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GPU概念、架构、发展趋势、出货量及生态体系介绍
- 提问时间：2025/05/06
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[1个回答]GPU（GraphicsProcessingUnit）即图形处理单元，是计算机的图形处理及并行计算的核心。GPU最初主要应用于加速图形渲染，如3D渲染、图像处理和视频解码等，是计算机显卡的核心；随着技术的发展，GPU也被广泛应用于通用计算领域，如人工智能、深度学习、科学计算、大数据处理等领域，用于通用计算的GPU被称为GPGPU（GeneralPurposecomputingonGraphicsProcessingUnits），即通用GPU。GPU与CPU在内部架构上有显著差异，决定了它们各自的优势领域。GPU通过大量简单核心和高带宽内存架构，优化并行计算能力，适合处理大规模数据和高吞吐量任务...
标签： GPU -
哪些应用场景对GPU的发展起到推动作用？
- 提问时间：2024/12/26
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[1个回答]有三大应用场景对GPU的发展起到了重要的推动作用。它们分别是加密货币、云计算、新能源汽车。一、加密币的诞生1、比特币拉动了全网算力的提升2008年10月，中本聪撰写的白皮书《比特币：一种点对点电子现金系统》（APeer-to-PeerElectronicCashSystem）问世了。比特币软件作为开源代码则是在2009年1月发布。2009年1月3日，中本聪挖出了比特币链的起始区块（即创世区块），比特币网络由此诞生。2010年5月22日，已知的第一笔比特币商业交易发生在程序员拉斯洛·汉耶茨以10,000比特币购买了两个帕帕约翰披萨时，这一天后来被称为“比特币披萨日&rd...
标签： GPU -
英伟达GPU产品线及护城河分析
- 提问时间：2024/03/27
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[1个回答]英伟达在GPU市场保持着绝对的龙头地位。除了不断推出的性能强大的GPU，英伟达还凭借其CUDA生态不断拓宽自身护城河。根据JPR统计数据，2Q23英伟达在独立显卡市场中份额为80%，在GPU市场了保持着领先的市场份额。英伟达GPU产品主要分为游戏、设计、数据中心三条线，Hopper架构的H200是目前数据中心条线最强GPU。英伟达GPU产品线主要分为面向游戏娱乐领域的GeForceGTX/RTX系列显卡、面向专业设计和虚拟化领域的NVIDIARTX/Quadro系列显卡，以及面向数据中心的高算力GPU。根据英伟达官网，数据中心产品线目前在售产品主要包括Ampere系列，Hopper系列，Ada...
标签： 英伟达 GPU -
GPU分类及供需格局分析
- 提问时间：2024/03/13
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[1个回答]GPU用途由图形处理拓展至计算。1.GPU——算力核心硬件GPU是图形处理器的简称，它是一种专门用于处理图形、视频、游戏等高性能计算的硬件设备。GPU相对于传统的中央处理器（CPU）而言，其拥有更多的计算核心和更快的内存带宽，能够大幅度提高计算效率和图形渲染速度。现阶段，随着例如英伟达A100、H100等型号产品的发布，GPU在算力方面的优势相较于其他硬件具有较大优势，GPU的工作也从一开始的图形处理逐步转化为计算。根据用途和性能表现，GPU可以分为专业卡和消费级卡两类：专业卡通常用于工程、科学、医学等领域的高性能计算和大规模数据处理，主要厂商包括英伟达、AMD等；消费...
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GPU的竞争壁垒体现在哪？
- 提问时间：2024/03/12
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[1个回答]微架构和平台生态共筑竞争壁垒。1.微架构：统一计算单元解锁通用计算时代GPU的微架构是用以实现指令执行的硬件电路结构设计。以Nvidia第一个实现统一着色器模型的Tesla微架构为例，从顶层HostInterface接受来自CPU的数据，藉由Vertex（顶点）、Pixel（片元）、Compute（计算着色器）分发给各TPC（TextureProcessingClusters纹理处理集群）进行处理。流处理器、特殊函数计算单元构成计算核心。在单个TPC中主要的运算结构为SM（StreamingMultiprocessor流式多处理器），其内在蕴含ICache（指令缓存）、CCache（常量缓存）...
