最近，我听说了一件事儿：
在2014年之前，中国军队的战机、战舰、坦克上所装备的GPU，100%需要依赖进口。
从哪里进口？答案是：美国。
中美之间的关系，不用我多说，懂的都懂。但就在七年之前，我们的许多武器却仍然需要依靠进口设备。万一断供了，我们就真的是“用一个少一个”了。
害怕吗？害怕！
战斗机的座舱、驱逐舰的指挥室，坦克的炮塔......现代军事装备的每一个作战岗位上，几乎都需要GPU——但是，直到七年之前，我们都还不能独立自主制造这么一个小玩意儿。想到这一层，可以毫不夸张地说，中国芯片能否独立自主，是一个事关生死的问题。
实际上，国产CPU，手机上的“麒麟”系列能和高通打一个五五开，电脑上的虽然距离英特尔还有很大差距，但是已经能看见尾灯了，但国产GPU目前和外国产品还存在着显著的“代差”。
今天，我们就来聊聊GPU，这种常年隐藏在CPU处理器芯片阴影下的关键设备。
庞大的GPU家族
GPU，全称是Graphic Processing Unit，图形处理单元，是一种半导体产品品类。顾名思义，GPU最开始的主要任务就是进行图像的处理——简单来说，就是将无情单调的信号，转换成为屏幕上灵动的图像，让每一个像素点，出现在它们应该出现的地方。
尽管听起来好像功能很单调，但需要它发挥作用的地方实在是太多太多了：电子游戏、自动驾驶、机器识别、军用雷达、武器瞄准......几乎一切需要“视觉”的地方，都离不开GPU的帮助。
为了方便理解，我们可以将GPU分为军用和民用两个种类。
对军用GPU来说，一种重要的应用就是在飞机的航电系统上。航电系统的全称是“综合航空电子系统”，对如今主流的三四代战斗机来说，航电系统是飞机的灵魂所在。
航电系统的日常就是处理包括速度、高度等飞行数据以及传输各种信号，而航电显示系统则是战机和飞行员之间实现人机交互的窗口
二战和冷战时期，因为技术还没这么发达，战斗机座舱里塞满了各种仪表——飞行员一边屏住呼吸在空中和敌人缠斗，一边还要盯着自己面前的几十种仪表——一个不小心，可能就被别人爆了 。
随着技术进步，电子光学仪表逐渐取代了老式的机电仪表。对现代战斗机的飞行员来说，机载计算机系统已经成为了他们的“左膀右臂”，不仅极大地减轻了工作负担，还可以通过头盔显示器把相关数据和信息以最直观的方式呈现在飞行员面前——队友再也不担心我分心送人头了。
不过，军用GPU最重要的指标还是“稳定”。和民用GPU不同，战机上的GPU动不动就要陪着飞机做各种机动动作，承受着7个G以上的过载，而且还经常在几分钟的时间里从零下三十几度的高空俯冲到温暖的超低空，更别提战场上的各种强电磁干扰了......民用GPU在这种环境下，可能当场就不行了。
不过，民用GPU的应用，比起军用更加广泛。
除了我们熟悉的电脑显卡和手机芯片，GPU在医疗、自动驾驶上也有大量的使用。
医疗方面，GPU主要对医学成像进行支持。医学成像领域最重要的就是成像速度、图像尺寸和图像分辨率。由于硬件设备的局限，医学影像的增强处理必须按照一定的序列来进行，传统的医学影像处理主要使用计算机的CPU来进行计算，效率比较低，很难满足实时绘制的要求。
但现在，在高性能GPU的帮助下，医院的普通计算机也可以实现精确、高分辨率、实时的人体绘制。
算力，GPU的第一指标
之所以各个领域都需要GPU的支持，是因为GPU计算能力实在太强大了。在芯片宇宙里，GPU一族的算力始终站在同时代各路选手的巅峰。
通常我们所说的芯片，一般指的都是CPU（中央处理器）芯片。它擅长的是解决比较复杂的问题——当代的CPU已经达到了8个内核的水平，相当于有8个教授来练手解决复杂艰巨的密码破译难题。但是，计算机系统并不是每分每秒都在处理极度复杂的问题。更多的情况是，计算机总是要去处理一些简单但却数量庞大的小任务。
如果让CPU来处理，就好比让8个数学教授来做10000道高中数学题。难度绝对不算高，但每个教授要做一千多道题，别说8个数学教授，就是8个莱布尼茨也不行。
此时，就需要GPU上场了。GPU内部分布了数千个微型内核，同样是面对10000道高中数学题，GPU就相当于有几千个高中生在做——每个人平均只用做四五道题。虽然对单个问题的处理效率绝对不如CPU，但整体来看，效率一定远高于同时代最先进的CPU。
