海思的自主GPU何时出来_海思吧_百度贴吧
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海思的自主GPU何时出来收藏
海思目前SOC的技术水平可以和高通、三星并驾齐驱，在ISP芯片方面领先与联发科，任总说华为要在图像领域做世界上的领头羊，这个就少不了自主GPU的开发。前一段时间有微博说海思的GPU已经发展到第二阶段，就是不知道何时才能正式商用。还有海思的自主架构，华为的技术研发实力那么强，应该不至于到2020年才会推出，GPU方面，三星用的是ARM的，高通有自己的，苹果用的是IMAGANATION的，如果华为做出自己的GPU，绝对算是世界半导体领域的领头羊之一。
感觉现在华为的总体研发投入虽然很大，但大部分都用在了5G的研发上，海思一年的研发投入好像在10亿美元左右，甚至还比不上联发科。GPU目前来说对华为不是太紧迫，因为有公版的ARM,且性能非常好！而现在华为正在和高通竞争5G，所以资金倾斜的大。
研究出自己的GPU就是世界半导体领头羊了？老黄老泪纵横啊
980能上就厉害了
哪有那么快，要知道，高通gpu也是农企那买的
微博上说的第一阶段和第二阶段是怎么回事？有懂得吗？
感觉还很远，兼容是个大问题
这个图形处理器还和一个国家的游戏和图像制作实力有关。
楼主，手机GPU核心数越多越好吗？？GPU核心数多有什么用？？？
还有一堆玩人工智能的都拿着GPU当加速器来算，未来估计也会是一波，猴为应该趁早布局
感觉海思走得稳
GPU可比CPU更难。。。
搞得现在谁想做GPU就能做似的，能绕开英伟达和AMD的图形专利吗？
登录百度帐号为什么说海思k3v2处理器兼容性差之我见【华为ascend吧】_百度贴吧
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为什么说海思k3v2处理器兼容性差之我见收藏
首先声明，帖子内容来自华为mate吧，复制而来，只为给大家一个提醒。老是有机油说海思CPU的兼容性不好，我一向不认同。首先，兼容性是同一个东西，别人能用，你不能用，才可以叫不兼容吧。外行人一看，某些游戏其他CPU能玩，这海思CPU玩不了，就说海思兼容性不好。可是，他们不懂得，这游戏在提供数据包时是分CPU的，就是针对不同CPU出不同的数据包。打个比如，我们现在用的电脑操作系统，比如WINXP吧。微软针对不同出了不同语言包，中国人用汉语包，美国人用英文包。如果微软不出汉语包，而中国人又想用，只能安装英文包，那用不好，能怪中国人不懂用电脑吗？仔细看看，你们要下载的游戏有没有海思的数据包，如果没有，那只能说明这个游戏不支持海思CPU。明摆着游戏商就不想你玩，那哪里来的兼容不兼容呢？其次，海思CPU能玩某些不提供海思数据包的游戏，可是玩得没其他CPU上面好，那能说明海思兼容性差？我不认同。相反，这反而能说明海思兼容性好。为什么？还是拿上面的例子，中国人能使用得好英文版的WINXP系统，不是说明他电脑水平很强吗？你让美国人用用汉语版的WINXP看看？同样，你高通的CPU，你安装英伟达的数据包玩玩看？能玩不？玩得爽不？为什么游戏商不出海思数据包，因为海思是中国的。有几个游戏商是中国的？基本上都是外国的，外国怎么排斥中国的东西，大家看看美国不让华为设备进美国就懂了。国货当自强呀。我感觉华为坚持用海思CPU是好的，如果因为困难就放弃自主的东西，那永远跟着别人走。在PC市场上，CPU永远是英特尔说了什么价就什么价。使用人数多了，才不怕成边缘化。如果大胆假设，中国的手机商都用海思的CPU，哪个游戏商敢不出海思数据包？另外，拿海思兼容性一说的人，可能有几种，一是其他手机商，毕竟是商业利益嘛，说说对方坏话也是很正常的。二是，用着其他CPU型号手机的人，以为自己手机能玩某些游戏就觉得自己的手机很了不起；三是，那些外行人，不懂手机CPU型号与游戏数据包关系的人，当然这部分人应该是最多的。其实，我写这东西，最想和手里拿海思CPU手机的机油说的。某些游戏玩得了和玩不了，现在这个年代与CPU性能关系不大，与游戏商出不出相应的数据包才是直接关系。最典型的例子就是出厂自带的那个游艇的游戏，能玩得出水花说明这CPU的性能不差。放在其他差的CPU，是玩不出那水花的。所以说，只希望明白的人多一些，少一些整天说海思兼容性差的话。不当围观起哄者，做一个自信的中国人。
