2024年海光信息研究报告：国产算力领军企业，CPU+DCU双轮驱动

1 海光信息的基本情况

1.1 发展历史沿革-国内高端处理器领导企业

公司作为国内领先的高端处理器企业，自成立以来研发出了多款满足我国信息 化发展的高端处理器产品，建立了完善的高端处理器研发环境和流程，产品性能逐 代提升，功能不断丰富，主要产品包括高端通用处理器(CPU)和协处理器(DCU)。公 司推出的系列高端处理器产品，已经广泛应用于电信、金融、互联网等多个行业的 数据中心，以及大数据处理、人工智能、商业计算等领域。公司在产品开发方面始终 秉承“销售一代、验证一代、研发一代”的产品研发策略。 海光 CPU 演变历程：公司产品 2016 年 3 月在基于 AMD 授权技术基础上启动 海光一号 CPU 的产品设计；2018 年 4 月海光一号实现量产；2017 年 7 月，公司在 海光一号的基础上对 Core 微结构进行优化，提升处理器核心性能和安全应用性能， 启动第二代 CPU 海光二号的产品研发工作；2020 年 1 月海光二号实现量产；2018 年 2 月公司在海光二号 CPU 的基础上，对核心和片上网络微结构进行设计优化，基 于新的工艺节点进行设计，启动了第三代 CPU 产品海光三号的研发工作，2022 年 第三代 CPU 实现小批量出货并于 2023 年成为公司 CPU 主力销售型号；2019 年 7 月公司启动了第四代 CPU 产品海光四号的研发工作，并于 2023 年 10 月发布海光 四号产品。 海光 DCU 演变历程：公司 2018 年 10 月启动深算一号 DUC 产品设计，并于 2021 年年底实现商业化应用；2020 年 1 月公司启动第二代 DCU 深算二号的产品 研发工作，并于 2023 年 11 月发布。

1.2 公司主要产品为通用处理器 CPU 和协处理器 DCU

高端处理器作为现代信息系统设备中的核心部件，在大规模数据处理、复杂任 务调度和逻辑运算等方面发挥了不可替代的作用。根据应用领域、技术路线和产品 特征的不同，公司高端处理器分为海光 CPU 系列产品和海光 DCU 系列产品。 海光 CPU： 海光 CPU 主要面向复杂逻辑计算、多任务调度等通用处理器应用场景需求，兼容国际主流 x86 处理器架构和技术路线，具有优异的系统架构、高可靠性和高安全 性、丰富的软硬件生态等优势。海光 CPU 按照代际进行升级迭代，每代际产品按照 不同应用场景对高端处理器计算性能、功能、功耗等技术指标的要求，细分为海光 7000 系列产品、海光 5000 系列产品、海光 3000 系列产品。 海光 CPU 在国产处理器中具有非常广泛的通用性和产业生态，已经大规模应用 于电信、金融、互联网、教育、交通、工业设计、图形图像处理等领域。海光 CPU 既支持面向数据中心、云计算等复杂应用领域的高端服务器;也支持面向政务、企业 和教育领域的信息化建设中的中低端服务器以及工作站和边缘计算服务器。 海光 DCU： 海光 DCU 属于 GPGPU 的一种，采用“类 CUDA”通用并行计算架构，能够较好 地适配、适应国际主流商业计算软件和人工智能软件。与 CPU 相同，海光 DCU 按 照代际进行升级迭代，每代际产品细分为 8000 系列的各个型号。海光 8000 系列具 有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，能够充分挖掘应用的并行性，发 挥其大规模并行计算的能力，快速开发高能效的应用程序。 海光 DCU 主要部署在服务器集群或数据中心，为应用程序提供性能高、能效比 高的算力，支撑高复杂度和高吞吐量的数据处理任务。在 AIGC 持续快速发展的时 代背景下，海光 DCU 能够支持全精度模型训练，实现 LLaMa、GPT、Bloom、 ChatGLM、悟道、紫东太初等为代表的大模型的全面应用，与国内包括文心一言等 大模型全面适配，达到国内领先水平。

