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提起芯片,大部分人第一个想到的就是CPU处理器,
作为CPU的兄弟——显卡GPU,则经常被人忽略。
估计是因为GPU干的活,CPU也能做,所以除了游戏玩家外,都不怎么看重GPU的性能。
尤其在看到显卡的价格比CPU还贵的时候,连独显都直接不装了。
可当你对图像处理器算力要求越来越高的时候,GPU的重要性就体现出来了,
除了游戏,GPU在影像专业、人工智能甚至航天等领域都有着举足轻重的地位。
从分工和组成结构上来说,CPU就像是一栋房子的设计师和监工,而GPU则是干苦力的工人,
设计师和苦工有个共性——他们都是人,都有手有脚有脑子,只是各自擅长的不一样而已。
因为GPU主要是由ALU晶体管单元组成,高度重复使得它无论是设计还是制造,难度都要低于CPU。
但现实却是显卡比CPU卖得还贵,
如今全球主要显卡制造商因伟达,市值高达八千亿美元,是因特尔的四倍……
这就很魔幻了。
主要是因伟达运气太好了,
在虚拟币以及人工智能这两个超级风口下,硬生生把因伟达捧上天了。
至于为啥那些能造CPU的大厂不去造GPU?
就像造燃油车的车企没法突然造新能源车一样,因特尔等CPU大厂也是需要时间反应的,但等他们反应过来,因伟达都已经坐稳半壁江山了。
因特尔尚且如此,国内的芯片制造就更别说了,目前搞显卡的基本是组装代工厂。
如今这两个风口依旧,于公于私,康驰也想在这块做出点成绩。
从更长远的角度来看,康驰肯定会进军相机、手机、电脑等制造领域,而这些都绕不开芯片制造,现在提前布局,到时候就没那么被动。
所以他现在的目标,就是先造出一张对他而言,最容易造出来的显卡,然后用通用经验对这张原型机进行升级,等级提升差不多了,再通过工艺解析,得到整个产业链的技术。
通过不断查阅国内外的资料和论文,康驰很快就找到了2D加速卡的相关资料,
这种过时的东西,设计图还不算复杂,他仔细琢磨了几个小时,就对其中的原理有了个一知半解。
不过驱动程序的算法这块,却让康驰很是头疼。
[要确定两个像素中哪一个更接近路径,需要测试这两个像素偏移的差:
Dlower-Dupper=2m(Xk+1)-2Yk+2b-1
……]
看着天书一样的论文,康驰感觉自己就像个小学生,
这哪怕找到了能用的算法,估计他都不知道……
“算了,等显卡造出来了,再找个人写个驱动就行了。”
专业的事,还得交给专业的人。
接下来,就是考虑怎么真正造一张图形卡了。
康驰又查阅了一下资料,了解了芯片制造过程后,头更大了。
太难了……
从制造单晶硅片,到光刻、腐蚀、封装,中间没有一个环节是简单的!
要去哪找能造芯片的设备呢?
康驰苦思冥想,突然想起自己上辈子读大学的时候,曾经有个校企合作项目,那些合作企业都是可以借用学校实验室的。
……
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