國產GPU晶元能否取代英偉達和AMD？
眾所周知，晶元和GPU在中國的使用越來越受到限制。
2022年，美國將全面禁止銷售A100、H100等高階圖形處理器，其中A800、H800、L40、L40S，甚至RTX 4090等桌面圖形處理器將從2023年開始全面禁止銷售。
美國不希望中國在圖形處理單元方面超過美國，因為它已經開發了高效能GPU。
有人可能會說，國產圖形處理器能突破包圍圈嗎？ 它能取代AMD和NVIDIA嗎？
其實現在的GPU主要有兩種型別，一種是通用的GPU，是用來繪圖的，我們也可以把它看作是加速遊戲的工具。
資料顯示，英特爾、AMD和英偉達在GPU渲染領域的份額超過98%，而在中國，這一比例不到2%。
雖然市場份額還很低，但在效能上並不比AMD和NVIDIA差。 例如，最新版本的 Cogobuy City"風化1號"4 K GPU 的效能比 NVIDIA GTX980 好一點，它使用 12 nm 工藝技術。
此外，MTTS80顯示卡，有乙個單獨的摩爾執行緒，也是基於NVIDIA的NVIDIA工藝，可以實現144 TFLOPS 的浮點計算。
另外，像京佳這樣的公司，雖然也推出了幾款國產渲染圖形處理器，但由於開發時間比較晚，使用較少，但要想換上頂，那就是頂。
此外，NVIDIA A100、H100、A800、H800等也是一種新型的AI顯示卡，可以適配AI建模分析等新的應用場景。
在AI影象處理領域，NVIDIA佔比97%，AMD佔比2%，其他廠商加起來不到1%。
這部分狩獵非常高效，就像NVIDIA H100一樣，穩紮穩打。
現在，國內很多公司都發布了一些AI圖形處理器，比如華為的昇騰AI晶元、昇騰910 B等。 這款AI晶元可以與英偉達A100相提並論，但還是落後了H100太遠。
此外，英偉達還擁有豐富的CUDA環境，可以將各種介面和模型抽象成不同的介面，目前很多AI學習和推理都是在CUDA環境中構建的。
由於家裡使用的GPU無法連線CUDA計算平台，要更換AI晶元，就必須改變原有的CPU執行環境，並重啟之前與CUDA的學習。
因此，國產GPU可能會在短期內迎頭趕上，但從生態角度來看，這仍然是乙個漫長的過程，被取代的過程也相當漫長。
但是，正如 Nvidai 本人所說，如果他們不向中國出售 GPU，那麼中國將自行開發它們，這是毫無疑問的，因為沒有其他人可以出售，所以他們必須給自己充電。
簡單來說，現在的頂級GPU是無法替代的，只能一步一步的更換，這是一種強迫，一旦更換，英偉達、AMD等品牌將永遠退出中國市場，這玩意兒就是**帶有綠色logo的，想要完全更換，就得從頭再來。