国产唯一GPU，景嘉微

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。

资讯 咨询机构IDC近日发布的《2017年中国AI基础设施市场跟踪报告》显示，2017年，中国GPU服务器市场迎来爆发式增长，市场规模为5．65亿美元（约合35亿元人民币），同比增长230．7％，约占中国X86服务器市场的6％。

该机构预测，未来五年GPU服务器市场仍将保持高速增长，2017～2022年复合增长率将超过43％。到2022年，GPU服务器的市场规模有望达到中国X86服务器市场整体规模的16％，将直接改变整个服务器市场的格局。

从厂商市场占有率来看，浪潮处于领先位置，曙光和新华三紧随其后。从行业分布来看，互联网是GPU服务器的主要用户群体，提供AIaaS的公有云服务提供商和AI解决方案提供商有望成为未来驱动市场增长的新动力。从市场趋势来看，2017年GPU服务器市场不再是一个小众的市场，几乎所有互联网用户和大量的AI初创公司都开始采购GPU服务器搭建自己的AI平台，主流的公有云厂商也都先后推出自己的AIaaS服务。

从AI生态系统建设来看，Nvidia具有明显优势，其Tesla系列产品在AI基础设施市场占据主导地位，尤其在线下训练场景中几乎垄断了市场。从其产品分布来看，P40和P100占据超过70％的市场份额，分别面向推理和训练工作负载，P4在2017年也取得了快速增长，主要面向1U紧凑型推理计算平台。

该机构中国服务器市场高级研究经理刘旭涛认为：“2017年是中国AI元年，也是AI生态和市场迅速发展的一年。在国家政策和资本的共同推动下，大量AI初创企业涌现、行业应用迅速落地。AI市场的火热推动了以GPU服务器为主的AI基础设施市场取得了爆发式增长，未来伴随AI市场的发展和繁荣，AI基础设施市场仍将保持快速增长。”他认为，目前，AI的应用以线下训练为主，使用者主要是拥有海量数据的用户群体，基础设施以GPU为主。未来，在线推理的应用将更加广泛，除了GPU，FPGA、ASIC等加速计算技术，甚至基于ARM架构的一些新的专用AI芯片都会迎来发展机遇。

不是，顺网科技的GPU是由AMD提供的，而英伟达是一家著名的制造商，主要生产和销售Nvidia的GPU产品。AMD的GPU技术被广泛应用于许多个人电脑，游戏机，移动电脑，服务器，工作站，网络设备等。而英伟达的GPU技术主要应用于台式机，笔记本电脑，游戏机，高性能计算机，高端消费电子产品等。

题主是否想询问“gpu云服务器怎么使用”？
1、选择一个合适的GPU云服务器提供商，如阿里云、腾讯云等。登录云服务器控制台，在控制台中创建一个GPU云服务器实例。需要选择合适的配置，包括CPU、GPU、内存、存储等。
2、在实例创建完成后，登录到服务器系统中，安装相应的GPU驱动和运行所需的软件和工具。
3、开始使用GPU云服务器进行计算、模型训练等任务。可以使用SSH连接到服务器，或通过远程桌面等方式进行 *** 作。

gpu云服务器好。根据查询相关公开信息显示，gpu云服务器是提供GPU加速计算能力，实现GPU计算资源的即开即用和d性伸缩，cpu云服务器是一种云上可随时自助获取、可d性伸缩的计算服务，可打造安全、可靠、灵活、高效的应用环境。

近两年，国内各大企业已经深深认识到了高 科技 “卡脖子”带来的危害，因此纷纷开始研究属于自己的核心技术。

在CPU行业，华为已经做了先行者，即使目前遭遇了空前的困难也仍没有放弃。而在GPU行业，国内的发展速度则要慢了不少，不过近期也陆续传出了好消息。

11月25日，国内GPU芯片初创企业摩尔线程宣布研发出了首款国产全功能GPU，“内置自主研发的3D图形计算核芯、AI训练与推理计算核芯、高性能并行计算核芯、超高清视频编解码计算等核芯”。据官方透露，这款GPU的研发用时仅300天。

此前，摩尔线程刚刚完成了20亿的A轮融资，所得资金将用于GPU芯片的批量生产与制造、GPU SoC相关联的IP研发、以及国产GPU生态系统的拓展等。这也是摩尔线程在一年内完成的第三轮融资，足见资本市场对其看好程度。

