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2020年GPU行業(yè)發(fā)展前景:GPU是人工智能的重要組成部分,市場(chǎng)空間廣闊[圖]

    一、從世界巨頭尋找發(fā)展的足跡

    1、GPU的作用與分類

    GPU(graphicsprocessingunit,圖形處理器)又被稱為顯示芯片,多用于個(gè)人電腦、工作站、游戲主機(jī)以及移動(dòng)設(shè)備(智能手機(jī)、平板電腦、VR設(shè)備)上專門運(yùn)行繪圖運(yùn)算的微處理器。

    結(jié)構(gòu)決定GPU更適合并行計(jì)算,GPU與CPU主要區(qū)別在于片內(nèi)的緩存體系和數(shù)字邏輯運(yùn)算單元的結(jié)構(gòu)差異:GPU核(尤其ALU運(yùn)算單元)的數(shù)量遠(yuǎn)超CPU但是結(jié)構(gòu)較CPU簡(jiǎn)單,因此被稱為眾核結(jié)構(gòu)。眾核結(jié)構(gòu)非常適合把同樣的指令流并行發(fā)送到眾核上,采用不同的輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行,從而完成圖形處理中的海量簡(jiǎn)單操作,如對(duì)每一個(gè)頂點(diǎn)進(jìn)行同樣的坐標(biāo)變換,對(duì)每一個(gè)頂點(diǎn)按照同樣的光照模型計(jì)算顏色值。GPU利用自身處理海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),通過(guò)提高總的數(shù)據(jù)吞吐量(Throughput)來(lái)彌補(bǔ)執(zhí)行時(shí)間(Latency)長(zhǎng)的缺點(diǎn)。

    一般而言,消費(fèi)者在選購(gòu)消費(fèi)電子產(chǎn)品的時(shí)候,例如在選購(gòu)移動(dòng)電話或者筆記本時(shí),會(huì)更加關(guān)注CPU(CentralProcessingUnit,中央處理器)的性能,例如CPU的品牌、系列、核心數(shù)量等等,而GPU受到的關(guān)注就相對(duì)較少。GPU(GraphicProcessingUnit),及圖形處理器,是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上做圖像和圖形相關(guān)運(yùn)算工作的微處理器。在PC誕生之初,并存在GPU的念,所有的圖形計(jì)算都由CPU進(jìn)行計(jì)算。然而,使用CPU做圖形計(jì)算速度較慢,于是就設(shè)計(jì)了專門的圖形加速卡用以幫助處理圖形計(jì)算。再后來(lái),NVIDIA提出了GPU的概念,將GPU提升帶了一個(gè)單獨(dú)的計(jì)算單元的地位。

    CPU一般由邏輯運(yùn)算單元、控制單元和存儲(chǔ)單元組成。CPU雖然有多核,但總數(shù)沒(méi)有超過(guò)兩位數(shù),每個(gè)核都有足夠大的緩存;CPU有足夠多的數(shù)字和邏輯運(yùn)算單元,并輔助有很多加速分支判斷甚至更復(fù)雜的邏輯判斷的硬件。因此,CPU擁有超強(qiáng)的邏輯能力。GPU的優(yōu)勢(shì)在于多核,核數(shù)遠(yuǎn)超CPU,可以達(dá)到數(shù)百個(gè),每個(gè)核擁有的緩存相對(duì)較小,數(shù)字邏輯運(yùn)算單元少且簡(jiǎn)單。因此,GPU相對(duì)于CPU更適用于處理數(shù)據(jù)并行計(jì)算問(wèn)題

CPU與GPU的區(qū)別

CPU
GPU
設(shè)計(jì)目標(biāo)
側(cè)重于程序執(zhí)行的效率
重在對(duì)大量趨同計(jì)算的并行處理
運(yùn)行復(fù)雜程度高,需要處理各種不同的數(shù)據(jù)行,同時(shí)邏輯判斷有需要處理大量分支跳轉(zhuǎn)和中斷
運(yùn)行復(fù)雜度低,面對(duì)的是不被打斷的計(jì)算環(huán)境,處理類型統(tǒng)一的、無(wú)相關(guān)性的大規(guī)模數(shù)據(jù)
內(nèi)部架構(gòu)
大部分晶體管用于控制,緩存的等的設(shè)計(jì),負(fù)責(zé)算數(shù)邏輯的處理單元不多
大部分的警惕管用于算數(shù)邏輯處理單元
邏輯核心復(fù)雜
邏輯核心簡(jiǎn)單
適用任務(wù)
適合運(yùn)行具有分支密集型,不規(guī)則數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、邏輯更加靈活復(fù)雜等特點(diǎn)的串行程序。
合適處理計(jì)算密集型、數(shù)據(jù)耦合度低、高度并行化的計(jì)算任務(wù)

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    GPU具有兩種分類方式,一種根據(jù)與CPU的關(guān)系,另一種是根據(jù)GPU所在的應(yīng)用端類別。根據(jù)與CPU的關(guān)系,GPU可以分為獨(dú)立CPU和GPU。獨(dú)立GPU一般焊接在顯卡的電路板上,位置在顯卡的風(fēng)扇下面。獨(dú)立GPU使用的是專用的顯示存儲(chǔ)器,顯存帶寬決定了和GPU的連接速度。集成GPU一般與CPU集成在一起。集成GPU與CPU共有一個(gè)風(fēng)扇和緩存。集成GPU由于設(shè)計(jì)制作、驅(qū)動(dòng)程序都由CPU廠家完成,因此兼容性較好;此外,由于CPU與GPU實(shí)現(xiàn)了集成,因此,集成GPU的占用空間??;實(shí)現(xiàn)GPU與CPU的適配與兼容,集成GPU的性能相對(duì)獨(dú)立GPU較弱,因此功耗和成本相對(duì)獨(dú)立GPU較低。獨(dú)立GPU由于擁有獨(dú)立的顯存,更大的空間和更好的散熱,因此在性能上面獨(dú)立顯卡更好;但需要額外的空間,能夠滿足復(fù)雜龐大的圖形處理需求,并提供高效的視頻編碼應(yīng)用。然而,強(qiáng)勁的性能意味著更高的耗能,獨(dú)立GPU需要額外的供電,并且成本也更高。

集成顯卡與獨(dú)立顯卡的區(qū)別

區(qū)別
集成顯卡
獨(dú)立顯卡
與CPU的關(guān)系
集成在CPU里面的圖像處理單位,構(gòu)成CPU的一部分
單獨(dú)插在主板上的圖像處理單位,其接口是PCIE接口,是一個(gè)單獨(dú)的電腦組件
價(jià)格
兼容性
較好
較差
性能
較差
較好
升級(jí)成本
功耗
是否占用電腦內(nèi)存
主要生產(chǎn)商與產(chǎn)品
Intel(HD系列)、AMD(APU系列)
AMD(Radeon系列),NVIDIA(GeForce系列)
主要應(yīng)用領(lǐng)域
移動(dòng)計(jì)算市場(chǎng),如筆記本和智能手機(jī)
高性能游戲電腦,VR/AR,人工智能

