随着全球半导体产业竞争加剧及自主可控需求提升，中国在GPU（图形处理器）领域加速技术突破。2023年，多款国产GPU产品在计算性能、能效和应用生态上取得显著进展，覆盖通用计算、人工智能及图形渲染等场景。以下是主流国产GPU产品及其核心规格的概述。

一、景嘉微JM9系列
- 产品型号：JM9231、JM9271
- 架构：自主研发的图形渲染与计算架构
- 制程工艺：28nm
- 性能指标：JM9231浮点性能约1.5TFLOPS，支持4K显示；JM9271浮点性能达8TFLOPS，兼容OpenGL 4.5、OpenCL 2.0
- 应用领域：桌面办公、轻量级AI推理、云计算

二、天数智芯BI系列
- 产品型号：BI100、BI200
- 架构：通用GPU架构，侧重AI训练与推理
- 制程工艺：7nm（BI200）
- 性能指标：BI100单精度浮点性能20TFLOPS，BI200提升至40TFLOPS，支持FP16/INT8混合精度
- 应用领域：大数据中心、人工智能训练、科学计算

三、壁仞科技BR100系列
- 产品型号：BR100
- 架构：7nm制程，集成超过770亿晶体管
- 性能指标：单芯片峰值算力达1PFLOPS（FP16），创国产GPU纪录；支持CUDA兼容的编程环境
- 应用领域：高端服务器、超算中心、复杂AI模型训练

四、摩尔线程MTT S系列
- 产品型号：MTT S80、MTT S3000
- 架构：统一渲染架构，集成AI加速核心
- 制程工艺：12nm（MTT S80）
- 性能指标：MTT S80支持PCIe 5.0，显存16GB，兼容DirectX、Vulkan；MTT S3000面向数据中心，算力达15TFLOPS
- 应用领域：游戏渲染、视频处理、云桌面

五、燧原科技邃思系列
- 产品型号：邃思2.0、邃思3.0
- 架构：专注AI计算的通用GPU
- 制程工艺：7nm（邃思3.0）
- 性能指标：邃思2.0FP16算力160TFLOPS，邃思3.0提升至320TFLOPS，支持稀疏计算与模型压缩
- 应用领域：云端AI推理与训练、自动驾驶

发展趋势与挑战
2023年国产GPU在算力追赶国际水平的同时，仍面临生态适配、软件栈完善及先进制程依赖等挑战。未来，产品将聚焦异构计算集成、多场景优化及开源工具链建设，助力中国计算机软件技术实现全面自主化。