标签： GPU -
如何理解GPU的核心？
- 提问时间：2024/03/11
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[1个回答]性能+生态。1、GPU定位：计算机图形处理以及并行计算的核心GPU全称是GraphicProcessingUnit，即图形处理单元，是计算机显卡的核心。GPU是计算机的图形处理以及并行计算内核。它的主要功能可以分为：1）图形图像渲染计算GPU；2）作为运算协作处理器GPGPU。GPU的功能主要集中于执行高度线程化、相对简单的并行任务处理。GPUvsGPGPU：GPGPU全称通用GPU，运用CUDA及对应开放标准的OpenCL实现通用计算功能运算，能够辅助CPU进行非图形相关程序执行。由GPU性能拓展至计算密集领域，将GPU强大的并行运算能力运用于通用计算领域。多侧重科学计算、AI领域、大数据处...
标签： GPU -
GPU应用场景、格局及核心三要素有哪些？
- 提问时间：2023/10/18
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[1个回答]图显为GPU第一大应用，市场空间广阔。1、应用场景：从图显到超算，新应用场景需求爆发GPU适用海量数据并行计算。GPU是图形处理器的英文简称，是用于进行图像运算工作的微处理器，可以对图形数据、显示、可视计算等作出优化加速，用于通用计算的GPU也被称作GPGPU。图形的结构像素点之间是独立的，图像以矩阵形式存储数据。GPU的主要任务是处理成千上万个三角形的顶点/内部像素的着色。所以GPU设计便是基于大吞吐量和并行计算，80％的晶体管用作计算单元（CPU只有20%左右），具有很强的浮点运算能力和超长的流水线处理。并行计算是将特定计算分解成可以同时进行的较小独立乘法和加法运算。然后重新组合或同步计算...
标签： GPU -
国内GPU企业未来成长前景如何？
- 提问时间：2023/07/17
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[1个回答]接下来对以景嘉微为代表的国内GPU企业的未来成长前景进行简要分析。 我们认为，未来信创GPU市场格局将维持相对稳定，新进入者构成挑战的机会不大，其原因有三。第一，如前所述，相比较为广阔的商用GPU市场，信创GPU市场空间目前仅为数亿元，仅能容纳少量企业，而且党政市场已经基本被占据，新进入者缺乏增量空间。具体的空间测算方法方面，可以参考我们《计算机行业“构筑中国科技基石”系列报告16——信创市场：空间测算》（2022年4月13日外发）：根据国家统计局数据，2020年我国公共管理和社会组织国有单位就业人员人数为1957万人，这一类人员统计标...
标签： GPU -
GPU的源头及架构分析
- 提问时间：2023/07/17
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]CPU图形算力捉襟见肘，GPU适应图形学并行计算需求。1.CPU：通用性与效率存在矛盾，为通用性牺牲单一场景性能 提及GPU，则自然会关联到CPU，因为GPU可以看作CPU的变种。CPU历史悠久，核心的CPU设计理念，其实早在1960s就已经出现了，甚至早于Intel和AMD两家公司的诞生，更早于各种图形化操作系统。例如现有CPU中必备的流水线、指令动态调度等核心技术，在60年代就已经应用在IBM大型机当中。而与之对比，“GPU”这个名词则是在1999年NVIDIA发布GeForce256时首次提出的。由此可见，GPU是CPU的后辈，同时GPU也是在CPU基础...
标签： GPU -
GPU的评价指标包含哪些？
- 提问时间：2023/07/17
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]硬件看算力，软件看生态。GPU作为进行并行计算或绘图（本质也是并行计算）的硬件，其核心指标在于算力。而根据GPU的架构我们可以得知，核心数量与算力成正比，其他诸如显存大小、显存位宽、显存带宽、显存频率等都会影响GPU的性能，这些值越大，GPU在图形处理和图像渲染上的速度越快，最终使GPU的像素填充率、纹理填充率、浮点算力更高，代表GPU性能更强。相比硬件性能，软件生态对GPU或许更为关键，因为生态真正决定了用户是否有足够的软件可用。回顾CPU发展史，桌面端的x86-Windows生态以及移动端的ARM-Android/iOS生态长期难以撼动，即便是intel和微软进军移动端的行动也未能取得成功...
