從行業(yè)人士獲悉,受大模型熱潮提振,算力市場需求旺盛,算力服務(wù)器呈現(xiàn)持續(xù)緊缺狀態(tài),配貨周期偏長。服務(wù)器廠商預(yù)計普遍要等6個月以上才能拿到最新的GPU,GPU短缺情況至少會持續(xù)到明年。
GPU短缺情況至少會持續(xù)到明年 預(yù)計2027年全球GPU市場規(guī)模分析
從行業(yè)人士獲悉,受大模型熱潮提振,算力市場需求旺盛,算力服務(wù)器呈現(xiàn)持續(xù)緊缺狀態(tài),配貨周期偏長。服務(wù)器廠商預(yù)計普遍要等6個月以上才能拿到最新的GPU,GPU短缺情況至少會持續(xù)到明年。數(shù)據(jù)顯示,以GPU為主的人工智能算力近年來呈快速增長態(tài)勢。2016年,整個算力結(jié)構(gòu)中,國內(nèi)人工智能算力比例只占3%左右,而到2022年該比重已超50%。
應(yīng)用場景:數(shù)據(jù)中心、游戲業(yè)務(wù)、圖形顯示、OEM、加密貨幣
GPU技術(shù)不斷發(fā)展,GPU的應(yīng)用場景也隨之不斷拓寬,不僅包含圖形處理,還在AI、邊緣計算等新領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。圖形顯示是GPU最基本的功能。GPU的誕生原因就是分擔CPU計算量,憑借其處理并行計算的優(yōu)勢承擔圖像信息的運算工作。在游戲畫面顯示、圖像運算等領(lǐng)域廣泛應(yīng) 用。GPGPU被視為AI時代的算力核心。應(yīng)用于人工智能場景的服務(wù)器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片。加速芯片和中央處理器的性能結(jié)合支撐高吞吐量的運算需求, 為圖形視覺處理、語音交互等場景提供算力支持,已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的重要支撐力量。GPU由于在架構(gòu)設(shè)計上擅長進行大量數(shù)據(jù)運 算,被廣泛應(yīng)用于人工智能計算中。在人工智能的應(yīng)用和研究、智能安防、邊緣計算、無人駕駛等領(lǐng)域發(fā)揮作用。
應(yīng)用場景:人工智能芯片GPGPU、FPGA、ASIC的選擇
GPGPU:為通用圖形處理器,擅長圖形處理,“粗粒度并行”技術(shù)。特點為擁有高靈活性、運用并行結(jié)構(gòu)、在圖形和復(fù)雜算法上效率較 高;缺點為價格貴且功耗高。FPGA:為現(xiàn)場可編程邏輯陣列,擅長于算法更新頻繁的專用領(lǐng)域。特點為靈活性適中、可以同時進行數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行計算、制作成 本低于ASIC、定制化、功耗低。在國內(nèi)多用于芯片驗證。ASIC:為專用集成電路,應(yīng)用于市場需求量大的專用領(lǐng)域。指應(yīng)特定用戶要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計、制造的集成電路,特點是 靈活性較低、高性能、成本高、可靠性高。缺點是算法相對固定、開發(fā)時間成本高。
據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院出版的《2020-2025年中國GPU市場發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)查及供需格局分析預(yù)測報告》統(tǒng)計分析顯示:
GPU(Graphic Processing Unit)即圖形處理器,是一種專門進行圖形和圖像相關(guān)運算工作的微處理器,現(xiàn)已成為高性能計算及人工智能領(lǐng)域的核心部件。
現(xiàn)代的GPU不僅具備高性能圖形處理能力,更是高性能計算和人工智能領(lǐng)域的算力核心,廣泛應(yīng)用于云計算、數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習、智慧醫(yī)療、自動駕駛、金融等計算密集型領(lǐng)域。
GPU可并行處理大量數(shù)據(jù),計算能力出色。CPU與GPU有著完全不同的邏輯架構(gòu),CPU具備完善的控制器、Cache以及存儲單元,適用于功能復(fù)雜的通用計算;GPU則很大程度上省略了控制器和Cache,并包含了大量的ALU(邏輯運算單元),能夠?qū)崿F(xiàn)同時處理多任務(wù)的并行計算,在大量的、繁雜的重復(fù)計算領(lǐng)域具備優(yōu)勢。舉例而言,主流CPU的浮點運算能力一般在幾十GFLOPS,而Tesla K40雙精度浮點運算能力可達1.43TFLOPS。在深度學(xué)習訓(xùn)練上,采用GPU加速算法,在某些情況下可實現(xiàn)超過人類水平的識別和檢測能力。
GPU的發(fā)展趨勢主要有兩個方向:一是延續(xù)傳統(tǒng)意義的GPU,隨著視覺和虛擬現(xiàn)實的發(fā)展,對圖像顯形計算提出更高要求,以達到更逼真的視覺效果。二是高性能計算(GPGPU),包括通用計算和人工智能計算。GPGPU作為運算協(xié)處理器,能夠提升浮點運算的進度和性能,滿足不同計算場景的需要。
