皮书》编委会成员、中科驭数联合创始人兼CTO卢文岩认为，新一代的DPU不仅可以作为运算的加速引擎，还具备“控制平面”（即追求数据处理功能的覆盖面）的功能，能更高效地完成网络虚拟化、IO虚拟化、存储虚拟化等任务，彻底将CPU的算力释放给应用程序。
“可以说，DPU的出现将让各行各业的业务层数字化应用更全面、更流畅、更绿色。”卢文岩说。
从市场规模角度来看，根据Fungible公司和英伟达公司的预测，用于数据中心的DPU量级将达到和数据中心服务器等量的级别。
“服务器每年新增大约千万量级，一台服务器可能没有GPU，但一定会有一颗或者多颗DPU，好比每台服务器都必须配网卡一样。”鄢贵海说，服务器每年新增大约1500万台，每颗DPU以1万元计算，这将是千亿量级的市场规模。
在这个千亿量级市场中，国际传统芯片巨头如英伟达、英特尔、Marwell、博通等厂商，都在积极布局DPU产品研发。
这些芯片巨头的布局并不意外，他们或有智能网卡研发基础（如博通）继续延伸技术触角，或通过并购专用加速芯片公司（如英伟达、英特尔）补充其在DPU领域的技术能力。相比它们，更值得一提的是，亚马逊旗下的AWS和阿里云两大云计算巨头，早已注意到数据中心开销问题，并已有了良好实践。
据《DPU技术白皮书》显示，2013年，AWS研发了Nitro产品，将为虚拟机提供远程资源、加密解密、故障跟踪、安全策略等服务程序的资源开销，全部放到专用加速上执行，“轻量化管理程序+定制化硬件”的上场一举节省30%CPU资源。几乎在同期，阿里云也着手研发“神龙架构”（X-Dragon系统），以硬件化的MOC卡统一支持网络、IO、存储和外设的虚拟化，如今“神龙架构”已经更迭到了第4代。
“可见，DPU其实在行业内已经孕育已久，从早期的网络协议处理卸载，到后续的网络、存储、虚拟化卸载，其带来的作用非常显著，只不过在此之前DPU‘有实无名’，现在是时候迈上一个新的台阶了。”鄢贵海表示。
可喜的是，国内一些围绕DPU技术的创业公司也逐渐崭露头角。除了参与编写《DPU技术白皮书》的中科驭数之外，还有云豹智能、星云智联、芯启源、云脉芯联等新近成立的 科技 创业公司，展现出良好势头。
以中科驭数为例，这家创始团队来自中科院计算所的初创企业，在DPU理论基础、数据中心架构方面有着深刻理解，工程实现经验也因一些来自亚马逊、赛灵思、华为等核心骨干的加入，得到了很好的积累。2019年，中科驭数完成第一代DPU芯片的流片，预计将于2022年推出第二代DPU芯片“K2”。
“我们认为DPU的潜力确实是巨大的。”在鄢贵海看来，从技术发展的角度来看，DPU的出现有一定的必然性——上层应用对于算力的需求在过去5年急剧增长，使得DPU的应用场景很多，它将广泛分布在5G、云计算、大数据、数据中心和边缘计算等领域。
而从工业和信息化部今年发布的《新型数据中心发展三年行动计划(2021—2023年)》中，鄢贵海更是看到了新型算力芯片难得的 历史 发展机遇。
该计划明确提出要加快提升算力算效水平，“推动CPU、GPU等异构算力提升，逐步提高自主研发算力的部署比例”“加强专用服务器等核心技术研发”“树立基于5G和工业互联网等重点应用场景的边缘数据中心应用标杆”等要求和措施。
“虽然国内厂商在芯片产品化的环节相比国外一线厂商还有差距，但是在DPU架构的理解上是有独到的见解的，而且我国目前在数据中心这个领域，无论是市场规模、增速还是用户数量，相较于国外都有巨大的优势。”鄢贵海认为，国内厂商有望充分利用这一“应用势能”，加快发展步伐，在DPU这个赛道与国外厂商“逐鹿中原”。
不过，挑战与机遇并存。
“目前要解决DPU标准化应用，还存在一定挑战。”鄢贵海解释道，由于数据中心本身的复杂性，各大厂商一方面采用商用现货组件（即COTS）来构建系统，追求低成本，一方面又设法分层服务化，打造面向不用类型客户的标准化产品，但除此之外的所有技术实现几乎都是“八仙过海，各显神通”——如AWS有Nitro，阿里云有MOC。
GPU是什么？
GPU（Graphic Processing Unit）即图形处理器，其核心优势在于解决 数据 并行计算问题。
与CPU（Central Processing Unit，中央处理器）相比，GPU拥有更多的算数单元。CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字及逻辑运算单元，并辅助很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断硬件；GPU的核数远超CPU，被称为众核（NVIDIA Fermi有512个核），每个核拥有的缓存相对较小，数字逻辑运算单元少且简单。
