迈向自主自立:信创基础国产化硬件全面解析

薪科技快评 2024-02-02 09:20:06
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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