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    根據(jù)應(yīng)用終端類別,可以分為PCGPU,服務(wù)器GPU,移動(dòng)GPU。PCGPU應(yīng)用于PC端。根據(jù)其所在產(chǎn)品定位既可以使用集成GPU,也可以使用獨(dú)立GPU。例如,若PC以輕辦公,文字編纂為主,一般產(chǎn)品會(huì)選擇搭載集成GPU;若PC需要制作高清圖片,編輯視頻,渲染游戲等,則選擇的產(chǎn)品搭載獨(dú)立GPU。服務(wù)器GPU應(yīng)用于服務(wù)器,可做專業(yè)可視化、計(jì)算加速、深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用,根據(jù)云計(jì)算、人工智能等一系列技術(shù)的發(fā)展,服務(wù)器GPU將會(huì)以獨(dú)立GPU為主。移動(dòng)端輕薄化已經(jīng)成為趨勢(shì),終端內(nèi)部?jī)艨臻g由于多種功能模組的增加已經(jīng)快速下降;同時(shí)就目前移動(dòng)端需要處理的視頻和圖像而言,集成GPU已經(jīng)能夠滿足。所以移動(dòng)GPU一般采用集成GPU。

GPU按終端類別分類

 

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    2、GPU市場(chǎng):寡頭競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨

    PCGPU市場(chǎng),Intel優(yōu)勢(shì)明顯。智研咨詢發(fā)布的《2020-2026年中國(guó)GPU行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局及行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》顯示:全球2019年第四季度PC領(lǐng)域GPU出貨量,Intel是全球最大的處理器供應(yīng)商。目前主流的處理器架構(gòu)是X86,主要的供應(yīng)商是Intel,AMD,VIA。截至2019年第四季度,消費(fèi)級(jí)x86CPU市場(chǎng)中,包括桌面品臺(tái),移動(dòng)端平臺(tái)(筆記本和平臺(tái)LOT物聯(lián)網(wǎng))中,Intel占據(jù)了84.4%的市場(chǎng)份額,AMD占據(jù)了15.5%的市場(chǎng)份額。Intel憑借在CPU出貨量上的優(yōu)勢(shì),通過(guò)銷售集成GPU,實(shí)現(xiàn)了在GPU市場(chǎng)的霸主地位。Intel以63%的市場(chǎng)份額排名第一,對(duì)比2019年第三季度環(huán)比下滑了2個(gè)百分點(diǎn);AMD作為全球第二大的X86架構(gòu)處理器供應(yīng)商,既受益于CPU出貨帶動(dòng)的集成GPU出貨量,也受益于自身優(yōu)秀的獨(dú)立GPU的出貨。

    AMD以19%的市場(chǎng)份額排名二,環(huán)比上升3個(gè)百分點(diǎn);NVIDIA是全球領(lǐng)先的獨(dú)立GPU供應(yīng)商,同時(shí)結(jié)合ARM架構(gòu)處理器,出貨集成GPU,市場(chǎng)份額為18%,環(huán)比下降了1個(gè)百分點(diǎn)。

全球PCGPU市場(chǎng)份額

 

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Intel與AMD處理器出貨量之間的對(duì)比

 

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    獨(dú)立GPU領(lǐng)域,AMD奮起直追。截至2019年第四季度,在獨(dú)立GPU域中,NVIDIA以68.92%的市場(chǎng)份額占據(jù)較大的優(yōu)勢(shì)。AMD方面,AMD得益于在2018Q4所推出RX5500及RX5600系列,以及RX5700系列的放量,多方因素共同促使AMD顯卡份額大漲,從2018年18.77%上升至31.08%。AMD推出的Radeon系列部分型號(hào)采用7nm工藝,并且在與NVIDIA的產(chǎn)品對(duì)比中(RTX2070對(duì)標(biāo)RX5700,RTX2070S對(duì)標(biāo)5700XT),同系列AMD性能略強(qiáng),價(jià)格更低,重點(diǎn)是功耗一樣。更強(qiáng)的性能,更低的功耗,AMD的產(chǎn)品無(wú)疑對(duì)NVIDIA的市場(chǎng)份額造成了挑戰(zhàn)。

全球獨(dú)顯的市場(chǎng)份額

 

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NVIDIA與AMD產(chǎn)品性能對(duì)比

 

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整機(jī)功耗測(cè)試(單位:瓦)

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    五雄爭(zhēng)霸,手機(jī)廠商不甘寂寞。在移動(dòng)GPU領(lǐng)域,主要以Imagination、ARM、Qualcomm、Vivante、NVIDIA為主。高通目前是Android陣營(yíng)最大的處理器供應(yīng)商。移動(dòng)端主要使用集成GPU,因此,高通GPU因其處理器的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)也有所受益。ARMMailGPU的主要使用者是華為和三星。ARMMail的GPU性能相對(duì)較弱,因此華為在2018年通過(guò)推出GPUTurbo軟硬件優(yōu)化彌補(bǔ)短板。三星方面已經(jīng)與AMD前敵多年的IP授權(quán),AMD將向三星授權(quán)最新的7nmRDNA架構(gòu)Radeon顯卡IP,并且嘗試自研GPU。蘋(píng)果在與Imagination取消合作兩年后,再次選擇與Imagination合作,并給予支付授權(quán)費(fèi)。雖然目前手機(jī)巨頭都是采取購(gòu)買GPU廠商IP的方式,但是目前三星、蘋(píng)果、華為等有相關(guān)計(jì)劃進(jìn)行GPU自研項(xiàng)目。手機(jī)已經(jīng)進(jìn)入同質(zhì)化時(shí)代,手機(jī)之間的差異性已經(jīng)成為手機(jī)廠商競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。公版GPU難以使手機(jī)廠商產(chǎn)生本質(zhì)的差異性。因此,手機(jī)需要通過(guò)自研GPU以及CPU實(shí)現(xiàn)手機(jī)性能的差異化,從而獲得市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

全球移動(dòng)GPU主要供應(yīng)商

廠商
GPU核心
授權(quán)商
Imagination
PowerVR系系列列,SGX
Intel、聯(lián)發(fā)科、LG、高通、瑞薩、三星、海思
ARM
Mail系列
三星、海思、瑞芯微、展訊、意法半導(dǎo)體、全志
Qualcomm
Adreno系列
自用、不對(duì)外授權(quán)
Vivante
GC系列
飛思卡爾、軍政、Marvell
NVIDIA
Geforce系列、Tegra
開(kāi)普勒架構(gòu)已對(duì)外授權(quán)

