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三星自研GPU要來了？

人工智能芯片三星gpu

三星自研GPU要來了？

據報道 ， 三星電子計劃2027年推出搭載自研GPU的應用處理器（AP）“Exynos 2800”（暫定名） 。 GPU負責圖形處理及AI運算等核心任務 ， 是決定 AI 手機等終端設備性能的關鍵半導體器件 。 業界評價稱 ， 三星半導體繼存儲芯片和晶圓代工業務之后 ， 開始在芯片設計領域嶄露頭角 。
人工智能時代的來臨 ， 徹底改變了GPU的市場定位 。 此前在智能手機中僅承擔圖像處理、游戲運行等輔助功能的GPU ， 如今已成為支撐生成式人工智能技術落地的核心器件 。 正是基于 “核心技術絕不能受制于外部供應商” 的戰略判斷 ， 三星先是與美國AMD達成技術合作 ， 隨后成功攻克了作為GPU技術核心的 “底層架構設計” 難關 。 在此基礎上 ， 三星決定將自研GPU搭載于2027年推出的智能手機應用處理器（AP）“Exynos 2800”中 。
GPU 按應用場景可分為三大類：應用于人工智能數據中心的服務器級GPU、個人電腦（PC）使用的桌面級GPU ， 以及智能手機搭載的移動級GPU 。 其中 ， 服務器級GPU市場由英偉達占據約 90% 的份額 ， 而智能手機等移動終端的GPU市場則由蘋果、高通等企業主導 。
三星啟動GPU自研項目的首要原因 ， 是其判斷通用型GPU無法充分滿足 Galaxy 系列等三星IT產品的人工智能功能需求 。 盡管通用型GPU本身性能強勁 ， 但由于需適配多品牌、多品類設備 ， 難以針對三星自有軟件系統進行深度優化 。 同時 ， 為兼容各類應用場景 ， 通用型GPU在運行過程中存在功耗偏高、運算效率不足等問題 。
自研GPU的落地 ， 將有效解決上述痛點 。 這與此前依賴英偉達服務器級人工智能加速器的谷歌、亞馬遜、Meta等企業紛紛啟動加速器自研項目的邏輯如出一轍 。 移動級GPU依托電池供電 ， 因此 “低功耗” 是核心技術要求 ， 同時還需具備 “實時圖像處理” 等高端技術能力 。 尤為關鍵的是 ， 需將圖像處理、游戲運行、人工智能運算等多元功能 ， 集成在僅有 2 至 3 粒米粒大?。 ?0 至 30 平方毫米）的芯片之中 。
三星的GPU研發遵循循序漸進的策略：首先從應用于游戲機、臺式電腦等中大型設備的GPU切入 ， 隨后逐步攻克低功耗、軟件深度優化等技術難題 ， 加速推進移動級GPU的自研進程 。
移動級GPU可應用于所有無需聯網即可獨立運行的人工智能終端設備 。 以自動駕駛汽車為例 ， 其需要實時處理來自 5 至 6 個車載攝像頭和 10 至 20 個傳感器的海量數據 ， 處理速率需達到每秒最高 100 幀 ， 而這一核心任務正是由GPU承擔 。 人形機器人亦是如此， GPU 負責將機器人攝像頭采集的信息轉化為圖像數據 ， 實現環境感知功能 。
三星規劃了清晰的技術落地路徑：以 AI 手機為起點 ， 將搭載自研GPU的 AP 逐步推廣至智能眼鏡、自動駕駛車載娛樂系統、人形機器人等產品 ， 構建三星人工智能生態的核心硬件平臺 。 在積累足夠技術經驗與市場口碑后 ， 三星將正式進軍ASIC領域 ， 承接客戶訂單為其打造專屬芯片 。 屆時 ， 三星電子系統 LSI 事業部有望成長為 “第二個博通”或者是“第二個Marvell” 。
業界評價指出 ， 三星半導體繼存儲芯片與晶圓代工兩大核心業務之后 ， 開始在相對薄弱的芯片設計領域取得突破性進展 。 三星晶圓代工業務捷報頻傳：今年 7 月斬獲特斯拉價值 2.2 萬億韓元的人工智能芯片訂單 ， 10 月又與蘋果達成最新一代CIS供應協議 。 存儲芯片領域同樣表現亮眼 ， 近期已開始向英偉達供應HBM3E ， 下一代產品 HBM4 也已完成量產準備 ， 進入英偉達的 “品質驗證” 階段 。
一位半導體行業相關人士展望道：“繼晶圓代工業務之后 ， 三星的無晶圓廠半導體業務也正加速步入正軌 。 此次GPU自研的成功 ， 將成為系統 LSI 事業部躋身全球頂尖無晶圓廠企業行列的重要起點 。 ”
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