本文來自“GPGPU研究框架及算力分析（2023）”，GPGPU的核心壁壘是高精度浮點計算及CUDA生態。從高精度浮點計算能力來看，國內GPU產品與國外產品的計算性能仍或有一代以上差距；在軟件和生態層面與英偉達CUDA生態的差距則更為明顯。

AI計算GPU領域，國內壁仞科技發布的BR100產品在FP32單精度計算性能上實現超越NVIDIA A100芯片，但是不支持FP64雙精度計算；天數智芯推出的天垓100的FP32單精度計算性能實現超越A100芯片，但是在INT8整數計算性能方面卻低于A100；海光推出的DCU實現了FP64雙精度浮點計算，但是其性能為A100的60%左右，大概相當于其4年前水平。因此，從高精度浮點計算能力來看，國內GPU產品與國外產品的計算性能仍或有一代以上差距。

但是，GPU不僅在硬件上需要提升算力，軟件層面對于GPU的應用和生態布局尤其重要，英偉達憑借CUDA構建生態壁壘占領全球GPU市場90%的份額。目前國內企業多采用開源的OpenCL進行自主生態建設，但這需要大量的時間進行布局；

對比AMD從2013年開始建設GPU生態，近10年時間后用于通用計算的ROCm開放式軟件平臺才逐步有影響力，且還是在兼容CUDA的基礎上。因此我們認為國內廠商在軟件和生態層面與英偉達CUDA生態的差距較計算性能更為明顯。

雖然目前國內產品的計算性能和軟件生態實力與國際廠商還有差距，但是，國內廠商依然在奮起直追，努力實現GPGPU的國產化突破。

長久來看，美國對中國高端GPU的禁售令反而給國產GPGPU和AI芯片廠商帶來快速發展的機會。 短期來看，我們認為對高端通用計算GPU的禁令可能會影響英偉達和AMD的GPU產品在中國的銷售，中國AI計算、超級計算和云計算產業進步受到一定的阻礙。可使用英偉達和AMD還沒有被禁止的及國產廠商的中高計算性能CPU、GPU、ASIC芯片等替代。

長期來看，國產CPU、GPU、AI芯片廠商受益于龐大的國內市場，疊加國內信創市場帶來國產化需求增量，我們預期國內AI芯片的國產化比例將顯著提升，借此機會進行產品升級，逐漸達到國際先進水平，突破封鎖。對于國內廠商，建議重點關注實現自主創新，打造自主生態體系，國內企業：

1）芯片：龍芯中科（國內PC CPU龍頭，自主研發GPGPU產品）、海光信息（國內服務器CPU龍頭，推出深度計算處理器DCU）、景嘉微（國內圖形渲染GPU龍頭）、寒武紀（國內ASIC芯片龍頭）、瀾起科技（國內服務器內存接口芯片龍頭）；

2）PCB：勝宏科技、興森科技、滬電股份；

3）先進封裝：通富微電、甬矽電子、長電科技、長川科技等。

4）海外企業：英偉達（全球GPU龍頭）、AMD（全球CPU/GPU領先廠商）、英特爾（全球CPU龍頭）、美光（全球存儲芯片龍頭）。

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