重生08：游戏开发有手就行_第386页

  好在这是openAI吸纳成员的条件之一，全世界最顶尖的公司都会在基于MUSA的前提下进行AI模型的深度学习训练、模型推理、大规模数据处理等。

  如果再过几年，很难再挑战英伟达cuda的生态垄断了。那时候cuda生态将覆盖全球超过400万开发者，形成技术护城河，90%的AI芯片市场份额都在依赖cuda兼容性。

  尽管一些公司在尝试挑战cuda的地位，比如AMD的rocm、摩尔线程的musa等，试图打破英伟达的垄断。但cuda的成熟工具链如cuDNN、NCCL依旧优势很大，几乎在长时间内都看不到成功的希望。

  ……

  又过了2个月，在台积电的代工下，黑洞的第一颗GPU芯片终于出世，文韬取名为“春晓”，含义所有人都清楚，也代表了黑洞的野心。

  春晓并非是一颗全功能GPU，而是一颗比较纯粹的AI芯片，也是AI意义上的世界上第一颗AI芯片。

  而黑洞的游戏GPU也马上结束最后的设计验证阶段。

  游戏GPU和AI GPU，简单来说是“专用化”与“通用化”的取舍。

  AI GPU会牺牲图形渲染能力，强化并行计算与AI负载效率，适合科研、大数据、云服务。

  游戏GPU则会保留通用图形管线，通过光追、超分等技术提升视觉体验，适合娱乐与创作。

  当然随着技术融合，两者界限可能逐渐模糊，但核心优化方向仍会长期分化。

  春晓有更多的矩阵运算单元，用于加速矩阵乘法，在深度学习中比较常见。在硬件特性方面，春晓比起游戏GPU有更高的显存带宽和更大的显存容量，用来处理大规模数据，而游戏GPU更强调的时钟速度和纹理填充率则没有。

  之所以要先做AI GPU的原因，在于openAI在成立之后不断推出各种学习框架，例如短时间内就有了PyTorch。

  这是一个机器学习和深度学习的深度学习框架，主要实现了自动微分功能，并引入动态计算图使模型建立更加灵活。

  春晓需要兼容PyTorch这样的深度学习框架，并提供优化的库，才能让AI的研究更深一步。

  所以春晓的出世，几乎是openAI全体成员推动着促成的，全是为了AI。

  黑洞的游戏GPU虽然还没有完成，但一些基础的地方不会变。

  在架构方面，更注重图形管线，如顶点着色器、光栅化，驱动和软件更专注于directX这类的图形API。

  还要在在功耗和性能之间取得平衡，适合消费级硬件，价格当然也会比AI GPU便宜不少。

  相对来说，AI GPU门槛低一点，应用场景毕竟单一。反而游戏芯片很复杂，特别是黑洞是从零开始做游戏GPU，最麻烦的地方在于几乎要为所有游戏做适配，以及解决驱动兼容性问题。

  第423章 春晓和惊蛰

  理论上，游戏GPU不需要为每个游戏单独适配，因为大部分游戏都是基于通用的图形API开发的，比如directX、vulkan、openGL。

  这些API作为中间层，让开发者不需要直接针对硬件编程，所以只要GPU支持相应的API版本，就能运行游戏。

  不过，实际情况要更复杂许多。

  有些游戏使用的是特定厂商的扩展或技术，比如DLSS或AMD的FSR。

  如果某个GPU不支持这些技术，游戏中的某些功能可能无法使用，但整体还是可以运行的。
  

  这时候，驱动程序的优化就很重要了，显卡厂商通常会为热门游戏发布优化驱动，提升性能和稳定性。

  但黑洞的新GPU甚至还没有推出，需要大量时间积累这些优化。

  另外一大原因就是驱动的兼容性问题，尤其是当新GPU架构变化较大的时候。

  一些旧游戏在设计时没有考虑到，也没办法考虑到将来新架构的特性，导致性能问题或错误。如果旧游戏依赖特定的指令集或硬件功能，而新GPU没有保留这些，就可能需要补丁或更新。

  一部分使用私有API或老旧技术的游戏，还需要模拟器或转译层支持。

  对于黑洞的新游戏GPU架构来说，目前市场上所有的游戏都是老游戏，所以不得不针对所有游戏做适配，这是非常繁琐且非常耗时间的工作。

  即使硬件兼容，新GPU仍然需驱动程序对游戏进行性能调优。

  显卡厂商会为热门游戏发布game ready驱动，提升帧率、修复渲染错误。

  像是黑洞的BUSA新架磨合期是很长的，初期可能因驱动不完善导致部分游戏性能不佳。

  后世的摩尔线程，官方账号里的视频充满了各大游戏的实机体验，就是因为即便是发布了显卡MTT S80，但由于架构是全新的musa，所以要一一适配。

  这也是导致消费级显卡褒贬不一的原因之一。

  ……

  黑洞春晓的发布，并没有大肆宣传和公布，并且在验证其完整性之后，黑洞对台积电下了一个大订单。

  这一批春晓订单的买家已经有了，就是openAI以及各自的成员。

  只等台积电完成这一批GPU订单后，包括openAI和各自成员的AI部门，就会全力进行各种模型的训练。

  而黑洞也会从中获取不菲的利益。

  不久后，游戏GPU的设计也完成了，命名为“惊蛰”。

  惊蛰的成功面世，才是黑洞显卡之路的第一步。

  技术上首先要把DLSS超分技术朝着2.0完成，这样才能适配大部分游戏。

  好在随着AI的进步，DLSS2.0已经快要实现了。

  再者就是联系各大游戏公司，在各自的引擎上进行针对黑洞BUSA架构的通用性优化。

  特别是虚幻和unity，这两家游戏引擎被很多游戏开发者使用，他们不对惊蛰进行优化的话，黑洞做出的显卡会更加难以适配游戏。

  除了各自的引擎，黑洞还必须找到各大游戏公司，让他们帮忙优化着色器编译。

  除了这些，还要加入行业联盟（PCI-SIG、VESA）并获取认证，确保基础兼容性。

  惊蛰的全游戏适配是一个渐进的过程，满足上述条件后，依赖通用API的游戏可直接运行，部分游戏可能需驱动更新或开发者补丁。要覆盖大部分游戏，还得通过驱动迭代、开发者适配、行业协作来实现。

  当玩家购买一款新显卡厂商的显卡时，优先关注其API支持列表和已优化游戏清单。看看能不能满足自己的需求，否则即便是因为支持国产等原因买了一家新显卡，也容易获得不好的体验。

  如果主要玩主流3A大作或新游戏，新的显卡通常能快速适配，但如果玩家偏好的是小众或老游戏，就需要查询社区反馈或厂商兼容性报告了。

  但不管怎么说，黑洞在GPU上的第一步，算是踏踏实实的走出来了。