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签名很幼稚。这世上有人恨自己的国家吗？政党，政府，国家都分不清。
李菊福，现在就需要这样以正视听的帖子
签名合我胃口，顶一个，其实大部分机油还是知道要下什么数据包的
楼主，别玩文字游戏了
所以说建业，大嘴说更新驱动解决兼容问题是在打自己脸了，还有你说的游戏厂商不出专属数据包跟外不外国有半毛钱关系啊？一个游戏还扯到国与国之间的关系，直说华为舍不得塞钱不得了。
同意楼主观点，int手机cpu也不是兼容性差，而是因为他是美国厂商，老外不想美国壮大，所以不专门开发软件支持INT 我这么说对不对
美国抵制华为，导致华为不能给gl和ea等游戏大厂塞钱，所以一直没海思数据包
党不是国家，提倡党国的某党已经去了台湾了。
国货当自强
gpu非主流，塞不塞都一样——————————————————英文和日文的区别：当你被一个男的强吻时，你说一句stop，他也许会停下来，但是你一句雅蠛蝶，可能就不止强吻这么简单了。
还是棒子老辣啊。坚持塑料壳，因为换个壳又可以当新手机卖。用大屏幕，弄小一点换个名字MINI又卖。把屏幕再弄大一点，换个名字NOTE还卖。给平板加个电话功能，换个名字MEGA继续卖。最后把所有机型的塑料壳全部弄成金属的，就变成定制机了，要卖16000呢！厉害厉害，佩服佩服！再加上无敌的水军，期待三桑早日征服宇宙！iPhone说：有人模仿我的形，有人模仿我的心，模仿再像，都还是安卓塑料机！华为P6一出，风骚水果三棒一两年！ -------------------------------------来自中兴华为粉丝的呐喊，支持国产，支持中华！
　　　　------虽然我们有了核弹，可是美国人有制服过有核国家的经验，那就是苏联。苏联人被美国人肢解之后，苏联人的钱一夜之间贬值了一万多倍。亲，是贬值了一万多倍。也就是你现在有十万，到时候你就只有10块，你有一百万，到时候你就只有100块了啊，亲。美国人制服一个有核国家的招数无非就是通过资本慢慢控制网络和媒体来挑起人民对政府的不满，培植一些幼稚的青年人，把他们打造成偶像，大面积散播似是而非的言论，让我们自己和自己从互吵到互打最后到互杀。之后就可以轻易地收拾掉那个国家，再把那个国家给彻底抢光。
----华为Ascend
P6 卓然天成，如你所愿
从拇指玩上下载的游戏，99%在D1Q上都能玩。
现在说的兼容性是指没有游戏商为gc4000优化，以前说的兼容性是指理纹格式，后来发现和tegra是同样的理纹就没这个问题了，可是现在没人用vivante的sdk给游戏进行优化，虽然大部分游戏运行都没有问题但是还是会出现比如rr3渲染错误这种问题包，而且不优化肯定无法发挥出gc4000的所有潜能。另外gpu性能也是手机性能的一部分，你不能说你不需要就认为他不重要，因为你出的价格中有一部分买的就是gpu能力，而且别人还会需要
有些事情要搞清楚是海思要去迁就其他软件，而不是其他软件来迁就他你华为如果像苹果这么牛，自己搞个平台，什么软件都能用，你也有发言权现在只能被别人说用户不管你那么多理由，事实就是海思玩游戏卡，苹果玩游戏不卡，只看结果，不看理由另：本人现在就用的P6移动版，如果喜欢玩游戏的话，劝你们还是别买了
图片很赞！
国产要支持 但不要溺爱 他们一直把消费者当傻逼
额，总体来说还算中肯。我希望国产的U越来越好，用的厂商越来越多！！