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GPU市场规模及竞争格局如何？
- 提问时间：2023/07/17
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]图形运算各百亿元，信创商用并行发展。1.市场空间：2022中国独立GPU市场规模超百亿美元，游戏运算百亿元以上GPU行业为我国企业提供了相对广阔的市场空间。根据VerifiedMarketResearch研究，2022年全球GPU市场规模约450亿美元（含GPGPU）。其中中国大陆方面市场规模约为111亿美元。下游细分市场方面，我们可以按照英伟达营收结构来进行分析，在全球独立GPU市场中，近年来英伟达占比始终在80%左右，可以一定程度上反映全球市场情况。按照下游行业来分，在GPU市场中，最主要的是游戏GPU和数据中心GPU两大部分。其中，在数据中心GPU领域，英伟达长期处于一家独大的局地位，其...
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GPU行业及技术趋势有哪些？
- 提问时间：2023/07/17
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]架构方面，则体现出核心数增加以及专用架构设计两大趋势。1.行业趋势：下游逐渐丰富，数据中心成为新支柱近年来GPU的一大发展趋势是是下游行业应用有所扩展，不再以游戏卡为单一支柱。从行业龙头英伟达的营收结构我们可以看到GPU行业的一些发展趋势，尤其是数据中心的GPU使用量大幅增加，2016-2021年，英伟达数据中心业务收入增长10倍以上。2022年由于PC市场下行等因素，游戏市场出现下滑，但数据中心市场仍旧维持增长，成为占比最高的业务。此外随着智能辅助驾驶逐渐落地，产业景气度回升，搭载英伟达Orin芯片的理想L8/L9、小鹏G9等车型销量逐渐增加，2022年英伟达汽车业务出现了幅度较大的增长，未...
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GPU并行计算策略介绍
- 提问时间：2023/03/10
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]通常GPU并行计算有两种策略。模型并行这种并行模式将计算任务拆分成若干个更小但不同的任务。尤其是大模型参数量过大的原因，一般不能将一个模型完整地装载至一张GPU卡，甚至是一个节点（含有多张卡）。此时往往要根据模型的不同功能组件或者对长Tensor进行切分，将经过切分的子任务分配到不同的GPU卡中。如果不同部分存在数据和功能上的逻辑相关性，也可以组成一道流水线。数据并行这种并行模式将数据分解为多个部分，让每个运算单元分别去计算一个或多个小块数据，最后进行汇总。由于不需要对训练过程部分的代码大幅改动，是使用率较高的并行方式。从标准的数据并行（DataParallel，DP），发展到分布式数据并行（...
标签： GPU -
FPGA、CPU、GPU执行并行计算区别是什么？
- 提问时间：2023/02/23
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]想了解更多相关内容，可以下载报告《FPGA芯片行业深度研究：新领域打开新空间，产品力提升加速国产化》查看，以下内容都是根据该报告总结的，仅供参考。CPU通常被称为标量体系架构，因为其旨在有效处理串行指令，每个时钟周期（IPC）最多处理一条指令，先进的超标量体系架构的CPU可并行处理多个乱序指令。CPU重调度轻计算，其计算资源有限且固定。GPU可以有效处理矢量数据，通常被称为矢量体系架构。GPU用于计算的硅空间更多，而用于缓存和控制的硅空间更少。GPU擅长执行大规模独立数据的并行计算。GPU轻调度重计算，其计算资源丰富且固定。FPGA架构不固定，可重新配置，其计算引擎由用户定义。当对FPGA进行...
标签： FPGA CPU GPU -
AMD的GPU发展史可分为几个阶段？
- 提问时间：2022/12/30
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]细究AMD的GPU发展史，可将其分为两大阶段。第一阶段是收购前的ATI时代，随时代技术发展而进步，不断推出Radeon系列，凭借性能与英伟达直面对抗；第二阶段是收购后的AMD时代，凭借高性价比战略在中端市场占据一席之地。第一阶段，被收购前的互相追赶。1985年ATI由加拿大华人何国源与另外两位华人LeeKaLau,BennyLau一起创办成立，主攻图形显示芯片的研发。1985-1995年，PC图形技术仍处于2D时代，ATI看到了图形技术发展迅速，1987年推出EGAWonder显卡系列，在技术和功能上相比IBM同期图形适配器都有很大提升，是可应用于市场上任何一种图形界面、软件和显示器的单卡，成...
标签： AMD GPU
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