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    二、中國(guó)GPU服務(wù)器

    1、中國(guó)GPU服務(wù)器市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模

    2018年下半年中國(guó)GPU服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模為7.8億美金(約合人民幣53.8億元),同比增長(zhǎng)107.3%。 2018年全年中國(guó)GPU服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模為13.05億美金(約合人民幣90.05億元),同比增長(zhǎng)131.2%。IDC預(yù)測(cè),到2023年中國(guó)GPU服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到43.2億美金(約合人民幣298億元),未來(lái)5年整體市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率(CAGR)為27.1%。

2018-2023年中四GPU服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模同比增長(zhǎng)走勢(shì)預(yù)測(cè)

 

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    2018年中國(guó)GPU服務(wù)器市場(chǎng)量?jī)r(jià)齊升,出貨量和銷售額均實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。

    從行業(yè)來(lái)看,互聯(lián)網(wǎng)為主要采購(gòu)行業(yè),占據(jù)60%以上的市場(chǎng)份額,是拉動(dòng)市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要行業(yè);政府的采購(gòu)量也有所上升,超過(guò)了10%的市場(chǎng)份額;

    從產(chǎn)品來(lái)看,4卡及以上GPU服務(wù)器占據(jù)了8成以上的市場(chǎng)份額,其中4卡、8卡、16卡均占有20%以上的市場(chǎng)份額;

    從廠商來(lái)看,浪潮、華為和曙光在出貨量和銷售額方面均位列市場(chǎng)前三;

    從市場(chǎng)趨勢(shì)來(lái)看,AI服務(wù)器和邊緣計(jì)算服務(wù)器等面向特定工作負(fù)載的細(xì)分服務(wù)器市場(chǎng)迎來(lái)爆發(fā),各大廠商加速布局該領(lǐng)域并推出新產(chǎn)品,2019年這些細(xì)分市場(chǎng)仍將是市場(chǎng)的熱點(diǎn)。

2018年中國(guó)GPU服務(wù)器廠商市場(chǎng)份額情況

 

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    “計(jì)算和數(shù)據(jù)是人工智能不可缺少的組成部分。2018年,人工智能的發(fā)展引領(lǐng)中國(guó)GPU服務(wù)器市場(chǎng)的高速增長(zhǎng);訓(xùn)練依然是GPU服務(wù)器的主要工作負(fù)載,未來(lái)幾年推理工作負(fù)載的服務(wù)器也會(huì)逐漸上升;在深度學(xué)習(xí)的不斷推動(dòng)下人工智能取得重要突破;到目前為止,除了專業(yè)人工智能公司以外,許多大型公司也同時(shí)開(kāi)始涉足深度學(xué)習(xí),并應(yīng)用在廣泛的商業(yè)實(shí)踐中。2018年以前,互聯(lián)網(wǎng)是GPU服務(wù)器的主要采購(gòu)行業(yè),如今,許多傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)GPU服務(wù)器也慢慢有所需求,嘗試將人工智能技術(shù)與自己的行業(yè)相結(jié)合。由此看來(lái),GPU服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模還有很大上升空間。

    2、GPU將在數(shù)據(jù)中心長(zhǎng)足發(fā)展

    GPU在A.I數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域?qū).I專用芯片的技術(shù)突襲防御性較強(qiáng)。相比于由圖形處理器演進(jìn)而來(lái)的GPU,當(dāng)前許多公司基于FPGA、ASIC從事A.I專用芯片研發(fā),以挑戰(zhàn)GPU在A.I領(lǐng)域的霸主地位, GPU在A.I數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域?qū).I專用芯片的防御性較強(qiáng)。GPU的性能特點(diǎn)與A.I數(shù)據(jù)中心對(duì)處理器的需求非常契合,并且在長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展中已經(jīng)形成了完整的生態(tài),相比較而言,無(wú)論是FPGA、還是ASIC路線A.I專用芯片,都尚處于發(fā)展階段,而要成功打造一款通用芯片,時(shí)間的積淀非常重要。

    GPU具有較為完整的技術(shù)生態(tài)。高運(yùn)算性能硬件、驅(qū)動(dòng)支撐、API接口、通用計(jì)算引擎/算法庫(kù)、較為成熟的開(kāi)發(fā)環(huán)境都為應(yīng)用GPU的深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者提供了足夠友好、易用的工具環(huán)境。開(kāi)發(fā)者可以迅速獲取到深度學(xué)習(xí)加速算力,降低了深度學(xué)習(xí)模型從研發(fā)到訓(xùn)練加速的整體開(kāi)發(fā)周期。

    驅(qū)動(dòng)程序,獨(dú)立顯卡廠商不僅提供高性能硬件,也一直提供配套驅(qū)動(dòng)來(lái)支持其GPU調(diào)用計(jì)算資源。早期圖形處理、游戲業(yè)務(wù)的優(yōu)勢(shì)地位使得英偉達(dá)一直在GPU驅(qū)動(dòng)下了不少功夫,公司總部大多數(shù)員工都是從事驅(qū)動(dòng)程序的研發(fā)工作。從圖形接口API來(lái)看,不同的獨(dú)立顯卡廠商提供不同的圖形標(biāo)準(zhǔn)API,而不同的API接口適應(yīng)于不同的計(jì)算系統(tǒng),如OpenGL標(biāo)準(zhǔn)支持Unix系統(tǒng)的服務(wù)器計(jì)算平臺(tái),Direct3D支持windows系統(tǒng)的PC。英偉達(dá)推出的CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)通用并行計(jì)算平臺(tái),是為利用GPU并行運(yùn)算能力開(kāi)發(fā)的計(jì)算平臺(tái)。可以讓開(kāi)發(fā)人員用C語(yǔ)言編寫(xiě)的程序在其處理器上高速運(yùn)行,大大提升了通用GPU的易用性。

    算法庫(kù),CUDA包括了大量的GPU加速庫(kù)和基于C語(yǔ)言的編程工具,開(kāi)發(fā)者可以在熟悉的編程環(huán)境下便捷地調(diào)用加速庫(kù)。CUDA提供的算法庫(kù)可以讓?xiě)?yīng)用程序像調(diào)用庫(kù)函數(shù)一樣簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)一些深度學(xué)習(xí)算法。CUDA開(kāi)發(fā)人員的數(shù)量在5年里增長(zhǎng)了14倍,超過(guò)60萬(wàn)人,CUDASDK的下載量達(dá)到180萬(wàn)。眾多CUDA開(kāi)發(fā)人員對(duì)于維持英偉達(dá)GPU客戶黏性非常重要。

