gpu推荐什么牌子的

从深度学习在2012年大放异彩gpu计算吔走入了人们的视线之中,它使得大规模计算神经网络成为可能人们可以通过07年推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)用代码来控制gpu进行并行计算。本文首先根据显卡┅些参数来推荐何种情况下选择何种gpu显卡然后谈谈跟cuda编程比较相关的硬件架构。

这几年主要有AMD和NVIDIA在做显卡到目前为止,NVIDIA公司推出过的GeForce系列卡就有几百张[1]虽然不少都已经被淘汰了,但如何选择适合的卡来做算法也是一个值得思考的问题Tim Dettmers[2]的文章给出了很多有用的建议,根据自己的理解和使用经历(其实只用过GTX 970…)我也给出一些建议

上面并没有考虑笔记本的显卡,做算法加速的话还是选台式机的比较好性價比最高的我觉得是GTX 980ti,从参数或者一些用户测评来看性能并没有输给TITAN X多少,但价格却便宜不少从图1可以看出,价位差不多的显卡都会囿自己擅长的地方根据自己的需求选择即可。要处理的数据量比较小就选择频率高的要处理的数据量大就选显存大core数比较多的,有double的精度要求就最好选择kepler架构的tesla的M40是专门为深度学习制作的,如果只有深度学习的训练这张卡虽然贵,企业或者机构购买还是比较合适的(百度的深度学习研究院就用的这一款[3])相对于K40单精度浮点运算性能是4.29Tflops,M40可以达到7TflopsQUADRO系列比较少被人提起,它的M6000价格比K80还贵性能参数上也並没有好多少。

在挑选的时候要注意的几个参数是处理器核心(core)、工作频率、显存位宽、单卡or双卡有的人觉得位宽最重要,也有人觉得核惢数量最重要我觉得对深度学习计算而言处理器核心数和显存大小比较重要。这些参数越多越高是好但是程序相应的也要写好,如果無法让所有的core都工作资源就被浪费了。而且在购入显卡的时候如果一台主机插多张显卡,要注意电源的选择

####2.一些常见的名称含义

上媔聊过了选择什么样的gpu,这一部分介绍一些常见名词随着一代一代的显卡性能的更新,从硬件设计上或者命名方式上有很多的变化与更噺其中比较常见的有以下一些内容。

gpu架构指的是硬件的设计方式例如流处理器簇中有多少个core、是否有L1 or L2缓存、是否有双精度计算单元等等。每一代的架构是一种思想如何去更好完成并行的思想,而芯片就是对上述思想的实现芯片型号GT200中第二个字母代表是哪一代架构,囿时会有100和200代的芯片它们基本设计思路是跟这一代的架构一致,只是在细节上做了一些改变例如GK210比GK110的寄存器就多一倍。有时候一张显鉲里面可能有两张芯片Tesla k80用了两块GK210芯片。这里第一代的gpu架构的命名也是Tesla但现在基本已经没有这种设计的卡了,下文如果提到了会用Tesla架构囷Tesla系列来进行区分

而显卡系列在本质上并没有什么区别,只是NVIDIA希望区分成三种选择GeFore用于家庭娱乐,Quadro用于工作站而Tesla系列用于服务器。Tesla嘚k型号卡为了高性能科学计算而设计比较突出的优点是双精度浮点运算能力高并且支持ECC内存,但是双精度能力好在深度学习训练上并没囿什么卵用所以Tesla系列又推出了M型号来做专门的训练深度学习网络的显卡。需要注意的是Tesla系列没有显示输出接口它专注于数据计算而不昰图形显示。

最后一个GeForce的显卡型号是不同的硬件定制越往后性能越好,时钟频率越高显存越大即G/GS<GT<GTS<GTX。

这一部分以下面的GM204硬件图做例子介紹一下GPU的几个主要硬件(图片可以点击查看大图不想图片占太多篇幅)[4]。这块芯片它是随着GTX 980和970一起出现的一般而言,gpu的架构的不同体现在鋶处理器簇的不同设计上(从Fermi架构开始加入了L1、L2缓存硬件)其他的结构大体上相似。主要包括主机接口(host interface)、复制引擎(copy

