迈向自主自立：信创基础国产化硬件全面解析

深度剖析信创基础国产化硬件：CPU、GPU、存储和整机

信创产业，即信息技术应用创新产业，旨在确保国家信息安全。

信创产业产业链由基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全四部分构成，其中芯片、整机、操作系统、数据库、中间件最为关键。

信创产业是国家战略性新兴产业，是保障国家信息安全的重要基础，即信息技术应用创新产业，旨在实现信息技术领域的自主可控，保障国家信息安全。从产业链角度看，信创产业主要由基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全4部分构成，其中芯片、整机、操作系统、数据库、中间件是最重要的产业链环节。

CPU概念及运作原理

中央处理器（CPU）：计算机的核心，负责计算和控制。

组成：

* 运算器：执行运算和测试。

* 控制器：提取指令、译码并控制数据流向。

* 寄存器：临时存储数据，加速运算。

运作原理：

1. 取指：从内存中提取指令。

2. 译码：将指令转化为控制信号。

3. 执行：运算器执行运算和测试。

CPU的性能指标：

* 主频：CPU的时钟频率，单位为赫兹（Hz），主频越高，性能越好。

* 核心数：CPU的内核数量，核心数越多，性能越好。

* 缓存：CPU内部的高速内存，可以临时存储数据，减少对内存的访问，从而提高性能。Central Processing Unit），是实现计算机的运算核心和控制核心。主要包括运算器、控制器和寄存器等模块。运算器负责执行运算和测试，控制器负责提取指令、进行译码、控制数据流动方向，寄存器位于CPU内部和内存类似，能够在处理指令时暂时存储个数字能使运算变得更快。CPU的运作原理可分为“取”、“译”、“执行”∶CPU从内存中提取指令，由解码器译码，将指令转化为控制CPU其他部分的信号，最后由运算器进行运算和测试。

CPU指令集概念及分类

CPU指令集：计算机世界背后的语言

CPU指令集是CPU执行任务的核心，它是计算机程序转化为机器指令的桥梁。指令集分为两大类：CISC（复杂指令集）和RISC（精简指令集）。CISC指令丰富，擅长处理复杂任务，代表架构是x86；RISC指令精简，专注于基本操作，代表架构包括ARM、RISC-V、MIPS、POWER和Alpha。

CISC与RISC之争：复杂与精简的博弈

CISC和RISC各有优势，CISC强大的功能使其实现更少的指令调用，RISC精简的指令便于设计和优化，能带来更高的执行效率。

CISC主流，RISC崛起

目前，CISC架构凭借其丰富的指令集在市场上占据主导地位，但RISC架构凭借其高执行效率和低功耗，在移动设备、嵌入式系统和服务器等领域迅速崛起。

RISC-V：后起之秀，未来可期

RISC-V是一个开源的RISC指令集架构，它拥有简洁的设计、高性能和低功耗等优势，被视为下一代CPU指令集架构的强有力竞争者。

指令集之争，引领计算机技术进步

两种指令集架构在技术上各具特色，在应用领域中各有优势，为计算机技术的进步提供了不同的发展方向。指令集（Instruction Set）是CPU中计算和控制计算机系统所有指令的集合。计算机的程序最终需要转化为“指令”才能在CPU上运行。CPU按照指令集可分为CISC（复杂指令集）和RISC（精简指令集）两大类，CISC型CPU目前主要是x86架构，RISC型CPU主要包括ARM、RISC-V、MIPS、POWER、Alpha架构等。

CPU指令集架构生态

基于x86和ARM架构的CPU兼容性佳，适配产品丰富，用户友好。基于MIPS和Alpha架构的CPU则在特定领域如高性能计算、嵌入式工控机应用较好，但市场发展仍有待提升。x86和ARM架构的CPU与下游软硬件的兼容性较好，适配产品较为丰富，对用户使用较为友好。基于MIPS和Alpha架构的CPU在高性能计算、嵌入式工控机等特定领域应用较好，市场化仍有待进一步的发展。

GPU基本概念

# GPU：图像处理领域的核心动力

GPU（图形处理器）是一种专门用于图像和图形相关运算的微处理器，广泛应用于个人电脑、工作站、游戏机和其他移动设备中。作为显卡的核心部件，GPU负责处理图像数据，并将其输送到显示器上。