GPU的分类具有两种维度：
一是根据与CPU的关系，GPU分为独立GPU和集成GPU。 按照是否呈独立的板卡存在，GPU可分为独立GPU和集成GPU。独立GPU（discrete GPU）使用了专用的显示存储器（显存），显存带宽决定了和GPU的连接速度。集成GPU（integrated GPU）与CPU集成于芯片组中，和CPU共享内存带宽。因此，独立GPU运算性能强但功耗和成本高，集成GPU则反之。
二是按应用终端分类，可分为PC GPU、服务器GPU、移动GPU。 其中，PC GPU应用于PC端，既有集成GPU，也有独立GPU；服务器GPU应用于服务器，可做专业可视化、计算加速、深度学习等应用；移动GPU受限于移动端功耗与体积的限制，一般都是集成GPU。
运算能力和功耗是评价GPU的两大重要指标。
显卡厂商将GPU芯片、显存、散热器、显卡接口等包装成完整的一个独立显卡，因此独立显卡可从运算性能和功耗散热两方面来评价，其中运算能力和数据存储能力共同决定了独立显卡的运算性能，而功耗和散热可以从散热设计功耗（TDP）和散热设计两方面考察。
集成GPU的评价在独立显卡的基础上还要额外考虑内存带宽。集成GPU一般用在移动端，不配备独立显存，而是与CPU共用内存，因此内存带宽代替显存带宽成为集成GPU的重要指标。
从市场格局来看，
GPU竞争壁垒高，强者恒强。 GPU有着较高的资本和技术壁垒，寡头垄断市场且集中度不断提升。PC时代，Intel 借CPU捆绑销售了大量集成GPU，占PC GPU市场份额第一。随着独立GPU份额不断扩大，NVIDIA和AMD逐渐崛起。移动互联网浪潮的兴起，让移动GPU市场崛起了ARM 、Imagination等公司。
①PC GPU市场格局：Intel占领集显市场，NVIDA和AMD分享独显份额。 目前全球PC GPU市场参与者主要为Intel、NVIDIA以及AMD。其中集成GPU由于其与CPU集合的特性，由Intel一家独大；独立显卡市场则由NVIDA（英伟达）和AMD（超威半导体）占据。根据JPR统计，2018年四季度个人电脑用独立GPU产品市场，NVDIA份额攀升至812%，AMD下滑到188%。对比2018年三季度，AMD份额为257%，2017年四季度更是占领330%的市场。AMD在独显领域，市场份额呈下滑趋势。
②移动GPU市场格局：五强抗衡，ARM第一。 移动端GPU的发展主要受智能手机发展推动。受限于芯片的面积、能耗以及成本，移动端GPU的性能较PC端GPU更低。2015年移动GPU领域市场份额前5的厂商分别是ARM、Imagination、Qualcomm、Vivante和NVIDIA。据Digitimes统计，2015年ARM全球移动GPU市占率达386%，中国市场市占率接近70%。
国内独立GPU市场空间达250亿元。
英伟达全年市占率约为75%。 JM7200相较初代产品JM5400性能已实现较大突破，能够满足基本办公和显示要求。作为国内唯一量产GPU的企业，随着国产GPU渗透率逐渐提升，公司业绩有望充分受益。
景嘉微在国产GPU领域的竞争对手包括三大派系：
①中船系：包括中船重工709所和中船重工716所。
716所自主研发的JARI G12 采用混合渲染架构，兼顾数据带宽和渲染延时需求，极大的增强了芯片的灵活性和适应性，该GPU不仅支持Windows、Linux、VxWorks等主流 *** 作系统，同时也支持中标麒麟、JARI-Works、道等国内 *** 作系统，
②学术系：以西邮微电为代表。 西邮微 电子 科技 有限公司脱胎于西安邮电大学GPU团队，其团队技术指导李涛教授，2009年从 美国 返回受聘西安邮电大学工作，是陕西省百人计划特聘专家，现任西安邮电大学陕西省通信专用集成电路设计工程技术研究中心总工程师。
西邮微电的代表GPU芯片为 “萤火虫1号”，该款芯片历经西安邮电大学GPU团队6年研发，于2015年12月通过了陕西省 科技 厅主持的成果鉴定。“萤火虫1号”主要包括leon3开源处理器、独立自主设计研发的GPU firefly，其3D图形渲染引擎采用传统图形渲染管线技术，共包含14个渲染核以及若干硬件加速。该芯片运行频率最高为250MHz，峰值计算速度可达25-3GFlops，目前主要作为自主设计研发的GPU雏形芯片。