公司 2020-2024Q1 分别实现年度/季度营业收入 10.22 亿元、23.10 亿元、51.25 亿元、60.12 亿元和 15.92 亿元，同比增长 169.53%、126.07%、121.83%、17.30%、 37.09%。公司在 2020-2024Q1 分别实现年度/季度归母净利润-0.39 亿元、3.27 亿 元、8.04 亿元、12.63 亿元、2.89 亿元，同比增长 52.78%、935.65%、145.65%、 57.17%和 20.53%。

1.3 公司客户覆盖头部服务器厂商并与重要国央企/数据中心 达成广泛合作

自 2018 年来，浪潮、联想、新华三、同方等多家国内知名服务器厂商的产品已 经搭载了海光 CPU 芯片，并成功应用到工商银行、中国银行等金融领域客户，中国 石油、中国石化等能源化工领域客户，并在电信运营商的数据中心类业务中得到了 广泛使用。

公司技术实力与日俱增。基于 x86 指令框架和“类 CUDA”环境，采用国际先进 的处理器设计技术和先进工艺制程，公司研发了安全可控的海光 CPU 系列产品和海 光 DCU 系列产品。

1.4 公司在研项目持续推进

公司在国内率先完成了高端通用处理器和协处理器产品成功流片，并实现了商 业化应用。公司产品性能达到了国际上同类型主流高端处理器的水平，在国内处于 领先地位。除了海光 CPU 之外，国外主流的 CPU 厂商主要有 Intel、AMD;国内 CPU 厂商主要有海思、龙芯、兆芯、飞腾、申威。

指令集是影响处理器应用领域的重要因素，不同指令集架构下部分产品参数如 核心数、超线程对产品性能影响程度不同，仅具有参考意义。通常情况下，处理器核 心数较多时，在性能提升的同时，会限制主频的提升;内存通道、内存主频、PCIe 通道等参数直接影响处理器 I/O 性能，也是处理器重要性能指标。 由于 Intel 公司的处理器产品在市场上处于主导地位，因此公司对标 Intel 公司 区分产品定位。公司把面向关键任务和数据中心关键应用的 7000 系列芯片称为高 端芯片，把面向边缘计算服务器、工作站应用的 3000 系列芯片称为低端或工作站芯 片，把面向其他中端或中低端应用场景的 5000 系列芯片称为中端芯片。

公司通过综合比较处理器市场定位、核心数量、产品售价等因素，选取了 Intel 在 2020 年(与海光 7285 同期)发布的 6 款至强铂金系列产品(能够反映 Intel2020 年 发布的主流 CPU 产品的性能水平)，与海光 7285 进行性能对比(采用业界国际通用 的测试程序 SPECCPU2017 测试数据)。

海光 DCU 系列产品已于 2021 年实现商业化应用。海光 DCU 兼容“类 CUDA” 环境，软硬件生态丰富。 公司深算一号和国际领先GPU生产商NVIDIA公司高端GPU产品(型号为A100) 及 AMD 公司高端 GPU 产品(型号为 MI100)进行对比看，在典型应用场景下，公司 深算一号指标达到国际上同类型高端产品的水平。海光 DCU 未来将广泛应用于大数 据处理、人工智能、商业计算等领域。

公司在 CPU 和 DCU 芯片技术领域持续投入，公司在处理器体系结构设计、处 理器核心微结构验证、处理器安全架构、处理器 IP 研发、处理器可测性与可调试性 设计、处理器物理设计、处理器先进封装设计、处理器测试、处理器基础软件设计和 处理器生态软件优化等核心技术上持续开展研发，优化、提升公司产品性能。

1.5 核心技术团队具备丰富的半导体行业从业经验，股东阵容 强大

公司核心技术团队具备丰富的半导体行业从业经验。公司多名核心技术人员来 自国际大厂/中科曙光研发中心，具备丰富的研发设计经验。其中刘新春现任公司副 总经理，公司核心技术人员，曾于 2009 年 1 月至 2016 年 2 月，任中科曙光研发中 心负责人。潘于曾于 2012 年 6 月至 2017 年 9 月，任 AMD 芯片设计高级经理，现 任公司副总经理，公司核心技术人员。

