從早期“百家爭雄”,，到英偉達“一統(tǒng)江湖”,，再到如今AMD,、英特爾欲“三分天下”,。

　　GPU在技術(shù)與市場的不斷變換輪轉(zhuǎn)中,，迎來一次次蛻變與重塑,。

　　GPU（Graphic Processing Unit）,，圖形處理器,，又稱顯示核心,、視覺處理器、顯示芯片,，是一種專門在個人電腦,、工作站、游戲機和一些移動設(shè)備上做圖像和圖形相關(guān)運算工作的微處理器,。

　　由于可視化需要大量的圖形,、圖像計算能力，無論是云端還是邊緣側(cè)都需要大量的高性能圖像處理能力,，因此近年來GPU實現(xiàn)了較快的市場增速,。同時，隨著GPU自身在并行處理和通用計算的優(yōu)勢,，逐步拓展了其在服務(wù)器,、汽車、礦機,、人工智能,、邊緣計算等領(lǐng)域的衍生需求。

　　據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計,，2020年全球GPU行業(yè)規(guī)模為200億美元,，預(yù)計2021年將增長15%,。從2015年到2025年，GPU行業(yè)預(yù)計平均每年增長13%,，將從80億美元擴展到350億美元的規(guī)模,。

　　GPU可以按照兩種方式進行分類：按照接入方式可以分為集成GPU和獨立GPU，集成GPU將圖形核心以單獨芯片的方式集成在主板上或CPU芯片上,，并且動態(tài)共享部分系統(tǒng)內(nèi)存作為顯存使用,，因此能夠提供簡單的圖形處理能力，以及較為流暢的編碼應(yīng)用,；獨立GPU擁有單獨的圖形核心和獨立的顯存,，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,。

　　另一種是根據(jù)應(yīng)用端的不同可以分為PC GPU,、移動GPU和服務(wù)器GPU。PC GPU是用于PC端,，既有獨立也有集成,；移動GPU用于移動端，一般都是集成,；服務(wù)器GPU是專為計算加速或深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的獨立GPU,。

　　GPU分類及代表廠商

　　GPU發(fā)展歷程，英偉達一統(tǒng)江湖

　　GPU的誕生和演進

　　在PC誕生之初,，并不存在GPU這個概念,，所有的圖形和多媒體運算都由CPU負責(zé)。但是由于X86 CPU的暫存器數(shù)量有限,，適合串行計算而不適合并行計算,。以英特爾為代表的廠商多次推出SSE等多媒體拓展指令集試圖彌補CPU的缺陷，但僅僅在指令集方面的改進起不到根本效果,，所以誕生了圖形加速器作為CPU的輔助運算單元,。

　　追溯GPU的歷史，要從圖形顯示控制器說起,。世界上第一臺個人電腦IBM5150于1981年由IBM公司發(fā)布,，這臺PC搭載了黑白顯示適配器（MDA）和彩色圖形適配器（CGA），這便是最早的圖形顯示控制器,。后來,，IBM又推出EGA，并于1987年提出了VGA標準,，VGA在文字模式下可支持720×400分辨率,，繪圖模式下可支持640×480×16色和320×200×256色輸出，為了保證兼容性,，當今的顯卡依然會遵循VGA標準,。

　　從MDA到VGA,，圖形圖像的運算都由CPU來完成，圖形卡的作用主要是將其顯示出來,。1991年,，S3 Graphics推出的“S3 86C911”，正式開啟2D圖形硬件加速時代,，它能進行字符,、基本2D圖元和矩形的繪制。到了1995年,，幾乎所有的顯卡都具備2D加速功能,，2D圖形接口GDI、DirectFB等也都相繼出現(xiàn),，并延續(xù)至今。

　　1994年,，3DLabs發(fā)布的Glint 300SX是第一顆用于PC的3D圖形加速芯片,，它支持高氏著色、深度緩沖,、抗鋸齒,、Alpha混合等特性，開啟了顯卡的3D加速時代,。然而這個階段的顯卡大多沒有執(zhí)行統(tǒng)一的標準,，加速功能也不盡相同。能夠看到,，GPU概念推出之前,，ATI、英偉達,、3DFX等公司在此領(lǐng)域展開激烈競爭,，推動著圖形處理芯片的發(fā)展。

　　直到1999年,，英偉達推出GeForce256圖形處理芯片時,，首次提出了GPU的概念，它整合了硬件變換和光照（T&L）,、立方環(huán)境材質(zhì)貼圖和頂點混合,、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等,，并且兼容DirectX和OpenGL,，被稱為世界上第一款GPU。