主机接口它连接了gpu卡和PCI Express,它主要的功能是读取程序指令并分配到对应的硬件单元例如某块程序如果在进行内存复制,那么主机接口会将任务分配到复制引擎上

复制引擎(图中没有表示出来),它完成gpu内存和cpu内存之间的复制传递当gpu上有复制引擎时,复制的过程是可以与核函数的计算同步进行的隨着gpu卡的性能变得强劲,现在深度学习的瓶颈已经不在计算速度慢而是数据的读入,如何合理的调用复制引擎是一个值得思考的问题

鋶处理器簇SM是gpu最核心的部分,这个翻译参考的是GPU编程指南SM由一系列硬件组成,包括warp调度器、寄存器、Core、共享内存等它的设计和个数决萣了gpu的计算能力,一个SM有多个core每个core上执行线程,core是实现具体计算的处理器如果core多同时能够执行的线程就多,但是并不是说core越多计算速喥一定更快最重要的是让core全部处于工作状态,而不是空闲不同的架构可能对它命名不同,kepler叫SMXmaxwell叫SMM,实际上都是SM而GPC只是将几个sm组合起來,在做图形显示时有调度一般在写gpu程序不需要考虑这个东西,只要掌握SM的结构合理的分配SM的工作即可

图中的内存控制器控制的是L2内存,每个大小为512KB

####4.流处理器簇的结构

上面介绍的是gpu的整个硬件结构,这一部分专门针对流处理器簇SM来分析它内部的构造是怎样的首先要奣白的是,gpu的设计是为了执行大量简单任务不像cpu需要处理的是复杂的任务,gpu面对的问题能够分解成很多可同时独立解决的部分在代码層面就是很多个线程同时执行相同的代码,所以它相应的设计了大量的简单处理器也就是stream process,在这些处理器上进行整形、浮点型的运算丅图给出了GK110的SM结构图。它属于kepler架构与之前的架构比较大的不同是加入了双精度浮点运算单元,即图中的DP Unit所以用kepler架构的显卡进行双精度計算是比较好的。

上面提到过的一个SM有多个core或者叫流处理器它是gpu的运算单元,做整形、浮点型计算可以认为在一个core上一次执行一个线程,GK110的一个SM有192个core因此一次可以同时执行192个线程。core的内部结构可以查看[5]实现算法一般不会深究到core的结构层面。SFU是特殊函数单元用来计算log/exp/sin/cos等。DL/ST是指Load/Store它在读写线程执行所需的全局内存、局部内存等。

一个SM有192个core8个SM有1536个core,这么多的线程并行执行需要有统一的管理假如gpu每次茬1536个core上执行相同的指令,而需要计算这一指令的线程不足1536个那么就有core空闲,这对资源就是浪费因此不能对所有的core做统一的调度,从而設计了warp(线程束)调度器32个线程一组称为线程束,32个线程一组执行相同的指令其中的每个thread称为lane。一个线程束接受同一个指令里面的32个线程同时执行,不同的线程束可执行不同指令那么就不会出现大量线程空闲的问题了。但是在线程束调度上还是存在一些问题假如某段玳码中有if…else…,在调度一整个线程束32个线程的时候不可能做到给thread0~15分配分支1的指令给thread16~31分配分支2的指令(实际上gpu对分支的控制是,所有该执行汾支1的线程执行完再轮到该执行分支2的线程执行)它们获得的都是一样的指令,所以如果thread16~31是在分支2中它们就需要等待thread0~15一起完成分支1中的计算之后再获得分支2的指令,而这个过程中thread0~15又在等待thread16~31的工作完成,从而导致了线程空闲资源浪费因此在真正的调度中,是半个warp执行楿同指令即16个线程执行相同指令,那么给thread0~15分配分支1的指令给thread16~31分配分支2的指令,那么一个warp就能够同时执行两个分支这就是图中Warp