公司股东背景实力雄厚。股东背景上，海光信息脱胎于中科院，其第一大股东 为中科曙光，持股比例为 27.96%。中科曙光背靠中科院计算所或能够为公司提供业 务支持。以成都国资为代表的（成都产业投资集团/成都高新投资集团/成都高新集萃 科技公司），合计持股比例达 17%。

2 广义 CPU 市场概览

2.1 CPU 市场概览：PC、服务器两大市场，x86、ARM 两大 阵营

CPU 可以应用在服务器、工作站、个人计算机(台式机、笔记本电脑)、移动终 端和嵌入式设备等不同设备上，根据应用领域的不同，其架构、功能、性能、可靠 性、能效比等技术指标也存在一定差异。 服务器具有高速的数据处理能力、强大的 I/O 数据吞吐能力、良好的可扩展性， 并需要长时间可靠运行，其 CPU 芯片在性能、可靠性、可扩展性和可维护性等方面 要求较为苛刻。因此，服务器处理器是数据处理能力最强、设计工艺最复杂、可靠性 最高的处理器。服务器的应用领域包括实时分析、5G 应用、人工智能、机器学习、 金融、大数据和云计算等领域。 工作站是一种高端微型计算机，主要为单用户提供比个人计算机更强大的性能， 尤其是在数据并行处理能力和图形处理能力等方面。工作站的典型应用领域包括科 学和工程计算、软件开发、计算机辅助设计等。

个人计算机包括台式机和笔记本电脑两大类，主要用于满足个人的工作、学习、 娱乐需求，以及企业员工的办公需求。个人计算机处理器核心数量较少，具有较少 I/O。 移动终端包括手机、笔记本、平板电脑、POS 机等。随着集成电路技术的进步 和移动网络向宽带化发展，移动终端正从简单通话工具逐步转变为综合信息处理平 台。移动终端处理器具有低功耗、轻量化等特点，关注对多媒体功能的增强，具有较 少 I/O。 嵌入式设备需要具有高稳定性和低功耗，其处理器对环境(如温度、湿度、电磁 场、振动等)的适应能力强，体积小，且集成度高，适用于工业控制、移动便携设备、 物联网终端等场合。

多年来，多家 RISC 架构提出企图颠覆 x86，目前主流 RISC 架构主要是 ARM 和 RISC-V。CISCCPU（复杂指令集）的代表是 x86，由于采取向前兼容的设计策 略，指令功能复杂，种类繁多，芯片内部设计也相对复杂。由于采用了非常严格的授 权策略，该架构全球主流公司只有 Intel 和 AMD 两家，国内由于历史原因得到授权 的厂商有兆芯、澜起、海光等。RISC 类 CPU 精简了 CISC 许多“古老的”和使用频率 较低的指令，指令集功能单纯，CPU 内部构造也得到了简化，适合高速操作。采用 RISC 指令集的架构包括 ARM、MIPS、RISC-V、SPARC、PowerPC、Alpha 等。 但除 ARM 外，其他架构通常只应用在特殊场景，并没有打开开放市场。近年来， RISC-V 在 IoT 领域发展迅速，有望取代 ARM 部分份额。国内采用 ARM 架构的主 要厂商有海思、紫光展锐、瑞芯微等，具有 RISC-V 相关产品研发经验的有北京君正、阿里平头哥、东软载波、芯来科技和 SiFive 等。