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真是笑了，如果现在海思处理器能占到手机处理器的一定份额，别人自然会对他进行优化，可现在别人已经占领了制高点，你自己又没强到让别人针对你优化，还高傲的说，不是我兼容不行，是友商不给我优化。那wp是不是也可以说不是我软件少，是软件商不给我开发啊！
什么时候干翻整天吸血吃专利费，要人家养活的高通啊　　　--来自Ascend华为p6客户端
登录百度帐号很吓人的GPU Turbo技术究竟是什么？_【快资讯】
很吓人的GPU Turbo技术究竟是什么？
余大嘴说的"很吓人"的技术GPU Turbo随着荣耀Play发布了，也随之成为了最近手机圈最热的话题。这个GPU Turbo技术究竟是什么？作为最早一批拿到荣耀Play机器且略懂一点开发的人，结合测试来看一下。相信很多人都知道显卡厂商经常会有发布一个新驱动，显卡就如获新生的事情。好的驱动对于显示效果的提升是显而易见的，GPU Turbo是一个显卡驱动吗？在测试荣耀Play的时候于暂时不支持GPU Turbo的华为P20 Pro放在一起对比发现一个有趣的现象，支持GPU Turbo的荣耀Play游戏流畅性有较大提升，在资源使用方面，CPU与RAM的使用也更多。看一下华为P20 Pro的CPU曲线会发现整个游戏过程中都很平缓，几乎没有什么起伏。而荣耀Play则有比较明显的起伏变化，CPU的频率在实时调整，不过因为无法看到GPU的变化曲线很难断定CPU是在辅助处理，还是调动资源。对于GPU Turbo官方的说法是：GPU Turbo打通EMUI操作系统以及GPU和CPU之间的处理瓶颈，在系统底层对图形处理进行了重构，实现了软硬件协同，使得GPU图形运算整体效率得到大幅提升。实际测试佐证了类似的观点，从测试情况来看这个软硬件协同中比较核心的是CPU、GPU、RAM三者（也许不仅仅是这三者）之间的协同处理能力，换句话说GPU Turbo不仅仅是对GPU使用的优化，还是对整个麒麟SoC异构计算的优化。某些人说的如果把GPU Turbo交给高通或三星他们会做的更好，这就荒谬了，事实是交给他们，他们也用不了，你把N卡的驱动给A卡能用吗？更何况这绝不仅仅是给显卡更新驱动，GPU Turbo只适用于华为的海思处理器。GPU Turbo目前只是荣耀Play支持，后续其它机型通过OTA升级系统也将会支持，这也意味着GPU Turbo是一个软件/系统 补丁，其它厂家也能够做到吗？答案很肯定，不能！我们先看一下一个应用实例在Android系统中的执行，如下图（图片来源于网络）所示：应用程序的调用会到HAL层，HAL是硬件抽象层，LINUX KERNEL遵循的是GPL开源协议，该协议有传染性，对商业化很不友好，如果把内容放入KERNEL中就必须开源。对于显卡厂商而言，驱动是很核心的内容，不信你问问NV，它宁可不卖给你显卡也不会开源显卡驱动的。基于这样的考虑就诞生了HAL层，HAL层采用的是对商业友好的Apache Licence，厂商不希望开源的驱动内容都放在这里，也是Android对于硬件厂商利益的保护。对于高通这样的厂商，GPU等驱动肯定是放在HAL层的，整机厂商（小米、OPPO、VIVO等）是看不到驱动的内容的，更谈不上优化。而对于高通来说，它不做整机，也很难从系统的角度去优化，高通和整机厂商的联调优化？不是你想的那么简单。但是华为就不一样了，麒麟芯片是自家的，对于Android系统又有很深的理解，这样可以实现软硬件一体化优化的目前只有苹果，三星？他连在旗舰机上全面采用自家的Exynos芯片都做不到，就不要期望这些了，不是没实力而是没决心。最后的总结1、从芯片到系统，深度定制的EMUI与自研的SoC的整合，肯定还可以做更多，之前说的搞掉虚拟机也是完全可行的，完全有理由相信GPU Turbo只是给开始。