    GPU完整的技術(shù)生態(tài),吸引了大量A.I企業(yè)采用GPU進(jìn)行人工智能加速,建立了良好的行業(yè)生態(tài)。英偉達(dá)與科研機(jī)構(gòu)開(kāi)展合作項(xiàng)目,深入了解科研領(lǐng)域需要的運(yùn)算問(wèn)題,為其提供專業(yè)的超級(jí)計(jì)算加速解決方案。英偉達(dá)與不同應(yīng)用領(lǐng)域的企業(yè)合作,如醫(yī)療、金融、天氣等,開(kāi)發(fā)面向不同領(lǐng)域的加速產(chǎn)品。截止2016年底,與英偉達(dá)合作開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的公司已經(jīng)達(dá)到了19,439家。除了傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司以外,還有很多創(chuàng)業(yè)公司,用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、搜索引擎、醫(yī)學(xué)成像、機(jī)器人、數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用加速。

GPU浮點(diǎn)運(yùn)算能力

 

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    GPU的高運(yùn)算性能使其迅速占領(lǐng)A.I數(shù)據(jù)中心市場(chǎng),完備的生態(tài)環(huán)境可幫助其維持霸主地位。從上圖可以看出,GPU的浮點(diǎn)運(yùn)算能力一直保持著直線上升。英偉達(dá)在2017年GPU技術(shù)大會(huì)上發(fā)布的全新一代人工智能GPU芯片—TeslaV100能夠達(dá)到15Tflops的單精度浮點(diǎn)性能,7.5Tflops的雙精度浮點(diǎn)性能,可以滿足當(dāng)前A.I深度學(xué)習(xí)的運(yùn)算能力。GPU持續(xù)提升的運(yùn)算能力是其維持在A.I數(shù)據(jù)中心這一運(yùn)算密集型應(yīng)用場(chǎng)景中霸主地位的根本,而面對(duì)眾多新興A.I芯片的挑戰(zhàn),GPU已經(jīng)建立起的完備的生態(tài)環(huán)境可幫助其提高防御能力。

    GPU的生態(tài)環(huán)境有利于其將在訓(xùn)練學(xué)習(xí)領(lǐng)域(A.I數(shù)據(jù)中心)建立的優(yōu)勢(shì)延續(xù)至推理應(yīng)用領(lǐng)域(前端電子產(chǎn)品)。當(dāng)前GPU已經(jīng)占據(jù)了A.I數(shù)據(jù)中心市場(chǎng),學(xué)習(xí)階段處理器需求已經(jīng)被GPU占領(lǐng)。未來(lái)隨著A.I行業(yè)應(yīng)用的逐漸落地,推理階段處理器需求將持續(xù)放量。從學(xué)習(xí)到推理階段,算法部署的平滑、便捷性是需要考慮的重要問(wèn)題。如果從數(shù)據(jù)中心、云端到前端應(yīng)用,整個(gè)產(chǎn)品線都采用英偉達(dá)的CUDA計(jì)算平臺(tái),可以極大地減少算法跨平臺(tái)的難度,實(shí)現(xiàn)平滑過(guò)渡,省去了變更運(yùn)行環(huán)境所需的協(xié)同工作。

    相比較而言,無(wú)論是FPGA、還是ASIC,都尚處于發(fā)展階段。目前有一些公司基于FPGA技術(shù)路線或ASIC技術(shù)路線開(kāi)發(fā)的A.I專用芯片,是為滿足自身的需求而進(jìn)行的個(gè)性化開(kāi)發(fā)。典型的就是谷歌的TPU,公司并沒(méi)有計(jì)劃將其做成一款通用芯片推向市場(chǎng)。有些公司也在基于FPGA或ASIC開(kāi)發(fā)通用的A.I專用芯片,但是都未達(dá)到GPU的成熟程度。一款芯片要做的具有通用性,性能穩(wěn)定優(yōu)異,需要較長(zhǎng)時(shí)間的應(yīng)用、優(yōu)化、驗(yàn)證。但是不可否認(rèn)的是,長(zhǎng)期來(lái)看,GPU能耗高、價(jià)格貴等問(wèn)題也給A.I專用芯片留下了機(jī)會(huì)。

    A.I數(shù)據(jù)中心需求增加。當(dāng)前深度學(xué)習(xí)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理需求,需要專業(yè)的A.I數(shù)據(jù)中心來(lái)支撐。隨著A.I的縱深發(fā)展,未來(lái)A.I數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)、流量和處理能力也將隨之提升,對(duì)專業(yè)數(shù)據(jù)中心需求將會(huì)增多。具體表現(xiàn)為:當(dāng)前許多從事A.I研發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭,像亞馬遜、百度、騰訊等,都已部署自己的數(shù)據(jù)中心,并嘗試承載A.I業(yè)務(wù),許多A.I潛在應(yīng)用行業(yè)客戶尚未部署自己的A.I數(shù)據(jù)中心。隨著A.I行業(yè)應(yīng)用繼續(xù)深入發(fā)展,A.I數(shù)據(jù)中心的數(shù)量和規(guī)模將會(huì)持續(xù)增加。預(yù)測(cè)到2020年超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心將占全部數(shù)據(jù)中心服務(wù)器安裝量的47%,達(dá)到485個(gè)。預(yù)計(jì)專業(yè)的A.I數(shù)據(jù)中心增長(zhǎng)趨勢(shì)與之相同,未來(lái)幾年A.I數(shù)據(jù)中心也呈現(xiàn)直線上升。

超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心數(shù)量走勢(shì)預(yù)測(cè)(個(gè))

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    GPU的A.I數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)將繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)。2015-2017財(cái)年(2017財(cái)年時(shí)間為:2016年2月1日-2017年1月31日,其他時(shí)間依次類推),英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入達(dá)到了:3.17、3.39和8.3億美元。說(shuō)明CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)已經(jīng)廣泛部署,GPU在數(shù)據(jù)中心發(fā)揮的強(qiáng)大作用已經(jīng)被廣泛認(rèn)可。當(dāng)前英偉達(dá)GPU在數(shù)據(jù)中心滲透率還不到1%,市場(chǎng)成長(zhǎng)空間仍然很大。

    目前,A.I數(shù)據(jù)中心(A.I數(shù)據(jù)中心只是GPU的全部數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的一部分,GPU應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心也有可能進(jìn)行A.I以外的超級(jí)計(jì)算)尚處于早期發(fā)展階段,主要是互聯(lián)網(wǎng)巨頭在A.I深度學(xué)習(xí)研發(fā)階段部署的A.I數(shù)據(jù)中心,隨著A.I縱深發(fā)展,A.I數(shù)據(jù)中心需求會(huì)繼續(xù)保持高速增長(zhǎng),GPU在數(shù)據(jù)中心的市場(chǎng)規(guī)模會(huì)進(jìn)一步爆發(fā)。IDC和Bernstein的研究報(bào)告對(duì)未來(lái)A.I數(shù)據(jù)中心GPU的市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)行了較為保守的估算和預(yù)測(cè)。2016年A.I數(shù)據(jù)中心GPU的市場(chǎng)規(guī)模達(dá)4.71億美元,預(yù)計(jì)到2020年A.I數(shù)據(jù)中心的GPU市場(chǎng)規(guī)模會(huì)達(dá)到近40億美元,繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)。

