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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。