2022年全球GPU市場規(guī)模達到448.3億美元,國內(nèi)外市場空間正高速增長,年復(fù)合增長率達到32.8%。Verified Market Research 數(shù)據(jù)顯示,2020年,全球GPU市場規(guī)模為254.1億美元,且該機構(gòu)預(yù)計2028年市場規(guī)模將達到2465.1億美元, 對應(yīng)年復(fù)合增長率達32.8%。
國際獨立GPU市場由Nvidia、AMD八二分成,國內(nèi)市場中國企業(yè)體量快速增長 。國際市場上,英偉達、AMD瓜分市場,Jon Peddie Research數(shù)據(jù)顯示2022Q1英偉達占據(jù)79%市場份額,AMD占據(jù)21%。英偉達在獨立 GPU領(lǐng)域一枝獨秀,AMD在集成GPU領(lǐng)域可與英偉達競爭。國內(nèi)GPU龍頭企業(yè)景嘉微2022年上半年營業(yè)收入5.44億人民幣,2021年營業(yè)收入10.93億人民幣;2022年上半年海光 信息營業(yè)收入為25.3億元,而英偉達2022Q2營收為67億美元,2021年NVIDIA中國區(qū)的營收約為71億美元。相比之下,國產(chǎn)廠商相對規(guī) 模暫時較小,未來成長空間廣闊。
GPU應(yīng)用場景不斷擴大拉動GPU市場空間迅猛增長,根據(jù)Verified Market Research預(yù)測,2027年中國GPU市場規(guī)模將 會增長至345.57億美元。GPU市場主要應(yīng)用場景可概括為:AI&數(shù)據(jù)中心、智能汽車、游戲。AI&數(shù)據(jù)中心:新一輪AI對算力需求遠超以往:ChatGPT類語言大模型底層是2017年出現(xiàn)的Transformer架構(gòu),該架構(gòu)相比傳統(tǒng)的 CNN/RNN為基礎(chǔ)的AI模型,參數(shù)量達到數(shù)千億,對算力消耗巨大,對算力硬件有大量需求。隨著對商業(yè)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)處理要求算力的不 斷提高,GPU的通用計算能力正在越來越廣泛地被應(yīng)用與數(shù)據(jù)中心和國家超算中心的建設(shè)。智能汽車:智能汽車方興未艾,自動駕駛和智慧座艙是智能汽車發(fā)展的主要方向,均需大量使用GPU。游戲:游戲業(yè)務(wù)是GPU應(yīng)用的傳統(tǒng)領(lǐng)域,對游戲畫面進行3D渲染,英偉達的游戲業(yè)務(wù)穩(wěn)中有進。
未來行業(yè)市場發(fā)展前景和投資機會在哪?欲了解更多關(guān)于行業(yè)具體詳情可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的報告《2020-2025年中國GPU市場發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)查及供需格局分析預(yù)測報告》。由中研普華研究院撰寫,本報告對我國GPU行業(yè)的供需狀況、GPU發(fā)展現(xiàn)狀、GPU子行業(yè)發(fā)展變化等進行了分析,重點分析了GPU行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、GPU行業(yè)的發(fā)展建議、GPU行業(yè)競爭力,以及行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。GPU報告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài),對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
GPU行業(yè)研究報告旨在從國家經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略入手,分析GPU未來的政策走向和監(jiān)管體制的發(fā)展趨勢,挖掘GPU行業(yè)的市場潛力,基于重點細分市場領(lǐng)域的深度研究,提供對產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域結(jié)構(gòu)、市場競爭、產(chǎn)業(yè)盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪,清晰發(fā)展方向。
在形式上,GPU報告以豐富的數(shù)據(jù)和圖表為主,突出文章的可讀性和可視性,避免套話和空話。報告附加了與行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)、GPU政策法規(guī)目錄、主要企業(yè)信息及GPU行業(yè)的大事記等,為投資者和業(yè)界人士提供了一幅生動的GPU行業(yè)全景圖。
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