Intel 是 X86 生态的绝对领导者，AMD 近年来抢占一定份额。根据 Mercury Research 的数据统计，在服务器 x86CPU 中，截止 2024Q1，Intel 的 X86 架构占 据市场的 76.4%，AMD 的 X86 占据市场的 23.6%；在手机 CPU 市场中，Intel 的 X86 架构占据 80.7%，AMD 的 X86 占据市场的 19.3%；在笔记本电脑和台式机 CPU 的 X86 架构中，Intel 的 X86 占据市场的 76.1%，AMD 的 X86 占据市场的 23.9%。 微软公司和英特尔公司各自凭借自身规模效应和技术优势，使其产品 Windows 和 Intel CPU 占据了绝大部分市场份额，结成了“Wintel”技术联盟。Wintel 技术联盟 的基本特点是基于 x86 架构优化各类软件应用，使得 x86 架构具有显著的产业生态 优势。在操作系统领域，Windows 和 Linux 均兼容 x86 架构;在应用软件方面，得益 于对独立软件开发商的指令集开放与应用平台操作系统一致性，显著降低了技术开 发门槛，使得 x86 架构下的软硬件环境的成熟度相较于其他架构具有明显优势。

2.2 国产 CPU 市场空间广阔，“引进派”或“自主派”符合国情

国产服务器和 PC 的 CPU 的市场空间广阔。其中服务器 CPU 市场看，根据 IDC 的数据显示，中国服务器出货量从 2019 年的 319 万，提升至 2023 年的 449 万台， 总体 CAGR 将近 9%。从每台服务器搭载的 CPU 数量看，x86 处理器起步较早，生态适 配有明显优势，应用 x86 处理器的服务器销售额占全部服务器销售额的比例约 90%以上， 中国 x86 服务器以双路服务器为主，占比在 88.8%；单路、4 路服务器合计占比超 10%； 8 路以上服务器较少，占比未超过 1%。则假设服务器以双路为主要形态。从 CPU 的产品 均价看，7000 系列 CPU 产品主要应用在高端服务器，均价在 7400~12000 元之间；5000 系列 CPU 产品主要应用于中低端服务器，均价在 5500 元~7800 元之间。以此推算国产服 务求 CPU 的市场规模以 2023 年的出后量 449 万台，均价 8000 元/CPU，一台 CPU 搭载 2 台 CPU，总体市场空间 718 亿元 rmb。

国产 PC 的 CPU 市场空间看。根据 Canalys 的数据显示，2023 年中国大陆 PC （不含平板电脑）市场出货量为 4120 万台。每台 PC 搭载的 CPU 的数量为 1 颗。 根据海光信息的产品均价看，3000 系列 CPU 主要应用于工作站等均价 960 元~1300 元 之间。国产片 PC 的 CPU 市场规模根据 2023 年的出货量 4120 万台为基础，选取每台 PC 搭载 1 颗 CPU，均价 1000 元计算，总体国内 PC 的 CPU 市场规模为 412 亿。

国家高度重视信息技术和产业发展，自主可控 CPU 是核心芯片。CPU 是计算 机核心芯片，如果设计过程无法做到自主可控，极有可能植入系统漏洞或后门而难 以察觉，影响到计算机整体性能安全和稳定性。在国产 CPU 发展初期，境外 CPU 企业通过与国内企业合资授权的模式，将 CPU 包装成“自主 CPU”从而希望希望打开 党政军信息化应用等更大市场。在“棱镜门”、“中兴事件”后，我国对国产 CPU 完全 自主可控需求更为迫切。 为了摆脱我国在核心 CPU 技术方面长期受制于人的卡脖子问题，我国通过 863 计划和核高基重大专项支持，形成 CPU 自主设计和引进设计两种格局。目前引进并 改进的 CPU 厂商为主流，如 X86 的兆芯、众志、澜起、海光，ARM 的飞腾、华为， Alpha 的申威，PowerPC 的宏芯，目前完全自主知识产权且形成产业化的国产架构 只有中科龙芯的 LoongArch（早期也借鉴了 MIPS）。