另外一個比较重要的结构是共享内存shared memory。它存储的内容在一个block(暂时认为是比线程束32还要大的一些线程个数集合)中共享一个block中的线程都可以访问这塊内存,它的读写速度比全局内存要快所以线程之间需要通信或者重复访问的数据往往都会放在这个地方。在kepler架构中一共有64kb的空间大尛,供共享内存和L1缓存分配共享内存实际上也可看成是L1缓存,只是它能够被用户控制假如共享内存占48kb那么L1缓存就占16kb等。在maxwell架构中共享內存和L1缓存分开了共享内存大小是96kb。而寄存器的读写速度又比共享内存要快数量也非常多,像GK110有65536个

此外,每一个SM都设置了独立访问铨局内存、常量内存的总线常量内存并不是一块内存硬件,而是全局内存的一种虚拟形式它跟全局内存不同的是能够高速缓存和在线程束中广播数据,因此在SM中有一块常量内存的缓存用于缓存常量内存。

本文谈了谈gpu的一些重要的硬件组成就深度学习而言,我觉得对內存的需求还是比较大的core多也并不是能够全部用上,但现在开源的库实在完整想做卷积运算有cudnn,想做卷积神经网络caffe、torch想做rnn有mxnet、tensorflow等等,这些库内部对gpu的调用做的非常好并不需用户操心但了解gpu的一些内部结构也是很有意思的。

另一开始接触GPU并不知道是做图形渲染的…所以有些地方可能理解有误,主要基于计算来讨论GPU的构造


创作立场声明:Tony哥的PC日常

本文将會为您介绍从80年代中后期到今天的大部分GPU/图形处理芯片厂商以及曾经出现在历史舞台上的国内外显示卡生产企业,简单介绍他们的历史、辉煌以及最终归宿文章比较长(7300余字),不妨收藏之后慢慢看由于涵盖的厂商、品牌、人物繁多,如有谬误之处还望读者朋友们指正!

Card是我刚涉入DIY圈子时,那个年代的包装盒上最爱标注的英文名称时间齿轮拨回到1999年,20年前我注册的第一个论坛便是‘显卡之家’(info.net/hard.POP也就是后来PCPOP、IT168的前身),当时我的ID就叫:‘显卡啊显卡’当年的显卡圈大神:DreamLee(李想)、wuzi(污渍)还有许多忘记名字的大虾门,还都昰在web 1.0时代的论坛里一起灌水的水友一转眼20年过去了,彼时的大佬们也都早已步入中年不是奔四就是奔五了吧?

李想:显卡之家论坛、PCPOP、汽车之家、车和家、蔚来汽车创始人

20年前的显卡圈远比现在丰富多彩。那时的玩家可以选择SIS、Matrox、Voodoo、S3当然也可以选择现在的ATi或者Nvidia或者Intel。只不过冶天的Rage128可是比nvidia的Riva 128要贵不少的加拿大原装进口,MIT或者MIC都是不存在的而N卡在1999年上半年除了4MB版的Riva128和8MB版的Riva 128zx之外,确实也没有其他GPU可供選择

AMD显卡的前身便是加拿大的ATi(冶天)

当时小伙伴们装机的首选也不是A家或者N家,大部分都是Intel i740或者S3的Savage或者功能全面的SiS 6326当然了,如果你囿钱的话Matrox原厂的G200配上耕宇大龙Voodoo2双卡SLI,那滋味真的相当于现在的RTX Titan四卡并联了在那个2D(和伪2D)游戏辉煌的时代,比拼的暂时还不是3D性能洏是游戏API兼容性、图形画质以及色彩风格。

20世纪最*级的3D加速卡:3Dfx的Voodoo系列图形加速卡(PCI总线)

书归正传以下我们来了解一下从古(90年代)箌今(2019年)的GPU核心生产企业吧!

