从云计算概念落地以来，经过近20年的发展，其已成为推动千行百业数字化转型的底座，重塑了IT采购的商业模式，市场分析到2027年全球云计算市场规模将突破万亿美元。
作为云计算的重要服务模式之一，IaaS（基础设施即服务）让企业能够轻松地将其本地机房迁移至云端，实现算力资源的按需使用。然而，紧随其后的云桌面技术虽然初衷相似，即将用户的桌面环境虚拟化并运行在云服务器上，但发展路径和境遇却截然不同。
IDC最新发布的《2024年下半年中国云终端市场跟踪报告》显示，2024全年中国云终端市场出货量为421.7万台。这已经是同比增长40.0%的亮眼数据，不过和PC整机的出货量相比，也仅为冰山一角。
原因是什么？答案或许很简单：传统云桌面并没有形成“普适生产力”。
传统云桌面的局限性
从个人使用角度来看，电脑是我们每个人重要的生产力工具。所以在对它的选购中，性能一定是考量的重要因素。换句话说，使用体验是我们评价一台电脑好还是差的重要标准，如果经常卡顿、应用打不开或者不响应，显然不可接受。
制约云桌面发展的阻碍就来源于此，传统云桌面长期受限于CPU架构的性能瓶颈，这体现在：
1、体验不足。在图形渲染、视频编解码、3D建模等场景中，CPU需扮演“双重角色”，导致应用卡顿、视频会议掉帧、在线教育3D建模困难等问题。
2、兼容不佳。CPU模拟的云电脑渲染能力十分有限，在浏览器的WebGL加速场景，即使提升CPU的核心数也无法保障用户流畅使用。
3、资源瓶颈导致成本抬升。由于CPU负载过高，不仅影响系统响应速度，还降低了单台服务器支持的云桌面并发路数，从而增加了整体TCO。
无疑，这制约了云桌面的落地应用场景。从市场上来看，呼叫中心、研发办公、学校机房教室等是过去云桌面的主要应用场景，它们从方便运维管理、保障数据安全和灵活性、便捷性等为出发点，满足独特业务需求，并有一个共同点——轻度的计算负载。
在更多的业务场景，不是不想用，而是用了带不动。传统云桌面长期困于CPU架构的“小马拉大车”，限制了云桌面这一技术创新模式的潜力。
突破点在于要提升云桌面的体验，让该方案产品形成真正的、普适的生产力工具，实现从云化的“桌面”到云化的“电脑”跃迁，跨越生产力鸿沟。
云电脑：GPU为CPU卸载负担
新型GPU云电脑可将算力重新分工——CPU专注逻辑运算，GPU独立承担图形渲染、AI推理等重载任务，实现“专业的人干专业的事”。
具体来说，通过将一块物理GPU切分成多个虚拟GPU，并发服务于多路云桌面负载，相当于让每一路传统云桌面能够享有独立的GPU。在国产GPU创新公司摩尔线程看来，新型GPU云电脑的核心能力已经可以全面对标物理PC，用户体验实现从“可用”到“好用”的跨越。
当然，从“可用”到“好用”的背后，可不是为服务器插个GPU卡那么简单，其需要解决三大核心挑战。
一是GPU图形驱动程序挑战。GPU加速虚拟机和应用程序的核心是通过图形驱动程序兼容DirectX、OpenGL、Vulkan等主流图形接口。图形驱动的支持依赖于底层GPU架构和驱动程序软件兼容。
二是GPU虚拟化技术挑战。GPU本身设计用于高并行计算，在虚拟化过程中需要对GPU资源进行抽象和切分，这会引入额外的调度和管理开销，容易导致性能下降。同时，理想状态下，GPU虚拟化技术应能根据不同业务负载动态分配算力，这需要复杂的监控、调度与管理机制支持。此外，如何虚拟化GPU专用的内存层次结构，确保每个虚拟机都能高效、隔离地访问GPU内存，也十分具有挑战性。
三是软硬件兼容性和生态挑战。确保GPU云电脑与各种应用、操作系统和硬件生态的兼容性至关重要，支持Windows和国产化操作系统等，建立广泛的生态系统兼容性是一项巨大任务。
摩尔线程：开创性GPU虚拟化技术，云电脑跨越生产力鸿沟
面对技术挑战，现实是，多数国内芯片创业企业为了降低研发难度，往往走上一条只做AI加速卡的“捷径”，因而错失了图形渲染的入场券，更别说研发GPU虚拟化技术。