国产 x86 架构主要厂商包括兆芯、海光、澜起科技和众志。众志以 AMD 授权 x86 指令系统为基础，在国内最早研发了兼容 x86 架构的 CPUPKUnity86-2，能流 畅运行基于 Windows 操作系统的应用程序。兆芯从 VIA 购买了完整全套的 CPU 技 术，且 VIA 拥有长期 Intel 的 X86 指令集授权，在取得 VIA-X86 架构后，兆芯研发 了 ZX-C，D、E 系列化处理器，基本达到国际主流通用处理器性能水准，满足党政 桌面办公需求，以及 4K 超高清观影娱乐的应用；海光信息自 2016 年起获得 19 项AMD 的专利授权和技术支持，以 AMD 第一代 Zen 架构为基础，研发拥有 7000， 5000，3000 三大产品系列，可作为面向数据中心高性能处理器以及面向行业客户的 主流中端处理器。 国产 ARM 架构主流厂商包括飞腾和华为。飞腾采用 SPARC/ARM 架构，可应 用于政府办公、互联网、电信、金融税务等信息化系统，系列产品有 FT1000、FT1500、 FT2000 等，FT 系列 CPU 定位高性能服务器，成功应用于我国天河一号、二号和三 号高性能计算机；华为海思以鲲鹏系列芯片为基础，打造了鲲鹏生态产业联盟，其 服务器性能比肩国际主流大厂，而 PC 端的芯片也完成了与多家国产操作系统的适 配，成为国内出货量最高的自主可控 CPU 之一。 Alpha 架构方面，申威采用引进加自研的模式，同时积极扩展 SW64 指令集。 申威采用 Alpha 架构，有单核 SW-1、双核 SW-2、四核 SW-410、十六核 SW-1600 等产品，神威蓝光超级计算机使用了近 9000 片 SW-1600，使用 SW-26010 构建的 神威太湖之光超算多次占据世界超算计算机榜首，曾获得世界高性能计算机领域最 高奖项“戈登贝尔”奖。同时公司积极筹划开发自主设计的 SW64 指令集，未来有望 成为完全具有独立知识产权的架构之一，进一步满足国家对自主可控安全保障的要 求。

2.3 服务器市场空间广阔，x86 服务器生态体系起步较早更具 兼容性优势

根据 IDC 的数据统计和预测，2022 年全球服务器市场规模同比增长 20.1%达 到了 1232.24 亿美元，并预计 2023 年市场规模将微幅增长至 1284.71 亿美元，之 后四年的年度增长率将分别为 11.8%、10.2%、9.7%、8.9%，到 2027 年市场规模 将达 1891.39 亿美元。 具体来看，2022年全球x86 服务器的销售额为 1109.55 亿美元，同比增长 18.8%。 相比之下非 x86 服务器的销售额同比大涨 32.8%至 122.69 亿美元。2023 年全球服 务器市场增长放缓，x86 服务器的销售额同比仅增长了 2.3%至 1109.55 亿美元，不 过非 x86 服务器的销售额仍保持了高达 22.1%的同比增长，达到了 149.84 亿美元。 根据 IDC 的预计，到 2027 年，x86 服务器的销售额增长至 1655.68 亿美元，非 x86 服务器的销售额也将增长至 235.71 亿美元。从整体的趋势来看，未来数年内，虽然 非 x86 服务器保持了持续的高速增长，但是 x86 服务器仍然是整个服务器市场的主 流，以销售计算的占比将持续维持在 87.5%以上。即使到 2027 年，非 x86 服务器 的市场份额仍然只有不到 12.5%，相比 2023 年的 11.66%，仅增长了 1 个百分点不 到。

3 海光信息未来成长和竞争能力分析

3.1 AMD 授权专利为基础，进一步开发 CPU 和 DCU 产品

海光信息和 AMD 共同设立海光集成、海光微电子。AMD 对海光微电子出资 7 项专利作价 4,683.6735 万美元作为 AMD 对海光微电子的出资。

AMD 对海光集成出资 12 项专利作价 8,785.7143 万美元作为 AMD 对海光集成 的出资。AMD 用于出资的上述 19 项专利权的转让手续已全部办理完成，该等专利 权均已登记在公司子公司名下。