2、因为水平有限，也无法得知具体的过程，很难再进一步猜测GPU Turbo到底做了什么，后面如有新发现再补充。3、即便有GPU Turbo加持，麒麟970依然没有超越骁龙845，华为也没有超过高通，但是对于华为自身来说无疑是一个巨大的提升。这个提升60%的速度，降低30%的功耗根据我的测试并不是这样，怎么测出来的？GPU Turebo技术很厉害，我也很佩服华为，但是真别吹过了，否者会适得其反。4、最后的最后，手机行业是技术含量非常高的行业，只是行业的分工降低了进入门卡，手机行业的竞争归根揭底还是技术的竞争，目前全球手机行业出货量的三强也是技术实力最强的三家。GPU与GPGPU泛淡
GPU与GPGPU泛淡
GPU(Graphics Processing Unit)，也即显卡，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上作图像运算工作的微处理器。它已经是个人PC和移动设备上不可或缺的芯片，有界面有显示的地方，一般就离不开它。高清电视、智能手机、个人电脑。
GPU的产生是为了解决图形渲染效率的问题，但随着技术进步，GPU越来越强大，尤其是shader出现之后（这个允许我们在GPU上编程），GPU能做的事越来越多，不再局限于图形领域，也就有人动手将其能力扩展到其他计算密集的领域，这就是GP(General Purpose)GPU。
考虑到当下，图形领域的技术人员对GPU已经是很熟悉了，其他那些关心GPU的，无非是向往GPU的强大并行运算能力，想利用它做通用计算的，因此，本文会特别提GPGPU。
架构与生态
第一行为图形引擎/算法库，
第二行为图形标准
第三行为不同型号的GPU
开发者直接调用驱动接口是很不方便且不安全的，为此，需要有一套给上游应用开发提供的API，开发者使用这组API，去触发GPU的功能，这一套API就是图形标准。
如图所示：
作为开发者，自然非常希望这套API是统一的，不过很不幸，由于历史原因、性能问题及永恒的利益之争，统一似乎是不可能的事情。还好，主流的标准就那么几个，而且编程原理基本上一样，代码封一层去适应下，一般也就可以了。
图形渲染标准
个人PC一般是Windows系统，主要使用Direct3D，一般也支持OpenGL。
服务器、mac等一般是类unix系统（Ubuntu、Redit、macOS），支持开放标准OpenGL。
智能手机、机顶盒等嵌入式设备一般是类unix系统（iOS、Android、阿里云等），支持开放标准OpenGLES（OpenGL标准作裁剪而得），不过苹果觉得OpenGL效率太低，不能充分发挥自家GPU的优势，就搞了一个metal。后面 AMD 也这么认为，搞了一个mantle，到了最后khronos组织也一致这么认为了，就推出了vulkan。
Direct3D只适用于Windows，metal只适用于ios，mantle只适用于AMD的GPU，OpenGL/OpenGL ES及新推出的vulkan是通用开放标准，它们由khronos组织维护，理论上适用于任何操作系统，但需要GPU厂商去支持。
最早的图形标准是联合组织维护的OpenGL，后面微软觉得这个组织效率太低，于是结合自己的系统弄了Direct3D，在后续的较量中渐渐取得了绝对优势（率先推出shader是竞争拐点）。OpenGL在PC端渐渐不行的时候，苹果的iphone及一系列Android机又在移动端拯救了它（开放的好处，移动端只能用OpenGL）。但OpenGL这套标准实在是有硬伤，人们虽然将就着用，并且不断升级改良，也实在到了需要进一步突破的时候，于是就有了 vulkan。
如这篇文章所述：
