一文詳解信創技術（硬件篇）
信創產業：自主可控，保障國家資訊保安
信創產業，即資訊科技套用創新產業，旨在實作資訊科技領域的自主可控，保障國家資訊保安。
產業鏈涵蓋基礎硬件、基礎軟件、套用軟件、資訊保安四個部份，其中芯片、整機、作業系統、數據庫、中介軟體為核心環節。
信創產業發展意義重大，有助於擺脫對國外技術的依賴，提升國家資訊保安水平。
2023年，信創產業市場規模有望達到萬億元級別，成為中國經濟的新增長點之一。
（ 信創之CPU、GPU、儲存、整機基礎硬件 ），即資訊科技套用創新產業，旨在實作資訊科技領域的自主可控，保障國家資訊保安。從產業鏈角度看，信創產業主要由基礎硬件、基礎軟件、套用軟件、資訊保安4部份構成，其中芯片、整機、作業系統、數據庫、中介軟體是最重要的產業鏈環節。
CPU概念及運作原理
中央處理器（CPU），是電腦的核心，負責運算、控制和儲存。由運算器，控制器和寄存器組成。運算器負責運算和測試，控制器負責提取指令、譯碼、控制數據流動，寄存器則提供臨時儲存，加快運算。
CPU運作分為「取、譯、執行」三個步驟：
1. 取指：從記憶體中提取指令。
2. 譯碼：將指令轉化為控制訊號。
3. 執行：由運算器執行運算和測試。
CPU的效能由主頻、核數、緩存和架構決定。主頻越高，處理速度越快；核數越多，可同時處理的任務越多；緩存越大，數據存取速度越快；架構越先進，效率越高。
CPU是電腦的大腦，決定了電腦的整體效能。Central Processing Unit），是實作電腦的運算核心和控制核心。主要包括運算器、控制器和寄存器等模組。運算器負責執行運算和測試，控制器負責提取指令、進行譯碼、控制數據流動方向，寄存器位於CPU內部和記憶體類似，能夠在處理指令時暫時儲存個數碼能使運算變得更快。CPU的運作原理可分為「取」、「譯」、「執行」∶CPU從記憶體中提取指令，由解碼器譯碼，將指令轉化為控制CPU其他部份的訊號，最後由運算器進行運算和測試。
CPU指令集概念及分類
CPU指令集：電腦指令的集合
CPU指令集是CPU中計算和控制電腦系統所有指令的集合。電腦的程式最終需要轉化為「指令」才能在CPU上執行。
CPU按照指令集可分為CISC（復雜指令集）和RISC（精簡指令集）兩大類：
* CISC型CPU：目前主要是x86架構，指令集復雜，但功能強大。
* RISC型CPU：主要包括ARM、RISC-V、MIPS、POWER、Alpha架構等，指令集精簡，但執行效率高。
CPU指令集是電腦系統的重要組成部份，直接影響著電腦的效能和功耗。指令集（Instruction Set）是CPU中計算和控制電腦系統所有指令的集合。電腦的程式最終需要轉化為「指令」才能在CPU上執行。CPU按照指令集可分為CISC（復雜指令集）和RISC（精簡指令集）兩大類，CISC型CPU目前主要是x86架構，RISC型CPU主要包括ARM、RISC-V、MIPS、POWER、Alpha架構等。
CPU指令集架構生態
1. x86和ARM CPU：生態成熟，相容性強。
- 基於x86和ARM架構的CPU擁有廣泛的軟硬件相容性。
- 豐富的適配產品，適合各種套用場景。
- 使用者友好，上手簡單。
2. MIPS和Alpha CPU：特定領域套用出色，市場化有待拓展。
- MIPS和Alpha架構的CPU在高效能計算、嵌入式工控機等領域表現出色。
- 市場化程度相對較低，仍需進一步發展。x86和ARM架構的CPU與下遊軟硬件的相容性較好，適配產品較為豐富，對使用者使用較為友好。基於MIPS和Alpha架構的CPU在高效能計算、嵌入式工控機等特定領域套用較好，市場化仍有待進一步的發展。
GPU基本概念
GPU 定義：
GPU（圖形處理器）是一種專門用於圖形和影像處理的微處理器，廣泛套用於個人電腦、工作站、遊戲機和流動通訊器材中。
GPU 功能：
- 協助 CPU 進行影像處理
- 將 CPU 送來的影像訊號經過處理再輸送到顯視器上
GPU 組成：
- 主機板連線器材
- 監視器連線器材
- 處理器
- 記憶體
GPU 是顯卡的核心處理器，負責處理與影像和圖形相關的所有計算任務，對顯示和圖形效能起著關鍵作用。基本概念∶圖形處理器（graphics processing unit，縮寫GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、遊戲機和一些流動通訊器材（如平板電腦、智能電話等）上做影像和圖形相關運算工作的微處理器。