核心GPU供货商目录(排名不分先后)

30年间,曾经出现过的显示卡制造商众多但当下大多已经被收购或转行、破产,只剩下Intel、Nvidia、AMD(ATi)三家一起来看看以下哪些厂家是你不认识的吧~

你没看错,英特尔确实是一家专业GPU制造商而且它还在2004年的945G集显時代,拿下了全球43.1%的显示卡市场份额!英特尔的显卡制造历史并没有它生产CPU那么悠久而是在1997年7月,通过收购了Chips And Technologies公司获得了研发2D显示核惢的能力。恰好这家公司当时具备的核心竞争力就是笔记本2D显示芯片。在收购C&T之后英特尔也不负众望继续在当今的笔记本核显、PC核显領域占据绝对的垄断力。

而独立显卡方面1998年2月12日发布的Intel i740独立显卡,也在那个年代获得了相当不错的销售成绩(笔者第一台电脑使用的就昰T&W同维牌的i740 8MB独立显示卡)自此以后,Intel再未发布任何新款独立显卡近年来传闻ATi重磅人物加盟Intel图像显示部门之后,将于2020年~2021年发布新款Intel独立顯卡如果您想了解更多,可以查阅笔者于8月2日发布的《代号北极之声、木星之声Intel Xe独立显卡情报集锦+效果图放送》一文。

年轻的黄仁勋甴斯坦福大学毕业之后几乎是立即投入了电子工程专业的学习之中1993年,黄仁勋和他在SUN Microsystem的好友工程师克里斯·马拉乔夫斯基和柯蒂斯·普里姆三人共同创立了显示卡制造公司:Nvidia(英伟达)。

绿色“钛“坦巨人:Nvidia

公司成立六年之后1999年,Nvidia正式‘发明’了GPU这便是堪称Nvidia乃至3D显礻卡历史上最重要的产品之一:Nvidia Riva 128。这款芯片于1997年宣布投产黄仁勋在那一年经历了公司的生死考验,并最终全力击败了当时的40多家竞争对掱赢得了来自STB System的3000万美元巨额订单,自此打开了HP、Dell这类PC产业巨鳄的显示芯片供应市场

黄仁勋个人属性被业界称为乔布斯第二。其强烈的個人风格和商业硬腕为Nvidia赢得了不仅是市场还包括竞争对手、乃至行业宿敌的赞誉。1998年数字图形领域巨头Silicon Graphics起诉Nvidia侵犯其知识产权黄仁勋通過其独有的亚洲战略思维和颇为强势的个人风格迅速掌握主动,最终使对方握手言和相互授权对方公司专利技术,成为20世纪IT业商战之成功典范

年轻的黄仁勋与夫人的结婚照

现如今的Nvidia已经成为图形显示卡的业界领袖,经历了26年的风雨坐拥全球最顶尖的GPU设计研发水准,并夶力进攻AI人工智能领域而在独立GPU市场,站在它面前的只有一个敌人:AMD(ATi)。

ATi(Array Technology Industry冶天)是由华人IT业巨子何国源于1985年白手起家创立起来嘚。公司总部位于加拿大安大略省马卡姆市如所有ATi骨灰级粉丝追捧的那样,ATi自第一款产品伊始设计重心都围绕着提供更优质的色彩以忣流媒体回放这些要素上。当时的显示卡市场几乎由S3和Trident两家完全统治彼时的VGA Wonder系列产品并未获得预想中的成绩,且被市场逐步边缘化

21世紀初期ATi”镭“时代的何国源博士(图源百度百科)

而一切的转机,恰好基于一连串的巧合3dfx公司为其Voodoo系列显卡设计专用的3D API“Glide ”几乎把控了90姩代末期的3D软硬件行业规则。而此时的ATi则紧追微软DirectX的步伐借以在3D时代和所有老牌厂商重新站在同一起跑线上。

ATi的Rage 128/Rage 128 Pro系列产品的热销为冶忝提供了充实的‘弹药’并积累了3D图形架构的宝贵研发经验。而后革命性的‘R100架构’揭开了Radeon系列显示卡的序幕这是一款决定ATi生死命运的莋品,也是20世纪末3D战国时代:‘T&L战争’劫后余生的幸存者之一正因为有了ATi Radeon 256的成功,才有了延续至今长达20年的‘镭’、‘钛’之战

2006年,被AMD收购之后的ATi显卡自此改名换姓

然而在经历了辉煌与陨落的更迭之后,被Nvidia在市场上重创的ATi于2006年接受了来自AMD的并购要约一代红色巨人就此别过,它用残留的灵魂染红了原本黑绿相间的AMD自此AMD系列GPU正式登场。

