信创产业基础硬件CPU、GPU、存储和整机介绍（安可）

由小麦苗 · 发布日期 2022年12月12日 · 已更新 2023年1月4日

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Tags： cpu GPU 信创国产存储安可整机

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信创产业、安可产业

信创产业（信创产业链全梳理（2022）），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。（完整报告：信创产业链全梳理（2022））。

在中美当前背景下的安全可靠国产系统 (简称安可)，安可产业要实现技术自主可控，需要在四个层面逐步实现：基础硬件设施，如芯片、服务器、存储、交换机、路由器；底层软件，包括操作系统、数据库、中间件等；应用软件，面向实际应用的不同领域；安全产品，保障边界安全、终端安全和管理安全产品。目前在安可领域，高端芯片服务器等硬件已能基本满足办公需求；基础软件正在实现国产化替代。而在国产系统下，应用生态便显得匮乏了。实现应用软件从普通环境到安可操作系统环境的平滑过渡，是丰富国产应用生态、推动安可生态从 “可用” 走向 “好用” 的重要手段。

信创和安可区别

就是表达的含义不一样，可以理解为两个不同公司的名字，但其实生产的东西都是一样的。

"安可”是“安全可靠”的简称，“信创”是“信息技术应用创新”的简称。这两个项目都是国产化安全的意思，从核心芯片、基础硬件、操作系统、中间件、数据服务器和应用软件方面均达到数据安全、网络安全的目的。

信创，计算机信创产业，就是信息科技创新产业的简称。和之前的数字中国、自主可控、安可等，其实都是差不多的（安可这个词在去年的被美方引用研报内容后已经不让用了），差不多是一个东西。

安可和信创主要是围绕着华为鲲鹏以及国产替代、信息安全这几个核心在展开。

安可，安全可控（可靠）；信创，即信息技术应用创新。两者不用刻意分开，交叉的东西很多，与之关联度很高的一个词是国产替代，而其主要目的是控制产业链的高点，避免卡脖子。

CPU

CPU概念及运作原理

中央处理器（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（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

在生态方面，基于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。

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GPU

GPU基本概念

GPU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分类：GPU可分为独立GPU和集成GPU

独立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。

GPU工作原理与结构

GPU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。