GPU是顯卡的處理器∶顯卡全稱顯示適配卡，又稱顯示介面卡，用於協助CPU進行影像處理，作用是將CPU送來的影像訊號經過處理再輸送到顯視器上，由主機板連線器材、監視器連線器材、處理器和記憶體組成，GPU即是顯卡處理器。
GPU工作原理與結構
GPU工作原理
GPU透過流式平行計算，將圖形對映到像素點上，並對每個像素的顏色進行計算和輸出，主要分為五個步驟：頂點處理、光柵化計算、紋理貼圖、像素處理和輸出。
GPU與CPU的區別
- CPU：采用低延遲設計，擅長邏輯控制和序列運算。
- GPU：采用大吞吐量設計，擁有更多ALU用於數據處理，擅長平行計算和密集數據處理。
GPU的套用場景
GPU不僅用於圖形渲染，還被廣泛套用於AI訓練、科學計算、金融計算等需要大規模並行計算的領域。工作原理∶GPU的工作通俗來說就是完成3D圖形的生成，將圖形對映到相應的像素點上，對每個像素進行計算確定最終顏色並完成輸出，一般分為頂點處理、光柵化計算、紋理貼圖、像素處理、輸出五個步驟。
GPU 采用流式平行計算模式，可對每個數據行獨立的平行計算。GPU與CPU區別∶CPU基於低延時設計，由運算器（ALU）和控制器（CU），以及若幹個寄存器和高速緩沖記憶體組成，功能模組較多，擅長邏輯控制，序列運算。
GPU基於大吞吐量設計，擁有更多的ALU用於數據處理，適合對密集數據進行並列處理，擅長大規模並行計算，因此GPU也被套用於Al訓練等需要大規模並行計算場景。
GPU分類：GPU可分為獨立GPU和整合GPU
獨立GPU和整合GPU的效能差異：
獨立GPU：
- 效能更高
- 使用專用的顯示記憶體
- 功耗和發熱量較大
整合GPU：
- 共享系統記憶體
- 功耗低、發熱量小
- 效能低於獨立GPU
視訊記憶體差異：
獨立GPU：
- 擁有專用的顯示記憶體
整合GPU：
- 共享系統記憶體
記憶體頻率差異：
獨立GPU：
- 視訊記憶體頻率通常高於整合GPU
整合GPU：
- 系統記憶體的頻率通常低於獨立GPU的視訊記憶體
相容性差異：
獨立GPU：
- 相容性較差
整合GPU：
- 相容性較強GPU獨立GPU一般封裝在獨立的顯卡電路板上，使用專用的顯示記憶體，獨立顯卡效能由GPU效能與視訊記憶體頻寬共同決定。一般來講，獨立GPU的效能更高，但因此系統功耗、發熱量較大。整合GPU整合GPU常和CPU共用一個Die，共享系統記憶體。
整合GPU的制作由CPU廠家完成，因此相容性較強，並且功耗低、發熱量小。但如果顯卡執行需要占用大量記憶體，整個系統執行會受限，此外系統記憶體的頻率通常比獨立顯卡的視訊記憶體低很多，因此一般整合GPU的效能比獨立GPU更低。
儲存儲存概念及分類
電腦儲存：技術與套用
電腦儲存主要包含各種記憶體（Memory）和企業級儲存（Storage），記憶體以其不同的儲存介質，分為光學儲存、半導體儲存和磁性儲存三大類。
半導體儲存是當前主流記憶體技術，分為RAM（隨機記憶體）和ROM（唯讀記憶體）。RAM是與CPU直接交換數據的記憶體，斷電數據會遺失，ROM掉電數據不會遺失。DRAM和Flash（包括NOR Flash和NAND Flash）為當前主流記憶體，占據了全球主要的記憶體市場。
2020年，DRAM占全球記憶體市場的比例超一半，高達53%，是記憶體分支中市場規模最大的產品。Memory）和企業級儲存（Storage），企業級儲存產品中使用了各種記憶體技術。按照儲存介質的不同，將記憶體分為光學儲存、半導體儲存和磁性儲存三大類。半導體儲存又劃分為RAM（隨機記憶體）和ROM（唯讀記憶體）。
RAM是與CPU直接交換數據的記憶體，也就是主記憶體，斷電數據會遺失，ROM掉電數據不會遺失。其中DRAM和Flash（包括NOR Flash和NAND Flash）為當前主流記憶體，占據了全球主要的記憶體市場。2020年，DRAM占全球記憶體市場的比例超一半，高達53%，是記憶體分支中市場規模最大的產品。
基礎硬件：整機
信創產業：引領資訊科技自主可控新時代
信創產業，即資訊科技套用創新產業，旨在實作資訊科技領域的自主可控，保障國家資訊保安。信創產業鏈由基礎硬件、基礎軟件、套用軟件和資訊保安4部份構成。
產業鏈核心環節：
* 芯片：提供數據處理和儲存功能。
* 整機：包括伺服器、電腦、網絡器材等。
* 作業系統：管理和控制電腦系統。
* 數據庫：儲存和管理數據。
* 中介軟體：連線不同應用程式和服務的軟件。
信創產業的蓬勃發展，為中國資訊科技產業轉型升級提供了新機遇，也為國家資訊保安提供了有力保障。4部份構成，其中芯片、整機、作業系統、數據庫、中介軟體是最重要的產業鏈環節。
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