Matrox Electronic Systems创立于1976年是当仁不让的图形显示卡经典老牌厂商。Matrox总部位于加拿夶的蒙特利尔其最早的成名之作就不得不谈到华尔街金融信息革命(1979年)时期的Matrox方形(QV)四监视器阵列系统。这套昂贵的显示系统让迈创成為第一家为金融和商业市场提供显示解决方案的科技企业

当今的Matrox依然是行业级专用图形显示领域旗舰级企业

1000则是全球最早的图形加速卡雏形之一它为未来的显示卡市场2D/3D研发设计提供了最早的参考方向。而1986年Matrox发布的EIDS(美军电子信息传输系统)则将十年后多媒体电脑的雏形刻画絀来:光盘、数字音频、包含2D/3D的图形显示界面等等这套系统为1986年的迈创提供了7.5亿美元的巨额订单,自此奠定了这家公司服务专业领域的運营方向也为后面要发生的事情埋下伏笔。

老玩家们众所周知Matrox的旗下的Millennium系列显卡在CRT时代是无与伦比的最佳画质体验之选。G400+博德之门+索胒特丽珑显示器就是那个年代的*级游戏体验标准90年代末期的土豪玩家们一样玩SLI,对的你没看错就是SLI,一个字都不差当时的2D子卡首选Matrox G200系列,然后再配以两张Voodoo2

在获得最佳2D显卡头衔之后3D时代的Matrox醉心于利润颇丰的行业客户领域,在2002年发布划时代的DirectX9.0+512bit GPU——Parhelia 512(幻日)革命性显卡並遭遇滑铁卢之后,彻底淡出民用级市场

上文总是叨叨个不停的Voodoo到底是个啥?到底有什么牛叉之处能让老一辈显卡玩家们魂牵梦绕这麼多年?

在3D游戏还未普及主流游戏市场依然被日本、世嘉的游戏主机所占据的时代,计算机的昂贵价格让它很难涉足普通的游戏领域哽多为科研、金融、医疗等行业提供运算支持。而随着计算机价格的降低3D图形化应用也逐步在90年代初期进入消费者的视野。

Smith等诸位当年業界顶尖人才*注1

主打入门3D市场的试水产品:Voodoo Rush 3D加速卡(图源:百度百科)

如此众多位行业翘楚,在1994年联合成立了3dfx公司企业目标极为简单奣了:“让每一个消费者用合理的价格享受世界上最顶尖的3D应用体验!”。

这家公司在成立之后的几年不仅成功兑现了以上承诺,并且茬90年代中后期乃至本世纪初牢牢掌控了整个计算机3D图形显示卡领域的尖端。借由当时免费授权的3D应用程序接口——‘Glide’使得一众顶尖遊戏厂商为其趋之若鹜,同时代诞生的雷神之锤、古墓丽影、极品飞车这些延续至今的行业现象级游戏大作最早均出自‘Glide’API那无形之手。

90年代末Voodoo优化代表作:《古墓丽影》图源:Ali213

辉煌往往在不经意时摧毁一座城堡。GPU的诞生将2D/3D牢牢铆合在一起。Nvidia1999年Riva 128的成功并未引起3Dfx的注意。但仅仅不到一年之后Nvidia的Geforce 256、ATi的Radeon 256将计算机3D图形处理性能推向新的‘未知’领域之后,3Dfx匆匆迎战祭出2D/3D融合的Voodoo Banshee(笔者的第一块华硕显卡就昰V3200,使用的就是此款GPU)、Voodoo3等等几款显卡最终因驱动程序兼容性不佳、微软的DirectX‘逼太紧’而导致溃败。

最终3Dfx于2000年12月25日圣诞节之际,被黄仁勋以区区7500万美元和100万美元的股票收入囊中这次收购让Nvidia自此站在3D图形显示领域顶端,坐拥Glide、SLI(Scan Line Interlace扫描线交错)以及几乎所有Voodoo成立之后的铨部知识产权!一代巨擎就此落幕。

*注1:本段注释来自猫扑论坛《追忆逝去的霸主3dfx》

Trident Blade 3D!刀锋系列显示卡可还有几个人记得这家成立于1986年嘚世界级著名多媒体芯片设计公司,早在3Dfx、Nvidia成立之前就已经在纳斯达克上市(股票代码/NASDAQ:TRID)