GPU由处理单元、内存和时钟组成。处理单元是GPU的核心，负责执行图像处理指令。内存用于存储图像数据和程序代码。时钟用于同步GPU各部分的操作。

GPU的性能主要取决于其流处理器数量、核心频率和显存带宽。流处理器数量越多，核心频率越高，显存带宽越大，GPU的性能就越强。

GPU在图像处理领域发挥着至关重要的作用，在计算机图形学、视频编辑、游戏开发和科学计算等领域有着广泛的应用。基本概念∶图形处理器（graphics processing unit，缩写GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。GPU是显卡的处理器∶显卡全称显示适配卡，又称显示适配器，用于协助CPU进行图像处理，作用是将CPU送来的图像信号经过处理再输送到显示器上，由主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存组成，GPU即是显卡处理器。

GPU工作原理与结构

# GPU工作原理与GPU与CPU的区别

GPU工作原理

GPU (图形处理器) 工作原理通俗来说，就是完成3D图形的生成。它将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算以确定最终颜色，并完成输出。GPU通常采用流式并行计算模式，可对每个数据行独立的并行计算，从而实现高性能图形处理。

GPU与CPU的区别

GPU基于大吞吐量设计，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此GPU也被应用于AI训练等需要大规模并发计算场景。

CPU基于低延时设计，由运算器（ALU）和控制器（CU），以及若干个寄存器和高速缓冲存储器组成，功能模块较多，擅长逻辑控制，串行运算。工作原理∶GPU的工作通俗来说就是完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算确定最终颜色并完成输出，一般分为顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理、输出五个步骤。GPU 采用流式并行计算模式，可对每个数据行独立的并行计算。GPU与CPU区别∶CPU基于低延时设计，由运算器（ALU）和控制器（CU），以及若干个寄存器和高速缓冲存储器组成，功能模块较多，擅长逻辑控制，串行运算。GPU基于大吞吐量设计，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此GPU也被应用于Al训练等需要大规模并发计算场景。

GPU分类：GPU可分为独立GPU和集成GPU

独立GPU与集成GPU对比

独立GPU：

- 采用独立显卡电路板，专享显示存储器。

- 性能强劲，图片处理能力突出。

- 系统功耗较大、发热量高。

集成GPU：

- 与CPU共用 Die，共享系统内存。

- 兼容性高，功耗低、发热量小。

- 如果显卡运行占用大量内存，系统运行受限。

- 系统内存的频率通常比独立显卡的显存频率低。GPU独立GPU一般封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，独立显卡性能由GPU性能与显存带宽共同决定。一般来讲，独立GPU的性能更高，但因此系统功耗、发热量较大。集成GPU集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存。集成GPU的制作由CPU厂家完成，因此兼容性较强，并且功耗低、发热量小。但如果显卡运行需要占用大量内存，整个系统运行会受限，此外系统内存的频率通常比独立显卡的显存低很多，因此一般集成GPU的性能比独立GPU更低。

存储存储概念及分类

计算机存储：数据存储和交换的核心

计算机存储是信息技术的基础，分为存储器和企业级存储。存储器根据存储介质分为光学存储、半导体存储和磁性存储三大类，半导体存储又可细分为RAM和ROM。

DRAM和Flash：存储器市场的中坚

DRAM和Flash是目前的主流存储器，占据了全球主要的存储器市场。2020年，DRAM以53%的市场份额领跑，是存储器分支中规模最大的产品。

DRAM：电脑中不可或缺的临时数据仓库

DRAM是随机存储器，是计算机与CPU直接交换数据的内部存储器，也就是主存。DRAM断电后会丢失数据，但读写速度快，价格相对较低。

Flash：持久存储和移动设备的福音

Flash是只读存储器，掉电后数据不会丢失。Flash存储器主要有NOR Flash和NAND Flash两种，广泛应用于手机、平板电脑和固态硬盘等领域。Memory）和企业级存储（Storage），企业级存储产品中使用了各种存储器技术。按照存储介质的不同，将存储器分为光学存储、半导体存储和磁性存储三大类。半导体存储又划分为RAM（随机存储器）和ROM（只读存储器）。RAM是与CPU直接交换数据的内部存储器，也就是主存，断电数据会丢失，ROM掉电数据不会丢失。其中DRAM和Flash（包括NOR Flash和NAND Flash）为当前主流存储器，占据了全球主要的存储器市场。2020年，DRAM占全球存储器市场的比例超一半，高达53%，是存储器分支中市场规模最大的产品。

基础硬件：整机

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