　　GPU的出現(xiàn)（硬件T&L的引入）使計算機減少了對CPU的依賴,，并解放了部分原本CPU的工作,。2001年微軟發(fā)布DirectX 8,，提出了渲染單元模式（shader model）的概念。從此,，GPU從硬件T&L進入shader時代,，此時的GPU架構(gòu)還是固定管線。

　　固定管線架構(gòu)持續(xù)多年,，直到微軟推出DirectX 10,，shader不再扮演固定的角色，每一個shader都可以處理頂點和像素,，這就是統(tǒng)一渲染著色器（unified shader）,，它的出現(xiàn)避免了固定管線中頂點著色器和像素著色器資源分配不合理的現(xiàn)象發(fā)生，使得GPU利用率更高,。

　　第一款采用統(tǒng)一渲染架構(gòu)的GPU是ATI在2005年與微軟合作的游戲主機XBOX 360上采用的Xenos,，它是ATI第一代統(tǒng)一渲染架構(gòu)。而真正具有影響力的,，是英偉達在2006年發(fā)布的GeForce 8800 GTX（核心代號G80）,，成為第一款采用統(tǒng)一渲染架構(gòu)的桌面GPU，其架構(gòu)影響了日后的數(shù)代產(chǎn)品,，是一款極具劃時代意義的GPU,。

　　與G80一同發(fā)布的，還有著名的CUDA,，它能利用英偉達 GPU的運算能力進行并行計算,，拓展了GPU的應(yīng)用領(lǐng)域，然而這時的CUDA只能算是GPU的副業(yè),。2011年TESLA GPU計算卡發(fā)布,，標志著英偉達將正式用于計算的GPU產(chǎn)品線獨立出來，憑借著架構(gòu)上的優(yōu)勢,，GPU在通用計算及超級計算機領(lǐng)域,，逐漸取代CPU成為主角。

　　英偉達“一統(tǒng)江湖”

　　在早期的圖形處理器市場中玩家眾多,，3DFX通過推出Voodoo 3D加速卡在當時領(lǐng)先于市場同行,。英偉達由于蔑視當時的主流標準，采用自創(chuàng)的四邊形成像（QTM）技術(shù),，在同時期打造的NV1和NV2都未成功,。此后陸續(xù)推出RIVA系列和TNT、TNT2,，逐漸占據(jù)市場主流地位,，并最終通過1999年的GeForce256擊敗3DFX，并于2000年英偉達將3DFX的知識產(chǎn)權(quán)買斷。

　　在進入21世紀后,，英偉達從此前的蠻荒時代中脫穎而出,，市場中主要還剩下英偉達和ATI。ATI在1985年至2006年之間是全球重要的顯示芯片公司,，2000年ATI推出Radeon品牌,，從此與英偉達開創(chuàng)了獨立GPU領(lǐng)域兩強爭霸的格局。2006年AMD斥資54億美元收購ATI,，旨在融合CPU和GPU,。在AMD收購ATI之后的重心更多地轉(zhuǎn)向中低端市場，性能端漸漸落后于英偉達,。而后英偉達牢牢掌控著高端市場,，AMD的GPU則成為了性價比的代名詞。

　　目前,，獨立顯卡市場主要由英偉達和AMD兩家占據(jù),。市場調(diào)查機構(gòu)——Jon Peddie Research發(fā)布的二季度顯卡市場報告顯示，在目前獨立顯卡市場中,，目前AMD和NIVDIA兩大廠商居于統(tǒng)治地位,，從市場份額上來看，AMD獨顯份額為17%,，英偉達則增長到了83%。英特爾在前不久宣布進軍高端獨立顯卡市場,，預(yù)計首款產(chǎn)品將于明年問世,。

　　來源：JPR、海豚投研

　　報告顯示,，英偉達在顯卡市場中表現(xiàn)強勁,，市場占有率和出貨量均有明顯增長。AMD則需要面臨顯卡和處理器雙線作戰(zhàn),，產(chǎn)能更顯緊張,，所以市場份額呈現(xiàn)了下降的趨勢。

　　英偉達的GPU架構(gòu)自2008年以來幾乎一直保持著每2年一次大更新的節(jié)奏,，帶來更多更新的運算單元和更好的API適配性,。在工藝制程方面，英偉達GPU從2008年GT200系列的65nm制程逐步升級到了RTX3000系列的7/8nm制程,，在整個過程中,，晶體管數(shù)量提升了20多倍，使英偉達GPU的能效提升了數(shù)十倍,，占領(lǐng)了獨立顯卡技術(shù)的制高點,。