AI數(shù)據(jù)中心GPU市場(chǎng)規(guī)模

2016A
2017
2018E
2019E
2020E
訓(xùn)練階段
471
892
1551
2446
3593
增長(zhǎng)率
90.02%
73.30%
57.70%
46.80%
90.02%
推理階段
0
57
143
259
404
增長(zhǎng)率
150.88%
81.12%
55.98%
總規(guī)模
471
952
1694
2705
3997
增長(zhǎng)率
101.12%
77.94%
59.68%
47.76%

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    三、捕捉GPU應(yīng)用的三大方向之一

    (一)、追求極致的娛樂(lè)與性能平衡

    1、全球游戲市場(chǎng)穩(wěn)步發(fā)展

    移動(dòng)端占據(jù)主要市場(chǎng),PC端游戲市場(chǎng)規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)大。近年來(lái),隨著移動(dòng)終端與PC終端的普及率不斷提升,游戲開(kāi)發(fā)商提供各類吸引玩家的游戲,游戲市場(chǎng)出現(xiàn)了蓬勃發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示,2019年,全球游戲市場(chǎng)預(yù)計(jì)將產(chǎn)生1521億美元的收入,年同比增長(zhǎng)9.6%;并且預(yù)計(jì)全球游戲市場(chǎng)從2018年到2022年會(huì)維持穩(wěn)定增長(zhǎng),年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到9%,到2020年全球游戲市場(chǎng)收入達(dá)到1960億美元。2019年,在各類游戲中,移動(dòng)游戲(智能手機(jī)及平板電腦)是最大的細(xì)分市,產(chǎn)生685億美元的市場(chǎng)收入,占據(jù)全球游戲市場(chǎng)規(guī)模的45%。由于越來(lái)越多玩家轉(zhuǎn)向了移動(dòng)端,網(wǎng)頁(yè)游戲的市場(chǎng)收入同比下滑15.1%,但是PC游戲收入規(guī)模同比增長(zhǎng)4%。因此,PC端游戲市場(chǎng)整體規(guī)模維持上升態(tài)勢(shì)。

2018-2022年全球游戲市場(chǎng)各細(xì)分市場(chǎng)收入預(yù)測(cè)

 

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2019年全球游戲市場(chǎng)設(shè)備及細(xì)分市場(chǎng)年同比

 

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    2、游戲發(fā)展,電競(jìng)市場(chǎng)功不可沒(méi)

    電競(jìng)?cè)θ藲饪焖倥噬?。游戲市?chǎng)的蓬勃發(fā)展離不開(kāi)電競(jìng)市場(chǎng)的貢獻(xiàn)。暴雪集團(tuán)推出了《魔獸爭(zhēng)霸》、《星際爭(zhēng)霸》、《Dota》等一系列經(jīng)典爆款游戲,玩家人數(shù)不斷上升。為提升游戲的知名度,吸引更多的玩家,游戲圈舉辦了相關(guān)的電子競(jìng)技比賽。隨著游戲行業(yè)的不斷發(fā)展,游戲行業(yè)已經(jīng)產(chǎn)生多款適用于電子競(jìng)技的熱門產(chǎn)品,端游方面有Dota2、英雄聯(lián)盟、風(fēng)暴英雄等;手游方面有王者榮耀、絕地求生等。熱門游戲的推出加上相關(guān)的賽事的宣傳,全球電競(jìng)?cè)θ藲庥l(fā)旺盛。2018年,全球電競(jìng)觀眾人數(shù)為3.95億,其中電競(jìng)愛(ài)好者人數(shù)為1.763億;預(yù)計(jì)2023年,全球電競(jìng)觀眾人數(shù)達(dá)到6.46億,同比增長(zhǎng)10.4%。

全球電競(jìng)觀眾人數(shù)

 

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    中國(guó)是全球電子競(jìng)技產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)區(qū)域。2018年,全球電子競(jìng)技收入規(guī)模為7.76億美元;2019年,全球電子競(jìng)技總收入為9.50億美元,同比增長(zhǎng)22.4%,實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。當(dāng)前,電子競(jìng)技產(chǎn)業(yè)已經(jīng)在全球多個(gè)地區(qū)開(kāi)展,以英雄聯(lián)盟為例,中國(guó)賽區(qū)為L(zhǎng)PL賽區(qū),北美賽區(qū)為L(zhǎng)CS賽區(qū),韓國(guó)為L(zhǎng)CK賽區(qū)等,還有部分外卡隊(duì)伍所在區(qū)域。2018年,北美地區(qū)的電子競(jìng)技收入在全球電子競(jìng)技行業(yè)所有地區(qū)的收入中,排名第一,為38.1%;西歐賽區(qū)為18.7%,排名第二;中國(guó)賽區(qū)排名第三,為18.10%。

全球電競(jìng)收入規(guī)模

 

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2018年全球電子競(jìng)技行業(yè)主要地區(qū)收入占比統(tǒng)計(jì)

 

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    中國(guó)賽區(qū)具備良好的電競(jìng)市場(chǎng)土壤,市場(chǎng)規(guī)模巨大。中國(guó)電競(jìng)用戶分布更為分散。數(shù)據(jù)顯示,中國(guó)有48.1%的電競(jìng)用戶是在24歲以下的學(xué)齡段用戶,更有高達(dá)28.1%的30歲以上用戶。廣泛的年齡段分布意味著中國(guó)電競(jìng)市場(chǎng)受眾人數(shù)較多,基礎(chǔ)良好,具備順延性。第二,中國(guó)的電競(jìng)用戶有下沉趨勢(shì)。從區(qū)域的角度來(lái)看,三線及以下城市電競(jìng)用戶占比達(dá)到51.5%,下沉趨勢(shì)明顯。第三,中國(guó)有優(yōu)秀的電競(jìng)產(chǎn)業(yè)鏈,內(nèi)容授權(quán)方面有騰訊游戲、完美世界等;賽事內(nèi)容有LPL、KPL;電競(jìng)戰(zhàn)隊(duì)有LGD、RNG、IG等;賽事承辦方有阿里體育,聯(lián)盟電競(jìng)等等;還有內(nèi)容傳播商斗魚(yú)、虎牙直播、企鵝電競(jìng)等。廣大的電競(jìng)?cè)w、電競(jìng)用戶群不斷下城,疊加完善的電競(jìng)產(chǎn)業(yè)鏈造就了中國(guó)電競(jìng)市場(chǎng)的快速發(fā)展。2016年,中國(guó)電競(jìng)產(chǎn)業(yè)為532.2億元,2017年為772.8億元,2018年已經(jīng)達(dá)到912.6億元,年復(fù)合增長(zhǎng)率為30.9%。預(yù)計(jì)2019年中國(guó)電競(jìng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模為1150.6億元,到2024達(dá)到2720億元,年復(fù)合增長(zhǎng)率為18.79%,有望維持快速增長(zhǎng)。

