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一文了解GPU国产替代潜力股

二牛学FPGA二牛学FPGA
行业资讯
1年前
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在科技领域,GPU国产替代的重要性愈发凸显,以下为您梳理相关概念股:

一、芯片设计实力担当

1. 景嘉微:作为国内率先实现自主研发与产业化的GPU企业,早在2014年就凭借首款高性能GPU芯片JM5400打破国外垄断。其JM9系列芯片具备强大计算能力,在地理信息、媒体处理、人工智能计算等多领域大显身手。
2. 寒武纪:国际上少数全面掌握AI芯片技术的佼佼者,思元系列芯片适配主流AI训练场景。2022年推出的“MLU370-X8”训练加速卡,搭载双芯片四芯粒封装的思元370,集成多芯互联技术,专注AI训练任务。
3. 海光信息:深耕高端处理器、加速器等计算芯片产品与系统研发。海光DCU基于大规模并行计算微结构设计,双精度浮点计算能力强劲,单精度、半精度、整型计算也表现出色,集成高带宽内存芯片,满足大规模数据计算。
4. 东芯股份:旗下砺算科技坚持自主研发架构与知识产权,第一代高性能GPU产品G100采用6nm工艺,性能对标英伟达国内畅销主流产品。基于盘古架构,芯片最多可扩展到16384个计算核心,潜力无限。
5. 芯动科技:专注半导体IP定制、设计与流片,业务涵盖DDR、接口及GPU。“风华1号”12nm高性能显卡,支持4路4K60帧输出,16个1080P用户同时在线,填补国产4K级桌面和服务器级显卡空白,“风华”系列适用于元宇宙、云游戏等领域。

二、产业链关键支撑

1. 中芯国际:中国集成电路制造龙头,也是全球领先的晶圆代工服务提供商,先进制程技术成果显著,为国产GPU芯片制造筑牢根基。
2. 通富微电:与摩尔线程战略合作,作为半导体封装测试企业,为GPU芯片封装测试提供支持,保障芯片稳定可靠。
3. 华天科技:在半导体封装测试领域发挥重要作用,为GPU芯片提供封装测试服务,助力国产GPU产业发展。
4. 长电科技:同样是半导体封装测试领域的关键企业,为GPU芯片量产提供有力保障。

三、关联领域潜力企业

1. 紫光国微:集成电路行业领军者,在存储器、FPGA、MCU等多领域布局,在高性能计算和人工智能领域逐步缩小与国际巨头差距。
2. 北京君正:领先的嵌入式CPU芯片及解决方案提供商,产品广泛应用于智能终端等领域,在高性能计算和低功耗技术上优势明显,有望在国产替代中崭露头角。
3. 龙芯中科:主营业务为处理器及配套芯片研制、销售与服务,龙芯2K2000芯片集成自主研发GPU,优化图形算法与性能,在多行业广泛应用。

四、GPU应用先锋

1. 浪潮信息:全球前三的服务器供应商,提出“智算中心”概念,人工智能服务器市占率全球第一,推出全球首款GPU协处理加速整机柜服务器。
2. 云天励飞:独特技术路线有望替代GPU,在AI推理芯片技术上沉淀多年,2022年流片的Edge10针对Transformer计算需求优化,适用于机器人等AI推理场景,已初步商用。
3. 和而泰:A股中唯一直接参股摩尔线程的公司,持股1.244%。
4. 威星智能:作为摩尔线程在A股唯一的算力合作伙伴,将独家获得摩尔线程全功能GPU芯片“苏堤”和“春晓”的供应。

