IBM的图形标准开创

IBM在图形显示领域贡献卓越，之后它推出了EGA，1987年又提出了VGA标准，VGA是为PS/2系统里特定机型内建的显示系统，在文字模式下，VGA能支持720×400分辨率，在绘图模式下支持640×480×16色和320×200×256色输出，而且这一标准一直沿用至今。

它为后续图形显示技术奠定了基础，让更多人能够体会到更好的图形视觉效果，众多电脑用户开始因更高分辨率的图形显示而获得好处。

GPU的未来发展趋势

从发展趋势来讲，GPU 朝着三个方向前行，其一为大规模扩展计算能力的高性能计算，其二是人工智能计算，其三是更为逼真的图形展现。当下，诸多科学研究需要大规模数据计算，高性能计算的 GPU 是不可或缺的。在 AI 领域的图像识别、智能语音交互等方面，同样离不开人工智能计算的 GPU。在游戏制作当中，光线追踪技术可让画面变得愈发逼真，在影视制作里，光线追踪技术也能够使画面变得更为逼真，光线追踪技术展现了该类GPU的价值。

GPU在手机等嵌入式设备中得到广泛应用，这让高效能成了长期追求的目标，只有实现这个目标，才能在有限空间和电量条件下发挥出更大作用。

OpenCL与CUDA对比

和CUDA相比，OpenCL具有更好的跨平台性，还更具通用性，许多GPU硬件厂家都对它予以支持。例如，对于不同品牌的显卡，OpenCL能有一定的兼容性。对于不同型号的显卡，OpenCL也能有一定的兼容性。

它对开发者不太友善，开发者使用它时会碰到一些编程方面的难题，故而直接应用的情形不多。相比而言，CUDA在跨平台性上略显逊色，不过因其对开发者更友善，有诸多现成的开发工具与教程，所以应用反倒更广泛。

消费端对GPU的要求

消费端一直追求沉浸式的高分辨率显示，在这种情形下，GPU厂商面临着提升图形处理能力的压力，并且也面临着提升显示接口传输速率的压力。当下，人们不管是看电影还是玩游戏，都希望是高清大屏。就拿游戏玩家来说，他们要求游戏画面细节丰富、颜色逼真，而这就需要GPU拥有强大的图形处理能力。

同时，连接显示器时，显示接口需要有更快的传输速率。HDMI接口不断进行升级，其目的是适应高分辨率显示需求。

GPU的功耗挑战

GPU在处理计算密集型任务时，表现十分出色，可是多数应用场景，不仅得满足计算性能，还得满足图形处理性能，并且要尽可能降低功耗。在平板电脑、笔记本电脑等一些移动设备里，如果GPU功耗过高，电池续航时间就会大幅缩短。

要解决这一矛盾，就需要研发新型的图形处理架构。开展基于新型存储器的存算一体图形处理架构研究很重要。这种架构能够提升图形处理器的能效比。

国产GPU的发展与差距

研究团队多年来针对GPU的发展现状与趋势展开研究，进行了一系列关键技术的研究，这些技术包括多核多线程调度与管理等，还研制了多款国产GPU芯片。当下，国产GPU能满足大多数图形应用的需求，然而与国外领先水平相比，仍存在差距。

在科学计算领域得付出努力，在人工智能领域得付出努力，在新型图形渲染技术领域同样得付出努力。未来，国产GPU在下一阶段要提高图形图像显示水平等。比如在高端游戏方面，国外GPU表现更出众，国产GPU要奋起直追，在影视特效制作方面，国外GPU表现更出众，国产GPU也得奋起直追。

大家觉得国产GPU要在各方面赶上国外领先的水准，得花多长时间？