vulkan在设计上无疑是先进的，一是废弃了OpenGL的线程上下文及状态机模式（这导致图形引擎在考虑多线程并发时的设计超痛苦，且很容易出Bug），二是废弃了shader前端、只支持一种叫SPIR-V的shader中间码（一方面防止奇葩低端gpu在编译shader时报语法错误，另一方面，可以对shader代码作一定的产权保护）。不过，引擎开发者、驱动开发者及系统维护者适应这一变更，需要一段时间。
通用计算标准
目前的通用计算标准主要是OpenCL，最新版到2.1，但人们用得最多的是NVIDIA的专属API：CUDA。
Google 一直在Android系统中强推 RenderScript，不在系统层面支持OpenCL，很大程度上限制了移动端的通用计算应用。
这篇文章分析 OpenCL和RenderScript 得比较好：
硬件与驱动
在个人PC、游戏主机及服务器市场，主要是NVIDIA和AMD两强争霸，传统的图形渲染上，不分伯仲；通用计算方面，由于NVIDIA先行了一步，推出CUDA，生态圈已成，拥有绝对优势；不妨看今年据说要爆发的VR（虚拟现实）上，两边的成绩如何。
嵌入式设备市场上，GPU品种要繁多一些，论第一还是首推iphone所采用的powerVR（Imagination公司所产），其次是高通的Adreno系列（如小米、三星S7），继而Arm的mali系列（海思自用图芯吃亏之后，改用mali系列，图形能力脱胎换骨【但还是相对弱势】，不过P6、D2给消费者留下的图形能力不行的阴影至今仍在）。其他份额较少的gpu就不罗列了。
谈到硬件，不妨提一下相应的驱动框架：
（这一部分建议没有背景知识的先跳过）
一般来说，gpu的驱动框架类似下图：
1、窗口标准的实现是与操作系统强相关的，它为图形渲染提供目标内存。一般来说，只要支持的标准不变，操作系统更换/升级，对驱动的代码影响就只限在窗口这一块。
2、编译器用于编译shader或kernel，编译kernel需要用llvm预编译，编译器会大一些。低端GPU的编译器特别容易出现各种语法不支持，让写shader的人痛苦万分。
3、通用计算的实现就是把kernel编译后转成任务扔给内核去跑，相对简单。
4、图形渲染的实现则需要考虑到一帧中可能有重复渲染/过度绘制的情况，为了这方面做优化，一帧中的任务有必要做一下组织，因此要有个帧管理器模块。
5、内存管理用于管理显存，但显存不一定是在GPU芯片上（独显和集显的区别）。
6、不管上层玩得多么风生水起，到了内核都是一个个的任务，内核模块执行、调度便是。
图形引擎/算法库
一般而言，应用开发者不会直接去调用图形标准API，而是使用图形引擎/算法库。原因如下：
1、图形标准API非常繁琐难用，需要习惯GPU编程的思想，有必要做适度封装，减轻上层应用的开发难度。
2、如上文所述，图形标准有多种，且不同硬件对同一标准的支持情况也不一定相同，有必要做一个中间层，专门去处理这些问题。
3、一些图形图像算法需要较强的专业知识，得用专业人才去编写。
应用开发者开发界面时，主要是用操作系统提供的View框架。为支持这个框架，操作系统都会实现一套2D引擎，开发者间接使用了图形引擎。
如这个应用间接使用了Android的hwui引擎：
要求界面炫酷的应用，典型如游戏，会去用一些3D引擎。目前手游上主流的游戏引擎是 unity3D和cocos2D，unity3D免费但不开源，cocos2D是做了捕鱼达人游戏的公司公布并开源的。PC游戏方面，以收费商业引擎为主，且一般是基于D3D（这就是为什么linux、类linux系统下游戏那么少），典型如虚幻引擎，特效强大。ogre是主要用于PC的久负盛名的开源引擎，支持OpenGL，完美时空基于ogre做过游戏。
网易的天下HD用的unity3D（没记错的话。。。）
虚幻引擎做的某款游戏：
图形引擎多种多样，这里仅仅是列了很少一部分，毕竟是个大坑，只能简单提一下。
通用计算引擎/算法库
通用计算引擎所见的主要是 ArrayFire，主页：。它提供了一系列用OpenCL/Cuda加速的算法库，并提供方便的接口去开发GPU加速的算法。