③引进系：以中科曙光为代表。 中科曙光在CPU领域与AMD进行深度合作，后者2018一季度AMD在PC GPU市占率为149%，在独显GPU领域市占率为349%。2018年6月，AMD在台北展出了全球首款采用7nm技术的GPU芯片，内部整合了四颗二代高带宽显存（4×HBM2），总容量达到了32GB。近年来AMD的GPU业务发展迅速，预计将对中科曙光的GPU业务发展起积极作用。与中科曙光类似的还包括收购了Imagination的凯桥资本以及收购美国图芯的芯原。
景嘉微
公司推出的JM5400芯片打破了外国芯片在我国高性能GPU领域的垄断，填补了国内的市场空白。
2018年9月公司第二代GPU产品JM7200完成流片、 封装阶段工作，基本功能测试符合设计要求。但仅从显卡参数上，国内GPU与国外先进GPU仍存在较大差距， 保守估计技术水平落后6年时间，预计国产GPU短期内在民用市场较难取得突破。
公司的主要产品
公司在图像显控领域主要包括以下几种产品：
图形显控模块： 是信息融合和显示处理的“大脑”，广泛应用于固定翼飞机、旋转翼飞机及其他特种军用飞机等各类机型，可应用于军用舰艇、坦克装甲车等舰载、车载领域。图形显控模块是公司研发最早、积淀最深、也是目前最核心的产品，在国内机载航电系统图形显控领域占据大部分市场份额。
图形处理芯片 ：是图形显控模块最核心的信息处理部件，决定着图形显控模块及整个图形显控系统性能的优劣。公司研发的以JM5400为代表的图形芯片打破外国芯片在我国军用GPU领域的垄断，率先实现军用GPU国产化。公司依托在芯片领域丰富的研发及应用经验，正在逐步 探索 向通用芯片领域延伸，目前已在音频芯片、蓝牙芯片等领域取得了突破
。
加固显示器： 主要作为军用飞机后舱任务系统的显示输出设备。同时采用了热学设计、力学设计、电磁兼容设计等技术，具有抗振、适应宽温工作环境和符合国军标电磁兼容要求的能力。
加固电子盘： 主要用于存储军用飞机航行过程中收集到的各种图形、态势信息数据。小容量的加固电子盘一般配套安装于图形显控模块，大容量的加固电子盘主要用作特种飞机上的独立存储设备。同时，加固电子盘具备加密、自毁等功能。
加固计算机： 主要应用于地面工作站对飞行器采集的图形、态势信息数据进行处理分析。公司利用在相关领域的技术优势，积极参与无人机地面站方舱车辆中加固计算机的科研、生产及服务，将航电领域的优势延伸至无人机地面显控、信息处理领域。公司先后承接了多个型号的加固计算机任务，已在无人机地面站领域占据一席之地。
公司开发的产品具根据客户要求定制开发、模块化设计集成度高、可靠新高、 生命周期 长等特点，叠加我国军用飞机需求不断上升，民用航空市场广阔的时代机遇，公司将依靠深厚的技术积累以及先发优势不断拓展市场空间，巩固国产图显显控领域的龙头地位。
公司目前的客户和销售模式
公司资质齐全，已打入军工集团供应商体系。
公司产品绝大部分为定制化军用电子核心模块，客户主要是国有军工集团下属单位，包括中航工业集团、中国电子 科技 集团以及中船重工集团等，客户集中度高。 中航工业集团是我国负责军用飞机研发、生产的军工集团，公司紧跟中航工业集团，等于牢牢占据军机航空显控市场。 2017年公司第一大客户占公司销售额为8766%；中航工业其下中国航空无线电电子研究所（简称中航工业615所）是中航工业负责军用飞机显控系统的主要制造商。该所主要从事航空电子系统总体与综合，航空电子核心处理与综合应用技术以及航空无线电通讯导航技术三大领域的研究和相关产品的研制和生产。
目新一代GPU JM7200适配顺利，加速产业化应用
前公司JM7200芯片已完成与龙芯、飞腾、银河麒麟、中标麒麟、国心泰山、道、天脉等国内主要的CPU和 *** 作系统厂商的适配工作，与中国长城、超越电子等十余家国内主要计算机整机厂商建立合作关系并进行产品测试 ，大力开展进一步适配与市场推广工作。 报告期内，公司JM7200芯片已经获得部分产品订单，将有利于JM7200的大力推广，加速批量订单落地速度。同时，公司下一代芯片研发已进入工程研制阶段，目前已完成可行性论证和方案论证，正在进行前端设计和软件设计
新产品的开发
2018年12月28日，公司向国家集成电路基金、湖南高新纵横共两名特定对象增发的30,596,174股，募集资金总额不超过1088亿元， 用于高性能GPU研发，以及MCU、低功耗蓝牙、Type-C&PD接口三类通用芯片项目