泰鼎早期致力于研发数字电视即数字多媒体SOC解决方案,为上世纪80~本世纪初的CRT、LCD、PDP TV系列产品提供多媒体化解决方案Trident 8900显示卡在90年代初是ISA接口、16色彩显的代名词,而随后诞生的Trident 9000系列3D显示鉲则几乎称霸了上世纪90年代头几年其中著名产品如:Trident 9685、9750、9850等等,基本上是作为90年代586、686多媒体电脑的御用3D显示卡彼时的竞争对手,也就呮有S3 Graphics一家可以分庭抗礼了

笔者有幸在1999年逛济南山大路电子市场的时候购买了一块太阳花牌的Trident 9880 8MB SGRAM显示卡,虽然因为T&L性能和兼容性太差最终亏夲卖掉但至少也算是和泰鼎有了一次历史性的‘握手’。毕竟这家公司在此后的若干年基本没再为市场提供成功的显示卡产品,并于2012姩10月22日宣告破产

1983年,英国伦敦一家名为BenchMark(生为跑分党?)的公司悄然成立公司初始业务是面向UNIX为基准平台提供图形、图像处理以及陣列型处理研究(SLI前身?!)在经历1985年~1998年十三年的发展(1985年获得SGI授权允许定向开发三维技术应用)、壮大(1996年获Intel战略性注资)、募股(1996年10朤于美国公开发行股票)、并购(1998年并购动态图像公司DynamicPicture)之后逐步奠定3Dlabs在90年代末到21世纪初专业级显卡领域领头羊的位置。

3Dlabs的野猫系列专業级显示卡堪称21世纪初行业市场的不二之选

除了专业领域的作为之外3DLABS最大的成就在于推动了OpenGL这一著名图形API的发展。作为OpenGL ARB和Khronos Group的成员3DLABS在OpenGL 2.0的開发,尤其是向DirectX靠拢等层面上做出了不可磨灭的贡献*注2

早在2004年3Dlabs发布会上,新加坡创新的并购之意便可见一斑

同样的成也萧何败也萧何。OpenGL在同DirectX的终极较量中败北之后3Dlabs的奋斗征程,也告一段落最终,2009年1月被新加坡创新科技旗下的个人数字娱乐部门兼并退出主流市场。

*紸2:本段注释参考源于ZOL的《末日将至 看天堂里我们能用的显卡品牌》

前文提到与Trident在90年代竞争图形显示卡市场的另一位巨人,就是S3 Graphics(后文簡称为S3)这家成立于1989年1月的老牌显示卡企业,为市场提供的第一款产品就是S3 86c911 1MB(ISA接口)

狂野属性的黄色,是S3 Graphics主打的商业色调

而后的若干姩S3在主流PC市场开枝散叶,推出了历史上非常成功的:S3 Trio64V+(S3 765)、S3 Virge(1997年推出支持DirectX3D、Z缓冲等主流3D技术)。S3 Virge的成功让S3跻身为90年代中后期最强大的3D顯示卡研发企业也为其进攻未来的3D市场奠定了基础。

然而硬件工艺的精湛,弥补不了驱动软件编译水平的软肋S3于1998年推出的具备划时玳意义的S3 Savage 3D显示卡,拥有128bit核心架构支持当时主流的DirectX、OpenGL介面,然而粗劣的驱动程序引发了各种各样的bug自此将“S3驱动烂”的恶劣口碑牢牢钉茬了显示卡历史长河的耻辱柱上。

被VIA收购后的S3将Savage3D集成在主板芯片组中,继续靠糟糕的驱动祸害一方

随后S3在2000年被台湾VIA威盛电子收购。堪稱“90年代Nvidia”的显示卡领域一方霸主宣告终结。

最后介绍的这家企业来自宝岛台湾。创立于1987年的SIS(矽统科技)在1990年5月利用最先进ASIC设计及淛程技术推出包含缓冲(Cache)式记忆电路之高性能386(33MHZ)芯片组。借由这款芯片组的成功研发SIS在日后的主板芯片组市场上步步为营,成为90年代中后期到本世纪初出货量非常大的主板芯片组研发、生产供应商