caffe是工业上最常用的深度学习框架，支持多台装配NVIDIA的服务器同时进行深度学习。
opencv 是一个庞大的图像算法库，cl-opencv对其核心算法基于OpenCL作了加速。
PG-Storm 则据说是用 GPU加速的 postsql，具体没看过，SQL查询中的变长字符串处理是GPU优化的难点，以前看过的demo都回避了这一问题，不知道这个是否解决了。
抛开具体的硬件，标准，以及引擎来说，GPU本身代表着和CPU不一样的编程思想：CPU好比几个高智商精英，什么都能做且做得快；而GPU就是一大群低学历农民工，每个人可以做的有限，也不快，但人数优势决定其整体速度完爆精英们。
GPU编程，就像指挥一大群蚂蚁，有几个通用原则：
1、让蚂蚁们做的工作量尽可能相等，因为你要等所有蚂蚁都完成才能进行下一步。
2、不要在意每一只蚂蚁的工作细节，请关注你给蚂蚁准备的粮食。（GPU编程的主要工作是配置参数）
3、蚂蚁们所在的世界和你的世界有矩离，你要教导它们做事（提供shader或kernel），向它们喊话（触发执行API），并提供做事的资源（内存数据传到显存）。
管线是GPU上做图形渲染编程最为重要的概念，GPU就像一个炒菜机，程序员要做的主要事情是给它配原料，至于翻滚、加热等工序，不在程序员的控制之内。
简单的记法：
顶点——图元——光栅化——着色
图形渲染的基本思想就是先定形，再定色，
下图是OpenGL ES 编程流程：
数据并行与批量化
使用GPU加速算法，务必做到批量化处理，只处理1条或1行数据，调用GPU接口的交互时间会远远超出计算时间。
这里的交流，一方面指的是CPU与GPU之间的数据传输，另一方面指调触发运算的API。
GPGPU应用展望
移动端的通用计算
从事SOC开发的工作时，对此做了许多尝试均告失败。移动端的通用GPU计算实在是很难有进展的一件事情，首先，受限于可怜的GPU性能及弱爆了的内存传输带宽，GPU加速往往被多线程+neon完爆；其次，移动端作密集运算的场景着实有限，最需要运算的也就相机模块与图像编解码，但这么有限的场景厂商完全可以上DSP/ISP，GPU在这时并没太大优势。目前而言，在移动端做优化，主要还是运用OpenGL和neon。
然而随着普适计算、情景智能、图像识别的发展，移动端的通用计算将会变得越来越有意义，更快更准确的机器学习算法的使用，可以让手机更智能。
通用分布式异构计算框架
目前的分布式计算框架，通用型的如hadoop、spark、flink等都是只能利用CPU的（虽然也可以用GPU，但用起来很麻烦且兼容性不好）。
用上了 GPU 的，主要是特定设备上跑固定算法（Deep Learning），不具备通用性。以致于几乎Tesla就是DL的代表，
若有一个通用的分布式异构计算框架，可以大幅降低机器学习、图像处理、视频制作等计算密集业务在时间和机器上的消耗，其价值是非常大的。
此外，基于此可以设计分布式GPU数据库，大大提升查询的性能。
GPGPU基础（二）：GPGPU需要用到的OpenGL概念
专访清华大学邓仰东教授之
从GPU到GPGPU
GPGPU基础（三）：GPGPU的理念
CPU/GPU/GPGPU简介
GPGPU-Sim学习（一）-GPGPU-Sim介绍
orange pi zero armbian h2+芯片关闭GPU
CPU GPU GPGPU
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很好奇现在的安卓gpu有没有兼容问题收藏
当年的k3v2就被gpu兼容坑成狗，很好奇现在如果有厂商使用新的gpu架构的话，会不会引起兼容问题。
那个gc系列的玩意是个特例，一般的只要驱动打好就没太大问题
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