GPU行業(yè)研究報(bào)告：AI與自動(dòng)駕駛打造GPU強(qiáng)力增長(zhǎng)引擎.pdf

GPU行業(yè)研究報(bào)告：AI與自動(dòng)駕駛打造GPU強(qiáng)力增長(zhǎng)引擎。數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)、AI大模型、智能駕駛成為開(kāi)啟智能時(shí)代的確定性研究方向。其中，數(shù)字 經(jīng)濟(jì)建設(shè)搭建數(shù)字化布局整體框架，并提供政策支持；AI大模型及智能駕駛率先落地， 有望成為拉動(dòng)算力需求的核心驅(qū)動(dòng)力。

GPU 憑借高并發(fā)計(jì)算能力及靈活拓展性成為當(dāng)下算力主流解決方案

首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法數(shù)據(jù)要求量大，并行計(jì)算程度高，與GPU高并行計(jì)算能力、高內(nèi)存帶 寬相適配。GPU較CPU具備更多的算術(shù)邏輯單元、控制單元與內(nèi)存緩存，其SIMD架構(gòu)與深 度學(xué)習(xí)算法需求更吻合；其次GPU擁有相對(duì)較優(yōu)的性能及靈活性。常用的計(jì)算平臺(tái)包括 CPU、FPGA、GPU、DSA以及ASIC，一般情況下隨著芯片性能的提升，其靈活性會(huì)逐漸下降。 ASIC、DSA設(shè)計(jì)成本高、周期長(zhǎng)，其靈活性難以滿足應(yīng)用層及宏架構(gòu)趨勢(shì)的需求，而GPU 擁有包括CUDA、OpenCL在內(nèi)的平臺(tái)技術(shù)持續(xù)賦能，性能提升潛力大、應(yīng)用拓展力強(qiáng)。

邊緣及終端設(shè)備有望開(kāi)啟 AI 智算元年，數(shù)據(jù)中心及車端持續(xù)拉升算力需求

GPU下游目前主要應(yīng)用于移動(dòng)端、數(shù)據(jù)中心服務(wù)器以及車規(guī)級(jí)芯片。其中，移動(dòng)端應(yīng)用又 可以分為PC GPU、手機(jī)GPU，主要用于加速圖形處理，以提高計(jì)算機(jī)游戲的圖像質(zhì)量及 性能，隨著深度學(xué)習(xí)及人工智能發(fā)展的需要，移動(dòng)端GPU也可以用于手機(jī)端加速深度學(xué) 習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理算法等；數(shù)據(jù)中心服務(wù)器又可以分為高性能計(jì)算服務(wù)器 與智能計(jì)算服務(wù)器，由于GPU具有高并發(fā)的計(jì)算能力，因此被廣泛的用于數(shù)據(jù)中心建設(shè)； 在汽車領(lǐng)域，GPU主要應(yīng)用于車端及其配套設(shè)施智能芯片，負(fù)責(zé)處理來(lái)自攝像頭、普通雷 達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能駕駛。

供給驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)，產(chǎn)品技術(shù)及產(chǎn)能是核心競(jìng)爭(zhēng)力

英偉達(dá)市場(chǎng)份額獨(dú)占鰲頭，國(guó)際呈現(xiàn)三強(qiáng)格局，國(guó)內(nèi)廠商加速布局。英偉達(dá)憑借技術(shù)及 產(chǎn)能優(yōu)勢(shì)，在移動(dòng)端、AI 服務(wù)器、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域具有較大話語(yǔ)權(quán)。我國(guó)廠商 GPU 市場(chǎng)份 額較小，正處于技術(shù)追趕環(huán)節(jié)，目前國(guó)產(chǎn) GPU 在數(shù)據(jù)中心、人工智能以及通用計(jì)算型 GPU 領(lǐng)域均實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品布局，未來(lái)隨著國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心、智能駕駛及終端側(cè)GPU市場(chǎng)需求的提升， 國(guó)產(chǎn) GPU 市場(chǎng)份額有望實(shí)現(xiàn)滲透。