ARM算力对应关系

❶ 国产全功能GPU“苏堤”发布

国产全功能GPU“苏堤”发布

国产全功能GPU“苏堤”发布，首款全功能国产智能显卡发布，这也是其基于MUSA统一系统架构的第一款桌面级显卡，主打桌面级PC、工作站市场。国产全功能GPU“苏堤”发布。

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近两年频繁获得巨额融资的中国初创GPU公司正陆续取得进展。

3月30日，摩尔线程在北京发布其首款GPU芯片，并面向个人电脑和数据中心用途推出对应的显卡产品。

摩尔线程成立于2020年10月，总部位于北京，主要研发GPU芯片。去年11月，摩尔线程宣布完成A轮20亿元融资，由上海国盛资本、五源资本、中银国际旗下渤海中盛基金联合领投，建银国际、前海母基金、招商证券和湖北高质量发展产业基金等九家知名机构联合参投。摩尔线程创始人兼CEO张建中曾任英伟达全球副总裁、中国区总经理。

据张建中介绍，此次摩尔线程发布首个GPU架构“MUSA”，以及基于该架构的首款GPU芯片“苏堤”和显卡产品，搭配摩尔线程自研物理仿真系统以及多种GPU应用解决方案，有助于推动“元宇宙”应用落地。

张建中称，“苏堤”是全功能GPU芯片，可用于游戏、科学计算、3D仿真等用途，而MTT S60台式机显卡基于“苏堤”核心晶片制成，单精度算力最高可达6TFlops，配置8GB显存，搭配MUSA软件运行库和驱动程序等软件工具。

发布会上，张建中展示了使用MTT S60显卡玩《英雄联盟》的游戏情景，并称该显卡为首款能打《英雄联盟》的国产显卡，支持所有主流国产PC操作系统。

面向服务器市场，摩尔线程则推出了MTT S2000显卡，单精度浮点计算达12TFlops，支持32GB显存和PyTorch、TensorFlow等AI框架，支持虚拟化等技术，可用于支持云游戏、云渲染等应用。摩尔线程称已与多家OEM厂商合作适配显卡产品。

过去两年，GPU成为热门赛道，除摩尔线程外，沐曦集成电路、天数智芯、壁仞科技、登临科技等都是这个赛道的高端玩家，每轮融资动辄上亿元，尤其是吸金王壁仞科技成立三年多累计融资超47亿元。市场期待从中可以跑出“中国英伟达”。

然而，GPU作为“大芯片”，一直由海外巨头长期占领市场，国内技术积累极为匮乏，研发难度极大。尤其是全功能GPU领域，国内具备图形、科学计算等相关专业知识的'芯片人才储备不足。因此，像登临科技等企业选择GPU的AI计算方向进行研发，即GPGPU（通用计算GPU），专注于数据中心领域。

也有部分企业选择向外购买IP（知识产权），降低开发难度。芯动科技于去年发布的GPU“风华1号”，其IP购买自英国GPU技术授权公司Imagination。此次摩尔线程并未透露其IP是自研还是来自授权。

随着国内GPU初创企业的产品陆续面试，如何吸引客户进行验证、测试，搭建生态系统，将成为包括摩尔线程在内的GPU公司们下一个关键命题。

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3月30日，摩尔线程正式发布了首款全功能国产智能显卡“MTT S60”，这也是其基于MUSA统一系统架构的第一款桌面级显卡，主打桌面级PC、工作站市场。

同时发布的还有面向数据中心的MTT S200，以及GPU物理引擎AlphaCore、数字人解决方案DIGITALME。

摩尔线程(Moore Threads)成立于2020年10月，创始人兼CEO张建中是原NVIDIA全球副总裁、中国区总经理，拥有真正世界级的、能够覆盖GPU研发设计、生产制造、市场销售、服务支持等完整成熟的团队，致力于研发设计国产全功能GPU芯片及相关产品，面向数据中心、边缘计算、高性能PC、工作站。

摩尔线程的MUSA统一系统架构包括统一的编程模型、软件运行库、驱动程序框架、指令集架构、芯片架构，应用具备广泛的可移植性，可以同时运行在云端、边缘计算平台上，适用于图形、计算、多媒体、人工智能等。

摩尔线程MTT S60显卡核心代号“苏堤”，采用12nm工艺，包含2048个MUSA核心，内置现代图形渲染引擎、智能多媒体引擎、AI计算加速引擎、物理仿真、科学计算四大引擎，单精度算力最高6TFlops，搭配8GB LPDDR4X显存。

它支持DirectX、Vulkan、OpenGL、OpenGL ES等图形API接口，可满足GIS、BIM、设计、主流游戏、原生Android、三维渲染等应用对图形性能的需求。

