01
国产GPU生态概述
定义、发展历程、全球格局与国产化必要性
宏观战略
02
硬件架构难点
计算单元设计、内存带宽瓶颈、互联与封装技术
芯片设计
03
软件栈缺失
驱动层、运行时库、编译器工具链的空白与挑战
软件驱动
04
编程模型适配
CUDA生态依赖、异构计算框架移植、标准制定困境
编程兼容
05
AI框架兼容
TensorFlow/PyTorch适配、算子库开发、动态图支持
AI框架
06
高性能计算库
BLAS、FFT、Sparse等数学库的国产化替代
HPC数学库
07
图形渲染生态
DirectX/Vulkan/OpenGL驱动开发与性能优化
图形渲染
08
虚拟化与云原生
GPU虚拟化、容器化部署、MIG技术适配
云虚拟化
09
编译器技术
LLVM后端开发、中间表示优化、自动调优策略
编译器LLVM
10
调试与性能分析
Profiling工具、调试器、性能基准测试套件
调试性能
11
开发者社区建设
文档体系、论坛运营、开源贡献与生态激励
社区开源
12
人才培养困境
GPU人才稀缺、高校课程缺失、产教融合难题
教育人才
13
供应链安全
EDA工具依赖、IP核授权、先进制程封锁
供应链安全
14
标准与认证
兼容性认证、性能基准、行业标准制定
标准认证
15
知识产权风险
专利壁垒、技术路线规避、开源协议合规
专利合规
16
操作系统适配
Linux内核驱动、Windows支持、国产OS适配
OS适配
17
多卡互联技术
NVLink替代方案、CCIX/CXL协议、分布式训练
互联分布式
18
功耗与散热
TDP控制、液冷方案、绿色计算需求
功耗散热
19
安全与可信
TEE支持、数据加密、侧信道攻击防护
安全可信
20
边缘计算场景
低功耗GPU、端侧推理、嵌入式生态
边缘嵌入式
21
自动驾驶芯片
车规级认证、功能安全、实时性要求
汽车自动驾驶
22
科学计算场景
双精度性能、HPC集群、MPI通信优化
科学计算HPC
23
视频编解码
硬件编解码器、转码集群、媒体处理生态
视频编解码
24
国产GPU厂商分析
景嘉微、华为昇腾、寒武纪、摩尔线程等
厂商竞争
25
国际巨头对比
NVIDIA、AMD、Intel的生态壁垒与可借鉴经验
巨头对比
26
政策与资金
国家大基金、税收优惠、政府采购政策
政策资金
27
开源生态构建
RISC-V GPU、OpenCL/Mesa、开源驱动
开源RISC-V
28
测试与验证
回归测试、CI/CD、硬件仿真与FPGA原型
测试验证
29
生态迁移策略
二进制翻译、API兼容层、渐进式迁移路径
迁移兼容
30
未来展望
Chiplet技术、存算一体、光计算与量子计算融合
前沿未来