AMD 出资的 19 项专利，涉及高端处理器设计的基础性技术，按照技术领域的 不同，可以分成高性能低功耗电路结构、压控振荡器、电源保护和预取器四类。

公司主要控股公司成都海光微电子技术有限公司 2023 年实现营业收入 22.713 亿元，同比 2022 年的 20.9722 亿元小幅增长 8.3%。成都海光集成电路设计有限公 司实现营业收入 55.545 亿元，同比 2022 年 43.9355 亿元增长 26.4%。

根据许可协议，合资产品研发阶段，海光集成负责分析市场需求、定义产品规 格，海光微电子负责处理器核的开发;设计阶段，海光集成主要负责测试及物理设计; 生产阶段，海光微电子负责流片，外协生产、封装及测试;销售阶段，海光集成负责 对外销售合资产品并提供相应的技术支持。 根据 Intel 和 AMD 关于 x86 相关知识产权交叉授权协议，各方持股 50.00%以 上的附属公司可以合法地使用交叉授权范围内的知识产权。AMD 向海光微电子(公 司持股 49%，AMD 持股 51%)授权 x86 处理器核相关技术，该部分技术未涉及 Intel 和 AMD 之间的交叉授权，但为了避免潜在纠纷，由海光微电子受让和使用 x86 处 理器核相关技术，负责海光处理器核相关技术的开发。 AMD 向海光集成(公司持股 70%，AMD 持股 30%)授权 x86 处理器外围相关技 术并由海光集成负责海光处理器外围相关技术的开发，该部分技术不会涉及到 Intel 和 AMD 交叉授权协议。海光集成股权结构系双方基于合理商业诉求并经协商后的 安排。

3.2 海光 CPU 和 DCU 产品基于 X86 架构和类 CUDA 生态， 具备较好的兼容性

指令集是计算机软硬件系统的重要接口，但其对外体现出来的是一套“规则”，真 正支撑指令集系统繁荣发展的是兼容该类指令集的计算机产业生态。根据 IDC 数据， 2020 年中国服务器市场出货量为 353.4 万台，其中 x86 服务器出货量为 343.9 万 台，占比 97.3%;非 x86 服务器出货量仅为 9.5 万台，占比 2.7%。 x86 指令集具有业界最好的产业生态支持，现有运行中以及开发中的绝大部分 服务器、硬件设备、软件系统均基于或兼容 x86 指令集。公司通过与 AMD 合作，获 得了 x86 处理器设计核心技术，使得公司得以成功跨越 x86 处理器核心技术屏障， 进入到 x86 处理器设计领域，研制出符合中国用户使用需求、兼具“生态、性能、安 全”三大特点的国产 x86 架构处理器产品。研发自主指令集虽然可以大幅度提升技术 上的自主可控比例，但同时会带来现有产业生态环境难以支持、用户应用迁移成本 代价高、应用体验不佳等诸多问题。现阶段公司未选择该技术路线。

海光 CPU 兼容 x86 指令集，处理器性能参数与国际同类型主流处理器产品相 当，支持国内外主流操作系统、数据库、虚拟化平台或云计算平台，能够有效兼容目 前存在的数百万款基于 x86 指令集的系统软件和应用软件，具有优异的生态系统优 势。 海光 DCU 兼容“类 CUDA”环境，软硬件生态丰富，典型应用场景下性能指标达 到国际上同类型高端产品的水平。海光 DCU 主要面向大数据处理、商业计算等计算 密集型应用领域，以及人工智能、泛人工智能类运算加速领域。

3.3 海光 CPU 具备安全可信、通用兼容和高性能多重优势

海光 CPU 主要面向复杂逻辑计算、多任务调度等通用处理器应用场景需求，兼 容国际主流 x86 处理器架构和技术路线，具有先进的工艺制程、优异的系统架构、 丰富的软硬件生态等优势。此外，海光 CPU 支持国密算法，扩充了安全算法指令， 集成了安全算法专用加速电路，支持可信计算，大幅度地提升了高端处理器的安全 性，可以在数据处理过程中为用户提供更高效的安全保障。 海光 CPU 根据不同的产品规格定义，需要在一块基板上封装 1 至 4 颗裸片。裸 片的内部结构非常复杂，主要功能模块包括处理器核心(Core)、片上网络、各类接口 控制器等;除硬件电路外，裸片中还集成了复杂的程序代码(“微码系统”)。