同时有基于全栈功能GPU的通用计算能力，可加速DBNet、CRNN、Yolo、Restnet50/101等AI模型推理计算，支持OCR、图像处理、视频增强等AI场景。

视频编解码不仅支持H.264、H.265(HEVC)，还业界首次加入了最新的AV1，并有三个DP 1.4接口，可输出8K、4K画面。

MTT S60显卡还提供了一站式的PES图形化控制中心，不仅可以监控GPU运行状态、设置2D/3D输出，还支持无人自动驱动更新。

CPU平台支持x86、ARM、LoongArch指令集，已适配Intel、AMD、飞腾、龙芯、兆芯、海光等平台，操作系统支持Windows 10、麒麟、统信、多种Linux发行版，比如可以在Windows下玩《英雄联盟》等。

目前，摩尔线程MTT S60显卡的PC合作伙伴包括联想、浪潮、清华同方、长城超云等。

行业应用合作伙伴包括金山办公、小鱼易连、太极图形、中望CAD、广联达、D5、苍穹数码、超图软件、易智瑞、中地数码、OSG社区、Gala Sports等等。

AlphaCore是摩尔线程独立设计研发的下一代多平台GPU物理仿真系统，能够对物理世界中复杂的固体、柔性体、流体等效果，进行超高精度的物理仿真处理，通过运算模拟，让布料、毛发、数字角色软体肌肉组织的物理交互效果，达到电影级别一般的真实。

AlphaCore物理引擎基于材料力学模块，可以实现丰富的材料交互动态效果，包括弹塑性材料、各项异性材料、羽绒服、皮革、丝绸、绵纶等。

同时，摩尔线程基于AlphaCore开发了一系列工具，包括布料毛发制作工具VeraFiber、气体流体仿真工具Catalys、生物仿生计算工具Bionics。

对比Houdini Vellum的软体毛发布料、PyroFX 的烟火流体，AlphaCore物理引擎都有5~10倍的性能提升。

AlphaCore也提供多平台兼容版本，最大程度兼容Vulkan、CUDA、DirectX等现有的运行时API环境，及Houdini、Unreal、Unity、D5等游戏引擎和设计软件。

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在今天的摩尔线程 2022 春季发布会上，摩尔线程创始人兼 CEO 张建中发布了公司自主研发的首款全功能 GPU 产品“苏堤”，面向元计算提供元驱动力。

据介绍，“苏堤”基于摩尔线程最新推出的统一系统架构“MUSA”研发，具有现代图形渲染、AI 计算加速以及科学计算机物理仿真等功能引擎。是第一款支持 AV1 编解码的 GPU，支持视频云、直播、8K 游戏等智能多媒体运用。

据介绍，摩尔线程 GPU“苏堤”已开始适配国产主流 CPU 和操作系统，目前摩尔线程已与数百个生态伙伴建立合作关系，共同推进国产 GPU 应用软件的联合开发、性能优化和应用创新。

去年 11 月，摩尔线程宣布，不到 300 天，首颗国产全功能 GPU 研制成功，同时完成 A 轮融资。在完成融资的同时，摩尔线程还公布首颗国产全功能 GPU 芯片如期研制成功。

摩尔线程称，拥有完整的设计现代全功能 GPU 体系结构的软硬件设计团队，芯片内置自主研发的 3D 图形计算核芯、AI 训练与推理计算核芯、高性能并行计算核芯、超高清视频编解码计算等核芯。

❷ 手机处理器排行靠前的有哪些

目前手机处理器靠前的有三颗处理器，苹果的A12，骁龙的855，麒麟的980。

A12

先说说苹果的A12吧，大家都知道iPhone这个牌子一直都可以说是最好的手机，这其中最主要的就是他的处理器好，A12采用的都是苹果公司的尖端科技，基于7mm制作，相当的精细，原本就有很深的底蕴，之前的A11性能就已经非常好了，这颗A12比A11还要强上个20~30％。

这是我国华为公司独立研发的芯片，说实话国产芯片没借助外力能研究到这么厉害，我觉得是非常了不起了，这颗980也是可以和855相抗衡的，980的最高主频可以达到2.8GHz，再加上华为公司特有的CPU Turbo技术，那这个主频还是可以往上提一提的。

❸ 详解英伟达芯片在自动驾驶的软件移植设计开发

英伟达DRIVE Orin系列芯片因其卓越的算力、性能与兼容性，以及丰富的I/O接口，非常适合应用于自动驾驶系统。该系列芯片的顶层SOC架构主要由CPU、GPU和硬件加速器组成。具体分析如下：

1、CPU：

Orin-x的CPU由12个Cortex-A78构成，提供通用计算和高速处理能力。其中，基于功能安全设计的Arm Cortex R52提供了独立的片上计算资源，简化了功能安全等级的实现，无需额外的CPU芯片。