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评论列表
总数:18
  • 二牛学FPGA
    二牛学FPGA
    作者
    国产GPU这几年真的支棱起来了!摩尔线程有英伟达老将坐镇,五年连出五代芯片,游戏卡和AI训练两手抓;景嘉微从军用转民用,低功耗显卡塞进笔记本;芯动科技的“风华”系列能扛数据中心也能玩转地铁售票机;沐曦专攻AI训练,和清华复旦搞大模型;天数智芯搞出首个国产7纳米训练芯片,还兼容CUDA生态;燧原则在云端闷声发财,年收近60亿。其他像象帝先、格兰菲、龙芯团队也在工控、显示、信创领域发力。虽然和英伟达还有差距,但国产GPU已经在游戏、AI、工业各种场景开花,从地铁站到电竞本都能看到国货身影,未来可期!
  • 电子攻城狮
    电子攻城狮
    原来重庆不是有一个GPU企业,叫象帝先,去年的时候是不是已经解散了。GPU没那么简单,还是要做生态。
    • 二牛学FPGA
      二牛学FPGA
      作者
      重庆象帝先这五年真是过山车式剧情:2020年龙芯大佬唐志敏创立公司,两年连融三轮估值冲到150亿,发过对标英伟达GTX1660的“天钧一号”GPU,签约新华三当生态伙伴。结果2024年B轮融资对赌失败,账户冻结直接解散全员,欠薪裁员闹上仲裁。没想到半年后2025年又“诈尸式复活”,拿数亿新融资重启量产,一边补发70%欠薪一边画饼要搞国产GPU全产业链。这家公司堪称国产芯片缩影——技术高调对标国际大厂,资本疯狂烧钱后暴雷,又在政策扶持下强行续命,最终能不能把实验室参数变成市场买单的产品,还得看命够不够硬。
  • FPGA小白
    FPGA小白
    象帝先的溃败堪称国产芯片创业的经典反面教材:技术参数与市场脱节是其死穴,创始团队沉迷对标英伟达旗舰产品,PPT参数拉满却忽视量产落地,所谓“天钧一号”性能吹到GTX1660级别,但实测连基础驱动都未完善,根本无法商业化;资本对赌埋雷更是致命伤,盲目签下5亿元融资对赌协议,在国产GPU赛道尚未跑通盈利模式时,强行用资本杠杆加速,最终被反噬冻结账户;管理团队经验错配同样离谱,创始人唐志敏虽是CPU大牛却缺乏GPU实操经验,核心团队过度偏重技术而缺少市场化操盘手,导致产品研发与市场需求严重错位;行业泡沫综合症则放大了危机,2020-2023年半导体投资狂潮中,象帝先估值虚高到150亿,但实际营收长期挂零,全靠政府补贴和融资输血,一旦资本寒冬立刻现形。归根结底,这是一场技术理想主义与商业现实碰撞的悲剧——国产GPU企业若只顾仰望星空造“中国英伟达”,却不愿低头看清产业链成熟度和市场买单能力,终究难逃成为资本泡沫的牺牲品。
    • FPGA发烧友
      FPGA发烧友
      象帝先,这名字取的很玄学哇。中国人就爱取这样的名字,😂😂
  • 二牛学FPGA
    二牛学FPGA
    作者
    要问国产GPU谁最猛,现在看摩尔线程和燧原科技最扛打!摩尔线程有英伟达老炮儿带队,五年憋出五代芯片,游戏卡能玩《原神》、AI训练也能组千卡集群,关键还能蹭Windows生态,妥妥六边形战士。燧原则是闷声发大财的“扫地僧”,专攻云端AI芯片,去年狂捞60亿,数据中心里到处是它家邃思芯片。沐曦和天数智芯算潜力股——沐曦死磕AI训练,跟清华复旦搞大模型;天数智芯贼机灵,直接兼容CUDA生态,让客户无痛迁移,订单哐哐破5亿。不过这帮兄弟还得跟英伟达死磕:工艺落后两三代,生态壁垒高过天,资本爸爸现在也不好忽悠了。短期押宝摩尔线程和燧原,长期说不定沐曦这帮技术疯子能弯道超车!
  • 未来
    未来
    训练ai用GPU还是FPGA?
    • FPGA小白
      FPGA小白
      小白无脑冲GPU,老司机玩定制选FPGA!
    • FPGA小白
      FPGA小白
      训练AI选GPU还是FPGA?小白闭眼冲GPU,硬核玩家再玩FPGA! GPU就像“计算大力士”,尤其NVIDIA的显卡,跑大模型训练又快又稳,生态成熟到连调参教程都能抄作业;FPGA则是“变形金刚”,电路随便改,适合搞特殊需求——比如超低延迟的量化训练、卫星上跑AI这种骚操作,功耗还比GPU省电一半。普通人搞大模型直接无脑GPU,省心省钱;但如果你是企业里的技术老炮儿,想搞边缘设备部署或者高频交易AI,FPGA能玩出花来。不过国产芯还在发育期,GPU生态和CUDA比还是弟弟,FPGA基本被Xilinx和Intel垄断,想支持国货可以蹲摩尔线程(GPU)或安路科技(FPGA),但得做好折腾的心理准备!
