频繁被管制的显卡到底是做什么的？

近日，美国商务部工业和安全局（BIS）更新了“先进计算芯片和半导体制造设备出口管制规则”的内容，将包含NVIDIA A100、H100、A800、H800的人工智能计算显卡甚至游戏级显卡RTX4090都加入的管制序列，实行对华禁售。这再次为我国的技术发展方向指明道路，美国限制什么，我们就要发展什么，自主可控才能自立自强。那么，这样一个用于驱动显示的硬件设备，是如何引起美国的特别关注的呢？

显卡是做什么的？

显卡，原名是图形处理器（GPU），顾名思义是用于计算显示信息以不断刷新计算机显示器的硬件系统，是人机交互的重要组件，越是先进的显卡计算能力越强，对于4K视频和游戏才不会卡顿，影响体验。目前常见的3D大型游戏都需要强大显卡的支撑，主要包含如下步骤：

顶点处理：相比实实在在的物体，游戏世界中的建模可以说是空有一副好皮囊。3D模型是通过点线相连计算出来的，计算机的中央处理器（CPU）计算3D模型的顶点，然后按照规则将顶点连接起来，就形成了模型的草图，接下来就是显卡大显身手的时候了。

可见性渲染：模型是3D的，屏幕是2D的，我们知道低维物体是无法观测高维物体的，想要通过2D屏幕显示3D模型，就需要将3D模型像照相机一样“投影”到2D的屏幕上，让我们看到能看到的，看不到被遮挡的部分。

颜色渲染：我们现在能看到降维打击版的3D模型，但这种仅有条条框框的建模实在过于粗糙了，还需要买一副好看的皮肤来彰显尊贵。颜色渲染就是将不同的纹理色块贴到这些条条框框中间。

图像显示：此时的图片还是虚拟的，我们知道显示器都是由像素构成的，要想在显示器上显示图像，就需要告诉它每个像素点要填充什么样的颜色。无论你的显示器是高清、2K还是4K，渲染后的2D图像都要进行统一压缩，然后按照显示位置，将对应的像素进行染色，这样就完成了计算显示的整个过程，显示器分辨率越高，自然图像失真越小。

图形渲染和显示主要进行大量计算，3D模型的纹理越复杂，屏幕显示的分辨率越高，待计算的像素点就越多。鼠标轻轻一晃，显卡需要实时更新计算大量物体相对位置关系，视角变化导致的投影变化，这都多亏了其内部大量的并行计算单元。从架构来看，相比于cpu，显卡gpu中拥有数千个用于计算的ALU单元（图中绿色部分），能够同步并行计算多个像素点的变化，这些计算并不复杂，但实时性要求高且计算量大，若是以cpu一般一个个处理，屏幕将只能一行行进行刷新，游戏画面就如同PPT播放一般难以忍受。

游戏卡和专用计算卡有什么区别？

RTX4090已经是目前最为先进的游戏级显卡之一了，也广泛的被广大高校、研究院所和企业应用进行人工智能训练。然而，相比于专用AI计算显卡，其训练能力还是存在很大差距的，主要在于精度、容量和通信能力三个方面，我们不去讨论其中的细节，以目前最尖端的AI计算显卡H100为例，它的高精度计算能力、显存容量和多卡通信能力全面超越RTX4090。毕竟，对于大型游戏，24GB的显卡存储足够将待计算的显示数据装入，且完全不需要多卡连接。 而对于AI训练，尤其是目前ChatGPT等大模型的训练，一个千亿参数的大模型就将占据数百GB的空间，单张显卡是无法容纳的，因此必须多张显卡同时进行训练。

为何我们没有自己的高端显卡？

目前主要的显卡生产商就是NVIDIA英伟达、AMD和INTEL英特尔了，而英伟达又因其对深度学习的高效支持独树一帜。集成电路的发展是一个逐步迭代的过程，是经验的积累和不断试错带来的创新性改进，这也就造成了不能像软件一样快速赶超。毕竟，显卡制造商不会将它的设计全部公开，国产高端显卡的打造可谓任重道远。不过，近年来，大量国产GPU已经逐步跟跑国外尖端GPU的步伐，美国的限制也将倒逼国产GPU的崛起。随着AI大模型的发展，市场对于高端显卡的需求与日俱增，期待中国企业早日实现国产化替代。