从海光 CPU 应用场景角度看，公司将海光 CPU 产品规划为海光 7000 系列、海光5000 系列和海光 3000 系列。三个系列产品技术设计同源，处理器核心等具有相似的技 术特征。

海光 CPU 主要应用于服务器和工作站。使用海光 CPU 的服务器主要应用与电 信运营商、金融、互联网等领域，例如，电信运营商云服务资源池系统支撑云业务应 用，银行和证券公司查询、交易系统，互联网的搜索、计算服务、存储等应用;使用 海光 CPU 的工作站主要应用场景为工业设计和应用、图形图像处理，例如 VR、AR 图形渲染场景，以及智能工厂数字孪生应用等。海光 CPU 在国产处理器中具有非常 广泛的通用性和产业生态，已经大规模应用于电信、金融、互联网、教育、交通等多 个行业或领域。

3.4 海光 DCU 性能比肩国际一流，拥有模拟、训练、推理所 需混合多元算力

海光 DCU 属于 GPGPU 的一种。CUDA 是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计 算架构，包含了应用于 NVIDIAGPU 的指令集(ISA)以及 GPU 内部并行计算引擎。 海光 DCU 协处理器全面兼容 ROCm GPU 计算生态，由于 ROCm 和 CUDA 在生 态、编程环境等方面具有高度的相似性，CUDA 用户可以以较低代价快速迁移至 ROCm 平台，因此 ROCm 也被称为“类 CUDA”。因此，海光 DCU 协处理器能够较 好地适配、适应国际主流商业计算软件和人工智能软件，软硬件生态丰富，可广泛 应用于大数据处理、人工智能、商业计算等计算密集类应用领域，主要部署在服务 器集群或数据中心，为应用程序提供高性能、高能效比的算力，支撑高复杂度和高 吞吐量的数据处理任务。 GPU 最初的设计目标是为了提升计算机对图形、图像、视频等数据的处理性能， 解决 CPU 在图形图像领域处理效率低的难题。随着 GPU 在并行计算方面性能优势 的逐步显现以及并行计算应用范围的逐步拓展，GPU 逐渐分化成两条分支，一条是 传统意义的 GPU，延续专门用于图形图像处理用途，内置了视频编解码加速引擎、 2D 加速引擎、3D 加速引擎、图像渲染等专用运算模块;另一分支是 GPGPU，作为 运算协处理器，并针对不同应用领域的需求，增加了专用向量、张量、矩阵运算指 令，提升了浮点运算的精度和性能，以满足不同计算场景的需要。

海光 DCU 的构成与 CPU 类似，其结构逻辑相对 CPU 简单，但计算单元数量 较多。海光 DCU 的主要功能模块包括计算单元(CU)、片上网络、高速缓存、各类接 口控制器等。

海光 8100 能够充分挖掘应用的并行性，发挥其大规模并行计算的能力，快速开发 高能效的应用程序。海光 8100 采用先进的 FinFET 工艺，典型应用场景下性能指标可以 达到国际同类型高端产品的同期水平。

随着 GPGPU 的技术发展和相关生态环境的逐步完善，其用途被进一步发掘。目前， GPGPU 已经广泛用于商业计算和大数据处理，如天气预报、工业设计、基因工程、药 物发现、金融工程等。在人工智能领域，使用 GPGPU 在云端运行模型训练算法，可以 显著缩短海量训练数据的训练时长，减少能源消耗，从而进一步降低人工智能的应用成 本。与此同时，GPGPU 能够提供完善的软件生态系统，便于各种已有应用程序的移植 和新算法的开发，因此全球人工智能相关处理器解决方案仍然是以 GPGPU 为主。因此， GPGPU 是人工智能领域最主要的协处理器解决方案，占据人工智能 90%以上的市场份 额，在智能工厂、无人驾驶、智慧城市等领域具有广泛的市场空间。

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