在此方面，摩尔线程则始终坚持全功能GPU研发，是国内少数具备自主研发图形渲染能力的企业，并且是国内首个具有自主云电脑GPU虚拟化技术的公司，从而能够满足不同场景下对GPU资源的多样化需求。
摩尔线程全面实现了"GPU虚拟化+全OS兼容+协议加速"三路径全覆盖方案，凭借自主研发的全功能GPU芯片及图形+人工智能软件技术，创新性地推出了vGPU解决方案，能够为每台云电脑部署自主安全的高性能图形加速单元。
摩尔线程是中国第一家也是目前唯一一家自研GPU架构并全面支持DirectX12的国产GPU公司，实现了全球仅有4家支持此生态的国产企业，其余三家为英伟达、AMD、英特尔。图形驱动的产品化支持为GPU云电脑构建了核心能力，让用户的办公程序、教育程序都能通过GPU的并行渲染能力实现流畅用户体验。
且值得关注的是，摩尔线程GPU虚拟化技术没有拷贝国外厂商的路径，而是开创性研发出GPU虚拟化动态弹性切分技术。该技术可根据业务负载动态调配虚拟机GPU配置，无需重启主机即可实现算力按需调用、动态伸缩以及用完释放，在提高GPU资源利用率的同时，显著改善了用户体验。这也意味着，云平台采用动态弹性切分技术，能够做到对GPU资源更细粒度的成本控制与纳管，充分统筹闲置资源，有效提高全局资源利用率，进一步降低TCO成本。尤为重要的是，虚拟化技术作为新型GPU云电脑的核心，让云电脑彻底解决了用户体验不佳的痛点，使其真正具备了普适生产力工具的特性。
以摩尔线程MTT S3000为例，该产品可支持单卡最大32个vGPU切分，并发支持32路云桌面应用。经实测验证，得益于GPU虚拟化技术加持，摩尔线程GPU云电脑方案在典型应用场景中实现了四大突破：CPU负载减少75%以上，实现算力解耦；图形渲染性能提升10倍以上；应用覆盖率扩展150%；云电脑画面帧率更实现双倍跃升。
生态共建：推动云电脑产业未来
另外，在技术不断突破的同时，生态共建无疑也是云电脑产业未来发展成熟的关键。
作为提供最底层技术的GPU芯片公司，芯片潜力的释放离不开硬件、软件、应用等整个产业链的协同共创。面对生态挑战，摩尔线程积极采取全栈适配、战略合作、产业加速、标准制定、开发者赋能五维举措，加速技术商业化进程。
例如，在全栈适配上，摩尔线程实现全面适配Windows及麒麟、统信、中科方德等国产操作系统；完整兼容DirectX12、OpenGL4.2图形框架及DXVA编解码标准，提供H264/H265/AV1全格式支持；硬件生态覆盖x86/国产c86/ARM架构，已完成与主流整机厂商的深度适配。
在加速GPU云电脑的行业落地中，摩尔线程推动构建“芯片-网络-软件-服务”全链条生态的战略合作。包括已与京东云、安超云等云服务商完成产品适配，与深信服、新华三信息、酷栈科技、庭宇科技等ISV服务商完成产品导入与适配。摩尔线程还积极与中国移动等头部运营商合作。早在2024年1月，摩尔线程就与中国移动智慧家庭运营中心完成了个人云电脑摸底测试及多路并发测试，显著提升了游戏、上网、娱乐、视频等高频应用场景，实现了访问时延从10ms缩短到5ms、开关机响应时间从60s缩短到29s，视频播放CPU负载减少50%的显著性能提升。摩尔线程还与中国移动建立联合实验室共同研发vGPU虚拟机、针对个人娱乐和办公应用场景量身定制云电脑产品等，推动云电脑普及应用。
GPU云电脑：定义下一个时代的生产力
目前，在以摩尔线程为代表的芯片提供商、云终端厂商、运营商和公有云服务商的推动下，技术和体验双升级，云电脑市场正迎来巨大增长机遇。
正如上文所述，2024全年中国云终端市场出货量为421.7万台，而这个数据在2024上半年仅为166.3万台，增长速度可见一斑。日前，中国移动深度定制100万台云电脑的消息更是引发关注，从而印证了这一应用正迎来爆发式增长。
随着技术的不断演进和生态的持续完善，云电脑将会更加普及，走入更多寻常百姓家和企业用户。我们有理由相信，云电脑升级背后的这颗国产GPU，正在以不可忽视的力量，重新定义“下一个时代的生产力”。
