国产替代的GPU和CPU公司近年来取得了显著进展，特别是在高性能计算、人工智能、云计算等领域，逐步实现自主研发，减少对国外技术的依赖。以下是主要的国产替代GPU和CPU公司总结：
一、国产CPU公司
1. 海光信息（Hygon）
• 架构：X86架构
• 特点：基于与AMD的技术授权合作，开发出适用于服务器和数据中心的X86架构CPU，支持高性能计算，广泛应用于国产化替代场景。
• 应用场景：服务器、数据中心、云计算
2. 飞腾（Phytium）
• 架构：ARM架构
• 特点：飞腾CPU具备高性能和低功耗的优势，主要用于桌面计算、服务器和嵌入式设备。飞腾在自主研发ARM架构芯片方面处于领先地位。
• 应用场景：桌面PC、服务器、嵌入式系统、工业控制
3. 龙芯中科（Loongson）
• 架构：LoongArch自主架构（兼容MIPS架构）
• 特点：龙芯采用自主研发的LoongArch指令集架构，具备较强的自主可控性，广泛用于政府、军工等需要高信息安全的领域。
• 应用场景：政府、军工、工业控制、服务器
4. 兆芯（Zhaoxin）
• 架构：X86架构
• 特点：兆芯的CPU基于X86架构，支持桌面计算和服务器应用，主要应用于政府采购和企业办公领域。
• 应用场景：桌面PC、服务器、政府采购、企业办公
5. 华为鲲鹏（Kunpeng）
• 架构：ARM架构
• 特点：华为的鲲鹏系列CPU以高性能和低功耗著称，专为云计算和数据中心设计，广泛应用于华为内部及其合作伙伴生态系统。
• 应用场景：服务器、数据中心、云计算
6. 申威（Shenwei）
• 架构：自主研发架构
• 特点：申威CPU主要用于高性能计算和国家级项目，具备较强的自主可控能力，曾用于“神威·太湖之光”超级计算机中。
• 应用场景：高性能计算（HPC）、超级计算机
二、国产GPU公司
1. 寒武纪（Cambricon）
• 产品线：MLU系列AI处理器
• 特点：寒武纪专注于AI处理器，尤其在深度学习推理和训练方面具有强大优势。寒武纪的产品已经在AI推理加速领域与英伟达部分GPU竞争。
• 应用场景：人工智能推理、云计算、数据中心
2. 景嘉微（Jingjia Micro）
• 产品线：JM系列GPU
• 特点：景嘉微专注于图形处理和高性能计算，产品主要用于军事和航空领域，具备自主研发能力，尤其在特定图像处理领域逐渐替代国外产品。
• 应用场景：军事、航空、图形渲染、雷达数据处理
3. 摩尔线程（Moore Threads）
• 产品线：MUSA架构GPU
• 特点：摩尔线程开发出全功能GPU，覆盖图形渲染、AI加速和高性能计算，支持桌面计算、数据中心和游戏等多个场景。
• 应用场景：图形渲染、游戏、AI计算、数据中心
4. 比特大陆（Bitmain）
• 产品线：Sophon系列AI芯片
• 特点：比特大陆主要以加密货币矿机闻名，后来进入AI芯片领域，Sophon系列用于AI推理加速，支持深度学习应用。
• 应用场景：AI推理、深度学习、边缘计算
5. 天数智芯（Tianshu Zhixin）
• 产品线：天垓系列GPU
• 特点：天数智芯推出的“天垓”GPU主要面向AI训练和推理，适用于高性能计算、智能城市和数据中心场景。
• 应用场景：AI训练、AI推理、高性能计算、数据中心
6. 燧原科技（Iluvatar CoreX）
• 产品线：邃思系列AI加速器
• 特点：燧原科技专注于AI计算加速，特别是在深度学习模型的训练方面，具备较强的竞争力，主要用于数据中心和云计算。
• 应用场景：AI训练、深度学习、云计算
7. 中科曙光（Sugon）
• 产品线：基于硅立方架构的AI芯片
• 特点：曙光在高性能计算和AI领域具备较强的竞争力，广泛应用于科学研究、工业和政府领域，致力于推动国产化替代。
• 应用场景：高性能计算（HPC）、AI计算、政府与科研
8. 华为昇腾（Ascend）
• 产品线：昇腾310、昇腾910
• 特点：昇腾系列芯片专注于人工智能推理和训练，广泛用于华为的云计算平台和企业级AI应用中。
• 应用场景：AI推理、AI训练、云计算、数据中心
总结
国产CPU和GPU公司正在逐步缩小与国际领先企业的差距，在特定领域中能够有效替代国外产品。CPU领域的代表企业有海光信息、飞腾、龙芯中科、兆芯、华为鲲鹏等，广泛应用于服务器、桌面计算和工业控制。GPU领域的国产企业包括寒武纪、景嘉微、摩尔线程、天数智芯、燧原科技和华为昇腾，它们在AI推理、图形渲染和高性能计算中逐步实现国产化替代。