2016-2019H1中國(guó)電子競(jìng)技產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模

 

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2019-2024年中國(guó)電子競(jìng)技產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測(cè)

 

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    中國(guó)電競(jìng)市場(chǎng)的快速發(fā)展離不開(kāi)電競(jìng)用戶規(guī)模的快速增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)顯示,2017年中國(guó)電競(jìng)用戶為1.3億人,全球?yàn)?.4億人,中國(guó)電競(jìng)市場(chǎng)用戶在全球中占比為38.24%。2018年,中國(guó)電競(jìng)用戶已經(jīng)達(dá)到2.1億人,同比上升61.54%,占全球電競(jìng)用戶超過(guò)50%。MOB研究院預(yù)測(cè),2022年中國(guó)電競(jìng)用戶人數(shù)快速增長(zhǎng),將達(dá)到4.3億人,年復(fù)合增長(zhǎng)(從2012年開(kāi)始計(jì)算)為35.91%,占全球電競(jìng)用戶數(shù)53.75%。

電競(jìng)市場(chǎng)用戶規(guī)模

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2018/2019主要筆記本類別關(guān)注度對(duì)比

 

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    (二)、人工智能與深度學(xué)習(xí)

    1、未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的助推器——人工智能

    人工智能影響深遠(yuǎn),三大因素驅(qū)動(dòng)發(fā)展。當(dāng)前,人工智能已進(jìn)入新一輪爆發(fā)期,主要驅(qū)動(dòng)因素來(lái)自三個(gè)方面:一是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展提供了海量大數(shù)據(jù)資源,大大提升了算法有效性;二是計(jì)算機(jī)變革降低了硬件成本,縮短了運(yùn)算時(shí)間,推動(dòng)人工智能再次崛起;三是基礎(chǔ)算法和AI平臺(tái)自身創(chuàng)新加速,克服了傳統(tǒng)算法和人類手工總結(jié)不完備的缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)算法有效性大幅提升。人工智能快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力,正在對(duì)世界經(jīng)濟(jì)、經(jīng)濟(jì)進(jìn)步和人類生活產(chǎn)生極其深刻的影響。據(jù)預(yù)測(cè),人工智能將為全球貢獻(xiàn)13萬(wàn)億美元增量GDP,在2018年的基礎(chǔ)上增長(zhǎng)15%,平均每年給GDP貢獻(xiàn)1.2個(gè)百分點(diǎn)的增長(zhǎng),對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)具有巨大貢獻(xiàn)潛力,并可能從根本上改變?nèi)祟惿鐣?huì)的生產(chǎn)方式。

    人工智能前景廣闊,是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的一大助推器,吸引世界主要國(guó)家爭(zhēng)相布局。近年來(lái),美國(guó)、中國(guó)、日本、英國(guó)、法國(guó)、韓國(guó)、歐盟委員會(huì)都發(fā)布了促進(jìn)AI研究、開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的戰(zhàn)略,積極在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行卡位:美國(guó)于2011年推出《國(guó)家機(jī)器人計(jì)劃》,推出2.0版機(jī)器人路線圖并大力發(fā)展協(xié)作機(jī)器人;2013年公布《推進(jìn)創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)腦研究計(jì)劃》,計(jì)劃在未來(lái)12年投入45億美元,用于探索人類大腦工作機(jī)制;日本于2015年1月公布《機(jī)器人新戰(zhàn)略》,計(jì)劃到2020年,通過(guò)包括政府制度改革在內(nèi)的多種政策,擴(kuò)大機(jī)器人開(kāi)發(fā)投資,推進(jìn)千億日元規(guī)模機(jī)器人的扶持項(xiàng)目;歐盟的人腦計(jì)劃則于2013年入選了歐盟的未來(lái)旗艦技術(shù)項(xiàng)目,15個(gè)歐洲國(guó)家參與其中,預(yù)期將獲得歐盟10億歐元的資金支持。

    我國(guó):三步走戰(zhàn)略積極推動(dòng)AI發(fā)展。于2016年8月發(fā)布《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》,明確將人工智能作為發(fā)展新一代信息技術(shù)的主要方向;2017年7月,國(guó)務(wù)院頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,制定了三步走的戰(zhàn)略目標(biāo):①在2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用于世界先進(jìn)水平同步,人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn);②到2025年,人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破,部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平,AI成為帶動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)恿?;③?030年,我國(guó)人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。

世界主要國(guó)家和地區(qū)近年AI戰(zhàn)略及規(guī)劃

國(guó)家
時(shí)間
政策及規(guī)劃
推動(dòng)機(jī)構(gòu)
美國(guó)
2016年11月
《為人工智能的未來(lái)做準(zhǔn)備》
國(guó)家科學(xué)技術(shù)委員會(huì)、白宮科技政策辦公室、國(guó)家預(yù)算辦公室、人工智能特別委員會(huì)
《國(guó)家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》
《人工智能、自動(dòng)化及經(jīng)濟(jì)報(bào)告》
2018年5
月白宮人工智能峰會(huì)
中國(guó)
2015年5月
《中國(guó)制造2025》
國(guó)務(wù)院、科技部、工信部等
2016年8月
《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》
2017年7月
《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》
日本
2015年1月
《機(jī)器人新戰(zhàn)略》
人工智能技術(shù)戰(zhàn)略會(huì)議等
2017年3月
《人工智能技術(shù)戰(zhàn)略》
印度
2018年6月
《國(guó)家人工智能戰(zhàn)略》
中央部門成立人工智能小組
歐盟
2018年4月
《歐盟人工智能》
歐盟委員會(huì)等
德國(guó)
2018年7月
《聯(lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略要點(diǎn)》
德國(guó)教育研究部、德國(guó)工程研究院
英國(guó)
2017年10月
《在英國(guó)發(fā)展人工智能》
英國(guó)政府
2018年啟動(dòng)
《人工智能行業(yè)新政》
韓國(guó)
2018年5月
《人工智能發(fā)展戰(zhàn)略》
科技信息通信部

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    全球人工智能市場(chǎng)將在未來(lái)幾年經(jīng)歷現(xiàn)象級(jí)的增長(zhǎng)。德勤預(yù)測(cè),未來(lái)2025年世界人工智能市場(chǎng)將超過(guò)6萬(wàn)億美元,2017-2025年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)30%。我國(guó)2017年人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模為206.9億元,2018年將達(dá)到339.0億元,同比增長(zhǎng)63.85%;到2020年人工智能帶動(dòng)規(guī)模將達(dá)到710.0億元,2017-2020年復(fù)合增速為48.37%。

全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模

 

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我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)??焖僭鲩L(zhǎng)

 

