GPU：计算机图显核心，计算场景应用崛起_35页_2mb

报告摘要

GPU：计算机图显核心与计算场景应用崛起

核心内容

GPU（图形处理器）作为计算机的核心组件之一，正从传统的图形显示领域向计算领域扩展。随着大数据和人工智能的发展，GPU在并行计算和深度学习等场景中展现出巨大潜力。本文重点分析了GPU的基本概念、应用场景、主要厂商及中国本土厂商景嘉微的发展现状。

主要观点

1. GPU的基本概念

定义：GPU是专门用于图像和图形运算的微处理器，采用流式并行计算模式，擅长处理大规模并发计算。
作用：GPU作为显卡的核心，负责图像信号处理和输出，协助CPU完成图形运算。
分类：分为独立GPU和集成GPU。独立GPU性能更高，但功耗和发热较大；集成GPU功耗低，但性能相对较弱。

2. GPU的应用场景

图显：早期主要用于2D和3D图形处理，涉及大量矩阵运算。
计算：近年来被广泛应用于AI训练、数据挖掘、科学计算等需要大规模并行处理的场景。
市场分布：GPU广泛应用于PC、服务器、移动设备等领域，其中服务器GPU主要用于AI加速方案。

3. GPU市场规模

全球市场：2020年全球GPU市场规模达到999.1亿美元，预计2028年将增长至1581.6亿美元，年复合增长率（CAGR）为5.9%。
中国市场：2020年中国大陆GPU市场规模约235亿美元，NVIDIA和AMD占据主导地位。

4. 全球GPU巨头：NVIDIA和AMD

NVIDIA：
- 成立于1993年，是全球市值最大的半导体公司。
- 2020年营收166.8亿美元，其中计算业务增长迅速，成为主要驱动力。
- 在中国大陆收入占比持续上升，2020年达到23.3%，预计未来仍将增长。
- 产品涵盖图形处理、计算&网络，下游市场包括游戏、专业可视化、数据中心、汽车等。
AMD：
- 成立于1969年，提供CPU、GPU、APU三大组件。
- 2020年营收97.6亿美元，其中计算和图形业务占比64.3%。
- 全球独立GPU市场份额为17%，在独立GPU市场中排名第二。

5. 景嘉微：国产GPU领军企业

公司背景：成立于2006年，是国内唯一商用GPU公司。
主要产品：
- JM5400：应用于军用领域，具备高可靠性。
- JM7200：成功拓展民用和信创市场，支持4K显示和多种视频解码格式。
- JM7201：JM7200的民用版本，降低能耗，提升性能。
- JM9系列：第三代GPU芯片，预计性能达到GTX1080水平，目标中高端市场。
市场表现：2021年上半年芯片营收同比增长13.5倍，占总营收45.1%。
合作情况：与国内主要CPU和操作系统厂商合作，成功进入信创市场。

关键信息

GPU技术特点：采用流式并行计算模式，适合大规模并发计算；相比CPU，GPU拥有更强的并行处理能力。
GPU市场趋势：GPU市场正从图显向计算领域扩展，特别是在AI和大数据应用中。
NVIDIA发展：技术革新、场景拓展和外延并购推动NVIDIA持续成长，其数据中心业务增速显著。
景嘉微发展：受益于国产化和信创市场，景嘉微GPU芯片在民用领域取得突破，JM9系列芯片性能有望达到国际先进水平。

风险提示

市场竞争加剧：NVIDIA和AMD在独立GPU市场占据主导地位，景嘉微面临激烈竞争。
市场发展不及预期：GPU在计算领域的应用可能受到FPGA和ASIC等技术的冲击。
产品迭代不及预期：NVIDIA若未能及时推出新产品，可能影响其市场地位。
性能不及预期：景嘉微第三代芯片若无法达到预期性能，将影响其向民用市场的拓展。

附：GPU重要参数解析

CUDA Core和Tensor Core：提供计算能力的硬件单元，Tensor Core可显著提升深度学习效率。
像素填充速率：衡量GPU图像处理能力的重要指标。
显存容量与带宽：决定GPU能处理的数据量及传输速度，对AI训练尤为重要。
制作工艺：影响GPU性能和功耗，工艺越小，性能越好。
接口与支持：如PCIe、DirectX等，决定GPU的兼容性和性能发挥。

总结

GPU作为计算机图形显示和计算领域的核心组件，其市场正在快速增长，特别是在AI和大数据时代。NVIDIA和AMD作为全球GPU巨头，主导市场发展，而景嘉微作为国内唯一商用GPU厂商，在国产化和信创背景下展现出良好的发展潜力。随着技术进步和市场拓展，GPU的应用场景将更加广泛，同时面临来自其他加速芯片的竞争。

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