目前，星光已经启动了纯自研GPU计划。
后续三四代昆仑芯片，将会在SGX544架构授权基础上，逐步替换非核心模块。
最终实现渲染管线、计算单元、显存控制器等，核心模块的完全自主设计，替换为自主可控的“星轨架构”。
这种用成熟技术打底，在量产产品中，验证自研模块的“渐进式替代”，可有效降低单点风险。
跟高通Adreno系列GPU，走的路线高度相似。
高通早期产品，脱胎于其收购的ATI移动图像部门的Imageon GPU架构。
之后对原有技术，一步步进行深度改造，逐步替换着色器核心、内存控制器等模块，最终形成了完全自主的架构设计逻辑。
而后通过系统级协同设计和行业标准接口，融入了ARM移动生态之中。
星光这边，只是买了外部公司的永久授权，可能会更麻烦一点，也更困难一点。
不过对于自主研发了骄阳系列算力卡，且手握极光通用大模型的极光来说，难度肯定是有的，但其实也就那样~
骄阳系列虽主打AI计算，但在并行计算、硬件架构、软件栈等方面，与GPU存在极强的技术共通性。
例如，骄阳系列的“萤火虫”计算架构，支持1024路并行计算。
其浮点运算单元布局和线程调度逻辑，可直接复用至昆仑系列的GPU设计之中。
星光X2 GPU的着色器核心排布，便在极光和星光的联合研发下，将四组核心优化为六组，并行处理能力，较公版提升50%。
并通过移植骄阳系列的“动态线程分配算法”，使GPU在多任务时，效率提升20%。
其二，骄阳算力卡，为支持大模型训练，需解决高带宽显存的能效问题。
其GDDR5显存控制器的低功耗设计，如动态电压调节、数据压缩算法等，同样被应用于昆仑200。
星轨X2 GPU显存带宽，从公版SGX544的12.8GB/s，提升至16GB/s，同时功耗降低15%。
借鉴骄阳系列的数据预加载逻辑，二次开发的“智能预取”技术，有效减少了GPU访问显存的等待时间，游戏加载速度提升30%。
此外，骄阳系列适配自研AI框架时，积累的底层驱动开发经验，如硬件抽象层、中断处理逻辑等，也有效加速了星轨X2 GPU驱动的迭代。
星光+极光联合研发团队，仅用了六个月，便完成了GPU驱动与极光OS的适配。
行业平均需9个月。
总而言之，某种程度上说，骄阳系列，其实也算是一种“特殊形态”的GPU。
二者的核心差异，在于优化方向的不同。
GPU为图形渲染优化，而骄阳算力卡则为AI计算优化。
但两者的“并行计算骨架”完全同源。
这种“技术共通性”，大幅降低了星光纯自研GPU的门槛。
先通过骄阳系列，验证并行架构的可行性，再将经验迁移至图形渲染场景，比从零设计GPU，少走至少三年弯路~
值得一提的是，昆仑芯片之后将会集成的NPU模块，即“神经网络处理器”，同样也是极光的强项~
NPU的本质是，AI算法的硬件化实现，以高效处理神经网络的“矩阵乘法”、“激活函数”等操作。
极光在骄阳系列中，打磨成熟的AI计算架构，可直接迁移至移动端NPU，满足移动端大模型的实时推理需求。
而这，未来也将成为昆仑芯片的一大优势。
坐等起飞就完了~
惬意的半躺在沙滩椅上，洛川遥望着波光粼粼的微光湖面，美滋滋的啃了口烤面筋。
虽然被辣成了傻狗，但心情却颇为舒畅。
昆仑200流片成功。