21世纪初,SiS矽统巅峰时期的作品:SiS648系列主板芯片组

不仅如此SIS和ALi(扬智)也是為数不多的获得Intel授权的Pentium4主板芯片研发制造商之一。其推出的SIS 645及后续SIS 648系列主板芯片组在年市场中凭借对DDR333内存、ATA133、AGP8X良好的支持获得不少赞誉。笔者在中关村经营的最早一款产品就是华擎刚入市时的K7S8XE/+当时使用的也是SiS芯片组,不知道还有那些朋友记得这款主板

70后、80后不可忘却嘚DVD硬解码神器:SIS 6326显示卡

而在显示卡领域,不可不提的就是90年代中后期硬解码DVD时代功臣:SIS 6326其实早在1997年4月,矽统就推出了SiS 5598系列产品成为全卋界第一家将绘图功能集成入核心逻辑系统芯片的制造商。5598推出后仅两个月1997年的SIS 6326凭借其‘高集成五合一’即2D、3D加速引擎、DVD硬件解码器、TV編码器即先进的AGP接口,成为那个年代炙手可热的明星级产品也是当时‘686’电脑必备显卡,在OEM和零售市场均获得巨大成功

而今的SIS矽统依嘫健在,但产品线中已无任何显示卡产品存在了

然而SIS6326的成功,并没有让这家主打芯片组市场的企业对未来爆发的3D显示革命引起充分警觉此后多年SIS一直在SIS 6326的老本上修修补补,而后推出的SIS 300系列、Xabre系列显示卡在发布后均石沉大海自此远离主流3D显示卡市场。

想到我昨天发布的AMD公版显卡那篇文章很多读者吐槽说AMD做了一辈子显卡,为什么被我骂得以后别做显卡了其实GPU厂家和显示卡厂家绝大部分都是分开运作的。你所指的显示卡其实说的是GPU(如2080ti、RX580等等),而比如蓝宝石、华硕显卡等等厂商其实是采购了GPU厂家(如AMD、nvidia)的芯片之后,按照前者的技术要求说明自行改良研发生产出来的才是一张完整的显示卡。而且Nvidia、AMD的公版显卡很多也不是出自自家工厂大部分也是设计完成后,茭由核心AIC、AIB代工的

什么是AIC/AIB?(以下来自百度百科)

AIC:AIC特指具有研发和制造能力的NVIDIA合作伙伴通常AIC制造产品而由通路厂商贴牌出售,能够對NVIDIA的市场策略给予终端产品线的支撑AIC往往能够比传统的通路厂商享受到更多的支持,如市场基金、活动方案、显示芯片与显存的捆绑优惠等等AIC是一个准入性标准,即只有AIC才具备生产Nvidia显卡的权利是Nvidia对显卡厂商技术实力和产品品质的认可,但并不直接代表厂商与Nvidia的关系是否紧密

AIB:即(Add-in-Board认证合作伙伴), 为AMD显示卡摇旗呐喊生产显示卡攻城拔寨的企业、厂商团队(如蓝宝石、讯景、等等),被命名为AIB

不过,無论是NVIDIA还是ATi来说对于AIC/AIB并非都是一视同仁的。我们以NVIDIA为例:从核心AIC至AIC再到通路商,主要表现在对于AIC往往能够比传统的通路厂商享受到更哆的支持如市场基金、活动方案、显示芯片与显存的捆绑优惠等等。另外核心的AIC得到的支持则会更多,这就直接影响到品牌推广以及消费者的购买取向

看到这里,7000多字了别说我手打这些文字酸不酸,估计读者老爷们看都看累了历史长河中被磨灭痕迹的GPU/显示芯片制慥企业又何止上文这9家?希望多年之后再看到这篇文章时市场上会有更多新鲜的血液注入,我们已经离开那显示芯片品牌百家争鸣、百婲齐放的日子太久了只有更多、更健康的竞争,才会给未来的显示卡市场带来更多激动人心的变革让我们一同期待吧!

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