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    2、GPU是人工智能的重要組成部分

    人工智能是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和智能化社會(huì)必不可少的條件。人工智能的三大要素:數(shù)據(jù)、算力、算法。數(shù)據(jù)是人工智能算法的原材料。人工智能需要對(duì)大數(shù)據(jù)的處理與分析,挖掘出數(shù)據(jù)背后的信息與規(guī)律。算力是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的能力。算法是計(jì)算機(jī)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理獲得的數(shù)據(jù)模型。深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理并建立的算法模型,可以實(shí)現(xiàn)各行業(yè)的AI應(yīng)用,算法將數(shù)據(jù)和算力連到一起,共同針對(duì)不同細(xì)分場(chǎng)景,提供效率優(yōu)化方案。

    人工智能運(yùn)行過(guò)程中有兩部分:訓(xùn)練與推理。“訓(xùn)練”可以看作算法產(chǎn)生的過(guò)程。具體而言就是,在現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,經(jīng)過(guò)大量計(jì)算,確定模型參數(shù),即建立算法模型的過(guò)程。“推理”可以看作將算法應(yīng)用的過(guò)程,即在已建立的算法模型基礎(chǔ)上,將新數(shù)據(jù)通過(guò)算法模型處理,得出結(jié)果的過(guò)程

深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與推理

 

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    “訓(xùn)練”階段GPU具備明顯優(yōu)勢(shì)。雖然CPU的功能模塊較多,但是大部分晶體管主要用于構(gòu)建控制電路和高速緩沖存儲(chǔ)器,只有少部分的晶體管可以組成各類專用電路。CPU的優(yōu)點(diǎn)在于調(diào)度、管理、協(xié)調(diào)能力強(qiáng),計(jì)算能力不是重點(diǎn)。因此,從運(yùn)算性能和效率看,CPU不是計(jì)算芯片的最佳選擇。深度學(xué)習(xí)算法需要處理海量數(shù)據(jù),需要進(jìn)行大量的簡(jiǎn)單運(yùn)算,因此,深度學(xué)習(xí)對(duì)并行計(jì)算計(jì)算能力有較高的要求。在這一方面,GPU擁有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),尤其是在訓(xùn)練過(guò)程中。首先,GPU提供了多個(gè)并行計(jì)算的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),并且核心數(shù)較多,可以執(zhí)行海量數(shù)據(jù)的并行計(jì)算;第二,GPU擁有更高的訪存速度;第三,GPU擁有更高的浮點(diǎn)運(yùn)算能力。因?yàn)槿斯ぶ悄軙r(shí)代需要大量的多媒體與3D圖形,所以更高的浮點(diǎn)計(jì)算能力意味著對(duì)圖形與媒體的快速處理。

    “推理”階段GPU是其中一種選擇。訓(xùn)練與推理階段對(duì)運(yùn)算的要求有所不同,訓(xùn)練階段需要大量繁復(fù)的運(yùn)算,并且為了讓人工智能模型獲得更佳的參數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù),運(yùn)算的精準(zhǔn)細(xì)膩度較高,而推理階段則相反,模型已經(jīng)訓(xùn)練完成,不再需要龐大運(yùn)算量,且為了盡快獲得推理結(jié)果,允許以較低的精度運(yùn)算。因此,在推理過(guò)程中,芯片有多種選擇,主要用CPU、GPU、FPGA、ASIC四種芯片。CPU:適合進(jìn)行邏輯控制、串行計(jì)算等通用計(jì)算;GPU并行計(jì)算能力強(qiáng),但是無(wú)法單獨(dú)工作,必須由CPU進(jìn)行控制調(diào)用才能工作;FPGA適用于多指令,單數(shù)據(jù)流的分析,因此常用于預(yù)測(cè)階段,如云端。但是FPGA在實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法方面有一定的難度,運(yùn)算量相對(duì)GPU小,量產(chǎn)成本高;ASIC專用性強(qiáng),但是開(kāi)發(fā)周期較長(zhǎng),開(kāi)發(fā)環(huán)境需要底層硬件編程,開(kāi)發(fā)難度極高。

    3、GPU在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域空間廣闊

    芯片是人工智能領(lǐng)域不可或缺的成分。隨著AI使用的廣泛使用,帶動(dòng)AI芯片常常的蓬勃發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示,2019年-2021年,中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模為124億元\193.7億元\305.7億元,分別同比增長(zhǎng)53.6%\56.21%\57.82%,年復(fù)合增長(zhǎng)率為57.01%。

    其中云端芯片市場(chǎng)份額最大,接近50%,市場(chǎng)規(guī)模從2019年的61.4億元增長(zhǎng)至2020年139.4億元。

GPU、FPGA和ASIC的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比

GPU
FPGA
ASIC
一次性成本
極低(接近于0)
量產(chǎn)成本
延遲
開(kāi)發(fā)周期
很短
長(zhǎng)
市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)
開(kāi)發(fā)環(huán)境
開(kāi)發(fā)工具豐富,生態(tài)系統(tǒng)完善,容易上手
設(shè)置FPGA需要硬件知識(shí),編程和配置門檻非常高
需要底層硬件編程,開(kāi)發(fā)難度極高

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    芯片是人工智能領(lǐng)域不可或缺的成分。隨著AI使用的廣泛使用,帶動(dòng)AI芯片常常的蓬勃發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示,2019年-2021年,中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模為124億元\193.7億元\305.7億元,分別同比增長(zhǎng)53.6%\56.21%\57.82%,年復(fù)合增長(zhǎng)率為57.01%。

    其中云端芯片市場(chǎng)份額最大,接近50%,市場(chǎng)規(guī)模從2019年的61.4億元增長(zhǎng)至2020年139.4億元

中國(guó)人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模

 

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各類市場(chǎng)智能芯片產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

 

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    GPU提供了多個(gè)并行計(jì)算的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),并且核心數(shù)較多,可以進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的并行計(jì)算;擁有更高的訪存速度;第三,GPU擁有更高的浮點(diǎn)運(yùn)算能力。因此,GPU是AI“訓(xùn)練”階段較為適合的芯片。GPU在AI時(shí)代的云端訓(xùn)練芯片中占據(jù)較大的份額,達(dá)到64.%。雖然后期由于FPGA以及ASIC技術(shù)的突破,GPU的市場(chǎng)份額有所下降,但是仍然是云端訓(xùn)練市場(chǎng)份額最大的芯片,2019年-2021年年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到40%。

2019-2021年中國(guó)云端訓(xùn)練芯片市場(chǎng)規(guī)模

 

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2019-2021年中國(guó)云端訓(xùn)練芯片產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

 