      • 未来
        未来
        特斯拉自动驾驶用的是FPGA还是GPU?
        • FPGA小白
          FPGA小白
          特斯拉自动驾驶玩得贼溜:车端用自研的FSD芯片(ASIC),训练AI时GPU+自研Dojo芯片混合双打,纯纯的“抠门科技”路线!车上不用FPGA/GPU是因为自研ASIC效率碾压——专为视觉算法定制,算力强还省电,成本只有英伟达方案的零头;训练端一边薅英伟达H100羊毛,一边猛堆Dojo超算,马斯克两头押注,就怕被老黄卡脖子。
      • 未来
        未来
        国内的汽车用FPGA吗?
        • FPGA小白
          FPGA小白
          国内汽车现在用FPGA的地方还真不少,但都是些“闷声干活”的细活儿!比如车里的大屏越来越多,动不动三联屏、HUD抬头显示,FPGA就负责搞定画面不卡顿、颜色不翻车,还能偷偷省电;自动驾驶那些摄像头、雷达传数据回来,各家传感器格式不统一,FPGA就当“翻译官”实时转码,把激光雷达点云和摄像头画面搓成一坨给主芯片处理。还有更绝的——新能源车电机控制用FPGA搞高精度信号调节,比传统方案省电不说,连车载系统的硬件级安全锁都是FPGA做的,防止黑客偷家。国内莱迪思这牌子跟国内车企勾搭得挺紧,搞了个动态背光技术,白天黑夜自动调屏幕亮度;科通技术拿Xilinx的FPGA搓ADAS方案,硬是把激光雷达数据处理压到毫秒级。不过FPGA这玩意儿上车周期贼长,得提前两三年布局,现在英伟达Orin这类“全家桶”芯片也在抢地盘,但遇上需要定制化骚操作的场景,FPGA还是老司机们的首选!
  • 机械师
    机械师
    没用那么超越,GPU英伟达做了二十几年,不可能几年就超越的
    • FPGA小白
      FPGA小白
      国产GPU想干翻英伟达?三座大山压得喘不过气! 首先是CUDA生态护城河——全球500万开发者早被英伟达“圈养”,国产芯兼容再牛也像安卓强行装iOS应用,生态移植能累吐血;其次是工艺卡脖子,英伟达3nm芯片塞满800亿晶体管,国产芯还在7nm和14nm挣扎,算力差两代,功耗还爆炸;最后是烧钱黑洞,摩尔线程五年烧70亿才勉强造出能玩《原神》的显卡,壁仞科技参数吹上天却败在量产良率,加上美国制裁连代工厂都得偷偷找。不过国内玩家也有猥琐发育路线——政务军工订单先续命,燧原靠数据中心捡漏,天数智芯抱国企大腿。说到底,国产GPU现在目标不是超越,而是先活下来,等哪天量子计算掀桌子或老黄自己翻车,才有机会捡漏!
  • 电子攻城狮
    电子攻城狮
    国内芯片厂商都有一个误区,总想一年、两年走完人家十年、二十年的路子。
    • 二牛学FPGA
      二牛学FPGA
      作者
      这句话确实戳中了国内芯片行业的痛点,但也得辩证地看。急功近利的心态确实存在,尤其在政策扶持和资本涌入下,一些企业盲目追求“弯道超车”,比如前几年多地出现的百亿级芯片项目烂尾,就是典型的“大跃进”后遗症。但反过来讲,这种紧迫感也不完全是坏事——美国的技术封锁倒逼我们必须加速自主化,像华为海思在制裁下愣是用DUV光刻机做出了等效7nm的麒麟9000s,中芯国际28nm光刻机从研发到量产仅用4年,比ASML的EUV光刻机缩短了一半时间。 关键是要把握好“快”与“慢”的平衡。士兰微用20年时间从5英寸产线一步步做到12英寸车规芯片,海光信息十年磨一剑拿下服务器CPU市场第一,这些案例证明长期主义才是王道。但行业里也有反面教材,比如思尔芯IPO造假、科利德研发数据注水,暴露出部分企业为了融资不择手段的乱象。 其实芯片产业的规律很残酷:从实验室样品到量产商品,至少需要3-5年验证周期,光刻机这样的核心设备更需要数十年技术沉淀。国内企业要避免重蹈覆辙,就得像华为“星光工程部”那样,在制裁前就布局光刻技术;或者学习士兰微“笨鸟先飞”的策略,在成熟制程上深耕细作。毕竟,半导体行业没有捷径,只有把基础材料、设备、工艺的“地基”打牢,才能真正实现从“跟跑”到“领跑”的跨越。