提起芯片，大部分人第一個想到的就是CPU處理器，
作為CPU的兄弟——顯卡GPU，則經常被人忽略。
估計是因為GPU乾的活，CPU也能做，所以除了遊戲玩家外，都不怎麼看重GPU的性能。
尤其在看到顯卡的價格比CPU還貴的時候，連獨顯都直接不裝了。
可當你對圖像處理器算力要求越來越高的時候，GPU的重要性就體現出來了，
除了遊戲，GPU在影像專業、人工智能甚至航天等領域都有著舉足輕重的地位。
從分工和組成結構上來說，CPU就像是一棟房子的設計師和監工，而GPU則是乾苦力的工人，
設計師和苦工有個共性——他們都是人，都有手有腳有腦子，隻是各自擅長的不一樣而已。
因為GPU主要是由ALU晶體管單元組成，高度重複使得它無論是設計還是製造，難度都要低於CPU。
但現實卻是顯卡比CPU賣得還貴，
如今全球主要顯卡製造商因偉達，市值高達八千億美元，是因特爾的四倍……
這就很魔幻了。
主要是因偉達運氣太好了，
在虛擬幣以及人工智能這兩個超級風口下，硬生生把因偉達捧上天了。
至於為啥那些能造CPU的大廠不去造GPU？
就像造燃油車的車企沒法突然造新能源車一樣，因特爾等CPU大廠也是需要時間反應的，但等他們反應過來，因偉達都已經坐穩半壁江山了。
因特爾尚且如此，國內的芯片製造就更彆說了，目前搞顯卡的基本是組裝代工廠。
如今這兩個風口依舊，於公於私，康馳也想在這塊做出點成績。
從更長遠的角度來看，康馳肯定會進軍相機、手機、電腦等製造領域，而這些都繞不開芯片製造，現在提前布局，到時候就沒那麼被動。
所以他現在的目標，就是先造出一張對他而言，最容易造出來的顯卡，然後用通用經驗對這張原型機進行升級，等級提升差不多了，再通過工藝解析，得到整個產業鏈的技術。
通過不斷查閱國內外的資料和論文，康馳很快就找到了2D加速卡的相關資料，
這種過時的東西，設計圖還不算複雜，他仔細琢磨了幾個小時，就對其中的原理有了個一知半解。
不過驅動程序的算法這塊，卻讓康馳很是頭疼。
[要確定兩個像素中哪一個更接近路徑，需要測試這兩個像素偏移的差：
Dlower-Dupper=2m（Xk+1）-2Yk+2b-1
……]
看著天書一樣的論文，康馳感覺自己就像個小學生，
這哪怕找到了能用的算法，估計他都不知道……
“算了，等顯卡造出來了，再找個人寫個驅動就行了。”
專業的事，還得交給專業的人。
接下來，就是考慮怎麼真正造一張圖形卡了。
康馳又查閱了一下資料，了解了芯片製造過程後，頭更大了。
太難了……
從製造單晶矽片，到光刻、腐蝕、封裝，中間沒有一個環節是簡單的！
要去哪找能造芯片的設備呢？
康馳苦思冥想，突然想起自己上輩子讀大學的時候，曾經有個校企合作項目，那些合作企業都是可以借用學校實驗室的。
於是抱著試一試的態度，康馳給離東陽比較近，在半導體這塊又很專業的蘇省大學微電子研究院發一份郵件，看看能不能得到一點幫助。
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第二天上午，康馳和方啟明在進行簡單的準備後，大秦光學的鏡頭生產線開始了試運行。
在經過康馳的培訓，方啟明很快就學會了控製這三台大機器，