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    從目前的技術(shù)看,F(xiàn)PGA由于量產(chǎn)成本高,并且設(shè)置需要FPGA硬件姿勢(shì),編程和配置較高;ASIC由于開(kāi)發(fā)周期較長(zhǎng),開(kāi)發(fā)難度,GPU在云端推理階段仍然是較為合適的芯片,但是有GPU也存在功耗高,量產(chǎn)成本高等問(wèn)題,所以GPU在云端推理階段的市場(chǎng)份額并沒(méi)有明天優(yōu)勢(shì),約為41.84%,年復(fù)合增長(zhǎng)率為56.5%。

2019-2021年中國(guó)云端推斷芯片市場(chǎng)規(guī)模

 

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2019-2021年中國(guó)云端推斷芯片產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

 

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    隨著人工智能應(yīng)用的推進(jìn),人工智能生態(tài)不斷完善,在終端設(shè)備上將會(huì)出現(xiàn)越來(lái)越多的越來(lái)越多的AI應(yīng)用,對(duì)推斷計(jì)算的需求會(huì)越來(lái)越多,終端推斷芯片的需求也會(huì)隨之增加。未來(lái),隨著終端細(xì)分場(chǎng)景的落地,終端推斷芯片將呈現(xiàn)出專業(yè)化發(fā)展趨勢(shì),同時(shí)由于終端對(duì)于性能、功耗、成本都更為敏感,這也使得相比GPU、FPGA更為專用、能效更高、成本更低的ASIC芯片將呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)勢(shì)頭。但是GPU目前依然是主流終端設(shè)備中的必須器件,所以市場(chǎng)份額不會(huì)下降太多。

2019-2021年中國(guó)終端推斷芯片市場(chǎng)規(guī)模

 

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2019-2021年中國(guó)終端推斷芯片產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

 

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    (三)、自動(dòng)駕駛

    1、自動(dòng)駕駛市場(chǎng)空間廣闊

    當(dāng)前,汽車正由人工操控的機(jī)械產(chǎn)品逐步向電子信息系統(tǒng)控制的智能產(chǎn)品轉(zhuǎn)變。智能汽車是指通過(guò)搭載先進(jìn)傳感器等裝置,運(yùn)用人工智能等新技術(shù),具有自動(dòng)駕駛功能,逐步成為智能移動(dòng)空間和應(yīng)用終端的新一代汽車。當(dāng)前,自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)成為整個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)的最新發(fā)展方向。應(yīng)用自動(dòng)駕駛技術(shù)可以全面提升汽車駕駛的各方面性能,滿足更高層次的市場(chǎng)需求。5G的加速推進(jìn)使自動(dòng)駕駛的落地可能性在不斷增大,同時(shí)近兩年隨著感知技術(shù)、算法、芯片、決策控制、系統(tǒng)融合等關(guān)鍵技術(shù)的快速發(fā)展。預(yù)測(cè)2025年全球自動(dòng)駕駛汽車銷量將達(dá)到60萬(wàn)輛,2035年將達(dá)到2100萬(wàn)輛。預(yù)計(jì)2020年L1/2滲透率有望達(dá)到40%,2025年L3、L4/5滲透率分別有望達(dá)到15%、5%。伴隨5G推動(dòng)L4/5自動(dòng)駕駛逐步落地,2030年中國(guó)自動(dòng)駕駛出行服務(wù)收入規(guī)模有望突破萬(wàn)億。根據(jù)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,到2025年,中國(guó)實(shí)現(xiàn)有條件自動(dòng)駕駛的智能汽車達(dá)到規(guī)?;a(chǎn),實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)駕駛的智能汽車在特定環(huán)境下市場(chǎng)化應(yīng)用。

    2、自動(dòng)駕駛目前以GPU為主

    過(guò)去汽車電子芯片以與傳感器一一對(duì)應(yīng)的電子控制單元(ECU)為主,主要分布與發(fā)動(dòng)機(jī)等核心部件上。隨著汽車智能化的發(fā)展,汽車傳感器越來(lái)越多,傳統(tǒng)的分布式架構(gòu)逐漸落后,由中心化架構(gòu)DCU、MDC逐步替代。

    自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn),需要依賴感知傳感器對(duì)道路環(huán)境的信息進(jìn)行采集,包括超聲波、攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等,采集的好的數(shù)據(jù)需要傳送到汽車中央處理器進(jìn)行處理,用來(lái)識(shí)別障礙物、可行道路等,最后依據(jù)識(shí)別的結(jié)果,規(guī)劃路徑、制定速度,自動(dòng)驅(qū)使汽車行駛。整個(gè)過(guò)程需要在瞬時(shí)完成,延時(shí)必須要控制在毫秒甚至微秒級(jí)別,才能保證自動(dòng)駕駛的行駛安全。因此,對(duì)中央處理器的算力要求非常高。

    以用于感知道路環(huán)境的攝像頭為例。一般而言,自動(dòng)駕駛車身需要配置12個(gè)攝像頭。為了識(shí)別障礙物,處理器需要對(duì)多路攝像頭實(shí)時(shí)拍攝的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。因此,單顆1080P的高清攝像頭每秒可以產(chǎn)生超過(guò)1G的數(shù)據(jù)。12個(gè)攝像頭每秒產(chǎn)生12G數(shù)據(jù)量。瞬時(shí)海量的數(shù)據(jù)處理對(duì)計(jì)算能力要求非常高,GPU有著較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。相比GPU在傳統(tǒng)的車載儀表盤渲染能力要求,ADAS更強(qiáng)調(diào)GPU的并行計(jì)算能力,已實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理。ADAS和全自動(dòng)駕駛平臺(tái)將使用GPU來(lái)分析傳感器數(shù)據(jù),以此迅速做出反應(yīng)。這些數(shù)據(jù)不僅來(lái)自傳感器,還來(lái)自攝像頭。圖像處理本身需要的是能對(duì)計(jì)算密集度較高得并行計(jì)算做出反應(yīng),在并行計(jì)算方面,GPU有著較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。

    目前,自動(dòng)駕駛的主流方案是GPU+CPU。這是由于FPGA的技術(shù)門檻較高,處于創(chuàng)業(yè)類自動(dòng)駕駛公司而言在短期內(nèi)掌握足夠熟練的FPGA編程技術(shù)并實(shí)現(xiàn)硬件可靠性設(shè)計(jì)的難度太大,因此使用通用型CPU+GPU來(lái)做自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)或域控制器的開(kāi)發(fā)成為當(dāng)前的主流。

本文采編:CY315
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2025-2031年中國(guó)GPU行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析及投資潛力分析報(bào)告
2025-2031年中國(guó)GPU行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析及投資潛力分析報(bào)告

《2025-2031年中國(guó)GPU行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析及投資潛力分析報(bào)告》共十一章,包含2025-2031年中國(guó)GPU行業(yè)發(fā)展前景分析與預(yù)測(cè),2025-2031年中國(guó)GPU行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)與營(yíng)銷分析,2025-2031年中國(guó)GPU行業(yè)發(fā)展策略及投資建議等內(nèi)容。

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