一、国产显卡主要厂商及产品
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华为（HiSilicon）
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昇腾（Ascend）系列：如昇腾910和昇腾310，专为AI计算设计，适用于数据中心和边缘计算。
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比特大陆（Bitmain） -
Sophon（算丰）系列：包括Sophon BM1684、BM1682等，适用于AI推理和训练任务。 -
寒武纪（Cambricon） -
MLU（Machine Learning Unit）系列：如MLU270、MLU220等，适用于多种AI应用场景。 -
中科曙光（Sugon） -
DCU（Deep Computing Unit）系列：适用于数据中心的高性能计算任务。 -
景嘉微（Jingjia Micro）
二、英伟达GPU架构演进史
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Volta架构
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第一代AI加速卡，专为AI运算设计的张量运算（Tensor Core）架构。 -
代表型号：Tesla V100。
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第二代张量计算架构，代表型号：T4。
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第三代张量运算架构，代表型号：A100系列显卡。 -
芯片工艺升级，SM数量翻倍到108个，加入FP8运算模式，算力达624 TFLOPS (FP8)。
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第四代架构，代表型号：H100系列显卡。 -
SM数提升至132个，FP16运算能力达到512次/周期，算力达1978 TFLOPS (FP8)。
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第五代架构，代表型号：Blackwell B200。
三、A100 VS A800, H100 VS H800
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A800：将A100的NVLink传输速率降至400GB/s，其他参数基本一致。 -
H800：NVLink传输速率降至400GB/s，双精度算力几乎归零，对HPC领域影响较大。
四、选择英伟达显卡的原因
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性能和稳定性：英伟达显卡在高端计算、深度学习、科学计算等领域表现优异，广泛应用于Tesla和A100系列。 -
生态系统和支持：英伟达拥有强大的软件生态系统，CUDA平台在高性能计算、机器学习等领域有着广泛应用和成熟的开发工具支持。 -
市场认可度：英伟达显卡在全球市场上有很高的认可度，许多国际大企业和研究机构依赖英伟达的产品，增加了其可信度。
五、选择国产显卡的原因
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成本效益：国产显卡价格更具竞争力，适合预算有限的中小企业或对性能要求不高的应用场景。 -
政策支持：中国政府对国产科技产品有政策上的扶持，包括采购倾斜和资金支持，促使企业更多地使用国产显卡。 -
自主可控：在一些敏感行业和领域，使用国产显卡有助于减少对外依赖，增强自主可控性，降低供应链风险。 -
市场需求：一些国产显卡在特定应用场景中取得了不错的成绩，适合特定的国产应用或系统集成。 -
企业要求：如果是国企或者政府相关单位会要求使用国产显卡。
六、具体应用场景的选择
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游戏和普通办公：在这些场景中，企业可能会更多地选择成本较低的国产显卡，特别是在性价比方面有优势。 -
高性能计算和AI：对于需要强大计算能力的企业，如人工智能公司、科研机构，英伟达显卡仍然是主流选择，尤其是其在AI和深度学习方面的优势明显。 -
政策导向行业：如政府项目、国防、关键基础设施等领域，选择国产显卡可能更多。