在比较古老的电脑上是不存在GPU的，一切任务都交给CPU来完成。但随着技术发展，对运算能力的要求被大大提高，人们才需要一个专门的设备来进行高强度的计算工作。于是，在1998年8月，美国英伟达公司推出了世界上第一款符合现代标准的GPU——NV256。
世界GPU市场的格局
今天，GPU产业是一门油水丰厚的大生意。
有多丰厚？根据专业人士的估计，2020年，全球GPU市场的规模在280亿美元左右。而到了2027年，全球GPU市场的规模将有望突破1800亿美元。也就是说，这个行业未来的七年之中，每年的增长率都将保持在30%以上。
因此，我们完全有理由相信：至少在未来十年，世界GPU市场都将继续保持着扩张态势。这对于产业链上的各位玩家来说，必然是一个大大的利好消息——GPU这个蛋糕，他们至少还能再吃10年。
GPU产业之所以能膨胀得如此之快，基本全靠先进制造业来带。
首先就是手机产业，一代更比一代强，集成在手机芯片里的GPU自然也在更新换代——实际上，尽管智能手机的浪潮已经浪了十几年了，但手机芯片的发展非但没有陷入停滞，反而越走越深，一步步在逼近物理学的极限尺度——到今天为止，智能手机依旧是全球GPU市场的第一推动力。
GPU产业的另一个重要“发动机”是汽车行业。
根据数据来看，预计到2025年，全球销售的汽车之中，将有30%都支持L2级别以上的自动驾驶功能。2030年，这个比例将突破50%。众所周知，自动驾驶技术已经成为了各大车厂“军备竞赛”的“重点科目”——哪家车厂能够率先研发出优秀的自动驾驶技术，哪家车厂就能够笑傲于市场之上。然而别忘了：自动驾驶依赖于人工智能，人工智能则依赖于算力。
问题最后又绕到了GPU身上。
于是我们会发现：德国的大众、奥迪、奔驰，瑞典的沃尔沃，中国的蔚来和滴滴，韩国的现代，在自动驾驶技术领域，他们都有一个共同的身份——都是GPU供应商英伟达（NVIDIA）的客户。
GPU产业最新的动力则来自于虚拟货币的火爆——包括“比特币”在内的一系列虚拟货币最近几年成为了新的“财富宠儿”。“比特币”“柴犬币”“狗狗币”......这一系列基于区块链技术诞生的虚拟货币，在宇宙级网红马斯克的带动下，创造了一个又一个一夜间资产暴增数万倍的“暴富神话”，顺理成章地成为了2021年最火爆的投资标的。
然而，想获得这些虚拟货币，就必须要让自己的设备进行大量复杂的数学运算。最开始，大家还只是用高端一些的家用电脑熬夜“挖矿”，但随着“矿工”越来越多，整个行业不可避免地卷起来了：一批“职业矿工”登上舞台，为了追求极致的算力，他们购买了大量的顶尖游戏显卡，搭建了阵列式的“矿场”来进行挖矿。
没办法，谁让GPU是显卡的核心呢？
结果就是：高端显卡都被那帮子玩币的买走了，游戏玩家欲哭无泪。
不过，随着非GPU核心的“专用矿机”和国家政策的强势干预，虚拟货币对GPU市场的推动力将很快衰退下来——毕竟，全球80%的“矿场”都在中国。
综上所述，GPU产业的发展还是得依靠先进的制造业。
只要先进制造业继续在发展，GPU行业就很难衰落。写到这里，我又不得不为国产厂商感到万分惋惜：中国是全世界制造业最牛逼的国家，也是全世界先进制造业的重要高地，这么大的一块蛋糕就摆在我们面前，但中国厂家却怎么也吃不到。
一切只因为，在全球的GPU市场上，中国大陆企业毫无话语权和竞争力。GPU作为一种芯片，它本身的产业链是和芯片的产业链高度相似的。中国大陆芯片企业的全球竞争力相对美国企业来说还比较弱势，自然在GPU市场上也很难做到强大。
在GPU产业中，上游是设计商，主要的工作就是研发、出品新一代的GPU方案。手机GPU领域，美国的高通和苹果两家占据了全球62%的市场份额，在国内，主要靠华海思。
在非手机GPU领域，全世界有且只有三家主流厂商：英伟达（NVIDIA），超威（AMD），英特尔（Intel），他们仨，都是美国公司。并且，他们的势力非常强大。
集成GPU，英特尔一家独占了全球七成的市场。独立GPU，英伟达占了64