除了摩尔线程外，其他国产GPU公司也取得了一些突破。

11月16日，景嘉微官方宣布，其设计的JM9系列已经完成流片、封装、初步测试工作。根据测试结果，这款芯片可以满足地理信息系统、媒体处理、CAD 辅助设计、 游戏 、虚拟化等高性能显示需求和人工智能计算需求。

11月17日，芯动 科技 宣布首款国产高性能服务器级GPU“风华1号”测试成功。这款GPU搭载全球顶尖的GDDR6X和chiplet技术，在5G数据中心、云 游戏 、元宇宙等领域将发挥很大的作用。

随着AI、5G等技术的不断发展，GPU的重要性也将进一步提升，因此发展国产GPU也已经到了刻不容缓的地步。虽然国产GPU的性能距离英伟达、AMD这些国际霸主还有一定的距离，但能够实现从无到有的突破，也已经足够振奋人心。

什么是液冷？

顾名思义，液冷就是采用冷却液体接触热源进行冷却的方式。

传统服务器的冷却方式是通过空气进行换热，该技术方案很好的将IT设备与冷却设备进行了解耦，从而使得制冷系统形式能够实现多样化，但由于空气比热容较小，体积流量受服务器进风口大小限制，换热能力有限。自然而然，为了提高换热效率，采用更高比热容的换热介质、更大接触换热面积的、更大的换热体积流量的方案就成为了提高制冷效率的必然选择。从这三方面考虑，采用全面浸没的换热方式显然具有更高的换热效率，从而可以实现更好的节能效果。因此，液冷技术就顺其自然的进入了数据中心领域。

什么是风冷？如何区别液冷和风冷？

很多人会把传统意义上的风冷和液冷所对应的“风冷”概念相互混淆。其实，传统上所谓的风冷和水冷，指的是数据中心制冷系统的室外侧冷却方式。其中传统上默认的服务器冷却方式都是空气冷却（风冷）；而液冷相对所说的风冷，指的是室内侧服务器的冷却散热方式，这二者完全是指的两个不同部分的换热形式。因此，可以参考冷水主机关于室内侧和室外侧换热整合的说法进行命名。按照数据中心室外侧散热方式+室内侧服务器换热方式的完整命名方式划分，可分为四种类型，其分类方式应该按照如图3所示两两组合：

 风冷与水冷场景定义

由此我们可以得到更为全面的室外侧+室内侧的冷却类型分类命名方法：分别是全风冷（代表：传统DX系统精密空调）、风冷液冷（液冷+干冷器/风冷冷凝器）、水冷风冷（代表：水冷冷冻水系统）和水冷液冷（液冷+冷却塔）四种形式。

由此我们可以看到，液冷和传统上数据中心所说的“风冷”并不是同一维度的事物，我们需要将室内外两侧区分开来看待，液冷同样具有多种的换热形式，可以实现完全不消耗水的空气冷却方案，也可以称之为风冷液冷或无水液冷。

作为国内液冷技术的领先者，海光芯创基于自身液冷集成平台所自研的液冷光模块，在数据中心节能减碳方面发挥了巨大价值。可直接降低数据中心运营成本，能耗降低近40%。海光芯创 液冷光模块

液冷不仅是散热方式的改变，更可能改变整个数据中心的生态，目前关于液冷标准还处在一个需要完善的阶段。未来，海光芯创将携手产业链上下游合作伙伴，推动液冷标准的完善，从而让液冷数据中心快速发展。

来源：阿里基础云设施 作者：严瀚（仅做信息交流使用。如有侵权，联系删除）

GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，简称 GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，一般适用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。

通常，GPU云服务器厂商提供和标准云服务器租用一致的管理方式，可以有效解放用户的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

gpu云服务器的适用场景

适用于深度学习训练和推理，图像识别、语音识别等；计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、计算流体动力学等；高清视频转码、安防视频监控、大型视频会议等；三维设计与渲染、影音动画制作、工程建模与仿真（CAD/CAE）、医学成像、游戏测试等等。

gpu云服务器的使用性能

GPU云主机突破了传统GPU，能发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中，性能比传统架构提高几十倍。用户无需预先采购、准备硬件资源，可一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，能有效降低基础设施建设投入。

以上是关于GPU 云服务器的相关介绍。

---