GPU设计不是简单的拼凑，而是一项高度复杂的系统工程。其壁垒在于必须在极小的面积上集成数百亿个晶体管，并协调它们同时工作。 微架构的复杂性：GPU内部结构极其精密，包含数千个CUDA核心（或流处理器）、张量核心（Tensor Core）、光追核心（RT Core）以及巨大的高速缓存。例如，英伟达的高端架构包含专门处理光线追踪、AI计算和传统图形的独立单元，如何设计这些单元的布局、调度算法以及内部总线，需要长期的工程经验积累。 算法与物理模拟：真实的图形渲染涉及大量的数学和物理计算（如光线追踪、流体动力学模拟）。要在芯片上高效实现这些算法，需要深厚的跨学科知识沉淀。 自主研发的“孤独”：与CPU不同，GPU领域缺乏像ARM那样的成熟第三方IP授权。这意味着厂商必须从零开始，完全自主研发指令集和微架构，难度极大。