CPU支持特性包括调试、电源管理、中断控制和错误检测与报告。CPU还负责整体性能监控，性能监控单元提供六种计算能力，用于收集统计值和计算处理器及存储系统的性能。

2、GPU：

NVIDIA Ampere GPU采用先进的并行处理架构，支持CUDA语言开发。CUDA提供丰富的工具链，包括Tensor Core和RT Core的应用程序接口，以及深度学习优化器和实时运行系统，实现低延迟和高效输出。

Ampere GPU在图像处理方面提供卓越能力，包括光流追踪、高分辨率图像处理等。它通过细粒度结构化稀疏性提升吞吐量，减少内存消耗，浮点处理能力为每个时钟周期提供2倍的CUDA浮点性能。

3、特定域硬件加速器：

Orin-x配备了特定域硬件加速器（DSAs、DLA、PVA），用于实现计算引擎的高效、低功耗特性。计算机视觉和深度学习簇包括PVA和DLA引擎。

PVA是一种专为计算机视觉、ADAS、ADS、虚拟现实系统设计的指令矢量处理器，具有低功耗和延迟性。Orin-x中的Cortex-R5子系统用于控制PVA和任务监控。

DLA是一个固定功能引擎，用于加速卷积神经网络推理操作，优化结构化稀疏、深度卷积等，实现高效率。

为了有效利用英伟达GPU的算力进行计算机视觉开发，GPU架构被设计为适应AI领域的并行计算需求。AI算法的并行结构使得GPU在深度学习、机器学习和超级计算方面具有先天优势。

英伟达通过CPU+GPU+DPU形成产品矩阵，优化数据中心性能。Bluefield DPU和Grace CPU的引入解决了芯片内部带宽和系统级互联问题，提升了整体硬件性能。

Orin系列芯片内部的GPC包含了光栅引擎（ROP）、纹理处理集群（TPC）等组件，用于实现图像处理核心函数。每个TPC包含SM（流式多媒体处理器）、纹理单元和RT Core等关键组件。

在GPC中，SM执行像素级/矢量级/几何阴影计算，而纹理结构单元负责滤波和数据加载/存储。SFUs处理内插指令，Tensor Cores加速矩阵乘法，RTcore优化光流追踪性能。

多元引擎处理用于顶点提取、镶嵌、视角转换等任务，SM几何级、像素级处理确保高性能。Ampere GPU的优化降低了功耗，保持了高性能。

CUDA架构作为连接AI的中心节点，CUDA+GPU系统推动了AI领域的发展。搭载英伟达GPU的硬件通过CUDA软件系统及CUDA-XAI库，为自动驾驶系统的机器学习、深度学习训练和推理提供了对应工具链。

CUDA架构包括开发库、运行期环境和驱动部分。CUDA库提供了应用开发库，如高度优化的通用数学库，支持数据类型定义、计算、内存管理等功能。CUDA驱动实现硬件设备的抽象访问。

在CUDA架构下，程序分为host端和device端，host端负责控制GPU执行和调度任务，device端执行计算任务。GPU在计算密集型任务中表现优异，而CPU则负责控制和简单的计算。

在CUDA编程开发中，应用标准语言或专用语言（如C++、Fortran、OpenCL）进行开发。OpenCL可实现GPU计算能力调用，但CUDA在性能和优化方面更优。CUDA库支持多种语言，提供性能优化和代码移植性。

通过CUDA优化数据存取，改进DRAM读写灵活性，实现GPU与CPU机制相吻合，并提供片上共享内存，减少内存带宽依赖。CUDA可实现数据复制到GPU内存，然后进行计算，最后复制回系统内存。

英伟达不断优化CUDA开发库及驱动系统，支持操作系统多任务机制管理GPU访问和图形程序运行库，确保GPU计算特性的直观实现。

在CUDA编程中，使用标准语言并行开发，针对性能优化使用专用语言。OpenCL与CUDA架构之间存在API与执行架构的关系。通过启用增量性能优化，平衡性能、生产率和代码移植性。

CUDA架构优化后，相较于CPU和GPU在软件编程上实现显著性能提升。CUDA通过优化计算方法，减少计算量，提高计算效率。

CUDA常用库包括cuBLASLt、cuFFT、cuSPARSE等，提供混合精度运算、64位整数支持、稀疏矩阵乘法优化等功能。CUDA也加入了延迟加载技术，节省设备和主机内存，缩短算法执行时间。

综上所述，英伟达DRIVE Orin系列芯片及其软件架构在自动驾驶系统中发挥关键作用，通过GPU、CUDA和各种库的优化，实现了高性能、低延迟和高效的计算能力，为自动驾驶技术的发展提供了坚实基础。