本次项目所研发的JM9231、JM9271产品是面向不同应用领域的两款中、高档系列产品，采用国际同类公司通用做法，根据业界主流的统一渲染架构，支持OpenGL45，在同一架构下，通过减少运算单元数量、渲染通道、显存带宽等手段，降低产品成本。
JM9231 是系公司正在研制的下一代GPU芯片的进一步升级，首先架构上采用了业界主流的统一渲染架构，支持OpenGL45，OpenCL12 API接口，可以无缝兼容市面上主流的CPU、 *** 作系统和应用程序，跟国际同类公司2016年中低端产品性能相当，主要针对国内办公电脑，便携式计算机、中低端的 游戏 机和高端嵌入式系统等消费电子领域，对图形生成和显示能力进行优化和进一步提高。
JM9271采用跟JM9231相同的 统一渲染架构，支持OpenGL45、OpenCL20API接口，通过增加运算单元数量，提高显存带宽，总线和输出接口速率，使得科学计算能 力得到了大幅度提升，可以达到国际同类公司2017年中高端产品的性能，主要针对人工智能、安防监控、语音识别、深度学习、云计算等对计算速度要求非常高的高端应用领域，在JM9231基础上对科学计算能力进行大幅度提高和改进，并针对人工智能领域开发相关的运算库和高性能计算平台，满足客户不同应用需求。
2018年11月28日，景嘉微宣布与中国长城就多领域展开合作：
1）共同开展基于 CPU、GPU、DSP、网络交换芯片、 *** 作系统的计算机整机升级换代的研发工作，推动产业化；解决关键软硬件兼容性问题，完善芯片适配，尽快实现广泛应用；
2）在基于支持 OpenGL 标准的高性能图形处理芯片，视频信号采集转换、编解码压缩、处理传输等技术，二三维地理信息数据应用等显控模块研发上开展技术合作，共同完善计算机系统的软硬件配置及其应用生态；
3）在无线 通信 产品、微波射频和信号处理产品、存储记录数据处理产品等领域开展应用合作；
4）在核心技术引进、关键技术产业化方面，建立投资标的信息及资源共享、互通机制；
5）共同推进信息安全产业链的发展，在计算机装备和民用信息安全基础设施领域展开广泛合作；
6）建立政府项目联合申报机制，共同申报国家级、省内外重大专项，支撑重大战略、项目落地。
携手核工业背景厂商KALRAY共同推进可编程通用芯片发展
长沙景嘉微电子股份有限公司的全资子公司长沙景美集成电路设计有限公司与KALRAYSA签署了《OEMANDDISTRIBUTORAGREEMENT》。景美与KALRAY公司将进行深度业务和技术合作，共同推进可编程通用计算芯片的发展。
KALRAY拥有核工业背景。 成立于2008年，获得法国可替代能源和原子能委员会（CEA）投资，公司同时也是CEA的供应商，它的极限运算技术最开始就是为CEA的核d实验模拟而定制开发的。除此之外，Kalray的主营项目还包括面向航空航天的重要内嵌系统开发及云计算业务。
KALRAY切入自动驾驶领域，打开新目标市场空间。 以超级计算芯片领域的优势，公司也加入了自动驾驶性能平台竞争的队伍中，推出了第一款面向自动驾驶 汽车 ，拥有288个VLIW内核的大规模并行处理器阵列芯片MPPA®处理器。
KALRAY拥有领先的多核处理器技术。 公司新一代芯片产品Bostan，内核处理器的数量达到了288个，它集成了16个计算集群，2MB的共享内存，每秒可处理数据量为80GB，拥有16个系统核。Bostan由于采用了片上网络NoC的通信方式，结合高速以太网接口（接口标准8GbE~10GbE），具有低延迟性的特点。
公司估值：
未来的发展空间
GPU性能在AI深度学习领域得以充分发挥。 GPU由于其在算法上的优化设计，成为目前深度学习领域应用最为广泛的核心芯片。GPU含有大量的逻辑核心，不依赖缓存，可使用更多内核进行数据的并行运算。作为当前主流的人工智能芯片，具有易于开发、软件生态完善、算力强等诸多优势。
无人驾驶 汽车 是人工智能在 汽车 行业的重大应用，需要传感器收集数据以及处理器对大量数据进行快速运算作为支撑。 英伟达已经开发了两代DrivePX无人驾驶 汽车 平台，其中DRIVEPX2搭载两颗NVIDIATegra处理器（共8个A57核心和4个Denver核心，共计12颗CPU和两颗基于NVIDIAPascal架构的新一代GPU，采用16nmFinFET工艺，单精度计算能力达到8TFlops，功耗250瓦。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）