　　2008-2020英偉達GPU微架構(gòu)進化（圖源：慧博資訊）

　　英偉達通過對產(chǎn)品的打磨，從眾多顯卡廠商中脫穎而出，鑄就了GPU高端市場的壟斷地位,。同時隨著自動駕駛,、AI、AR/VR等領(lǐng)域的興起,，擁有領(lǐng)先優(yōu)勢的英偉達有望繼續(xù)領(lǐng)跑市場,，憑借產(chǎn)品的領(lǐng)先性和稀缺性，鞏固自身行業(yè)地位,。

　　根據(jù)前十多年的GPU發(fā)展軌跡來看,，GPU微架構(gòu)的升級趨勢可以簡要地概括為“更多、更專,、更智能”,。“更多”指的是晶體管數(shù)量和運算單元的增加,，其中包括流處理器單元,、紋理單元、光柵單元等數(shù)量上升,；“更?！笔侵赋顺Ｒ?guī)的計算單元，GPU還會增加新的運算單元,。例如,，英偉達的圖靈架構(gòu)相較于帕斯卡架構(gòu)新增加了光追單元（RT Cores）和張量單元（Tensor Core），分別處理實時光線追蹤和人工智能運算,；“更智能”是指GPU的AI運算能力上升,。如第三代的張量單元相較于上代在吞吐量上提升了1倍。

　　此外,，在整個過程中,，英偉達一直堅持不采用IDM的模式，而是讓臺積電負責(zé)GPU的制造,，自生專注于芯片設(shè)計,，充分發(fā)揮比較優(yōu)勢，分散了GPU設(shè)計和制造的風(fēng)險,，符合半導(dǎo)體分工的大趨勢,。

　　英特爾、AMD奮起直追,，欲三分天下

　　目前在全球GPU市場中主要的3個玩家：英偉達,、AMD和英特爾。英偉達專注于GPU領(lǐng)域,，由于此前不具備CPU業(yè)務(wù),，公司重心放在更高性能的獨立顯卡方向,。AMD和英特爾由于自身有CPU業(yè)務(wù)，在2009年后兩家廠商都各自大力發(fā)展內(nèi)置于CPU的高性能集成式圖形處理內(nèi)核,。

　　瞄準了未來的市場需求,，以及英偉達在獨顯市場的壟斷地位，英特爾,、AMD奮起直追,，想要三分天下。

　　英特爾直面出擊

　　由于英特爾在CPU市場的巨大市場優(yōu)勢,，帶動了集成顯卡的出貨,。英特爾憑借在CPU市場60%以上的市場份額，獲得了GPU市場份額上的領(lǐng)先地位,。

　　英特爾是全球最大的PC GPU供應(yīng)商,，也是PC和服務(wù)器顯卡唯一的IDM廠商。英特爾的GPU最早可以追溯到1998年的i740,，但是由于羸弱的性能和緩慢的更新速度,，一直沒有非常大的起色。進入酷睿i時代后,，英特爾通過將核芯顯卡和CPU進行捆綁銷售,，利用CPU的龐大市場份額，確立了公司在集成GPU領(lǐng)域的寡頭壟斷地位,。

　　英特爾核芯顯卡市占率達到68.3%（圖源：JPR）

　　近日,，英特爾CEO Pat Gelsinger在受訪中表示，目前獨顯市場幾乎由英偉達占據(jù),，在許多顯示技術(shù)應(yīng)用變得更偏重使用英偉達提供產(chǎn)品,，使其變得過于專有，對于市場生態(tài)發(fā)展顯然不利,。因此英特爾希望借助接下來持續(xù)更新的oneAPI框架設(shè)計，讓開發(fā)者,、硬件廠商能更容易統(tǒng)整CPU,、GPU，乃至于以FPGA形式建構(gòu)更具彈性的運算方式,，解決編碼模型在不同微架構(gòu)間的壁壘,，最大化跨平臺表現(xiàn)和最小化開發(fā)成本，以一種對行業(yè)及其創(chuàng)新且更有利和開放的方式來實現(xiàn)更加友好的生態(tài)系統(tǒng),。

　　Gelsinger進一步說明了英特爾打算如何在GPU市場上提供有吸引力的產(chǎn)品,，并談到他們將如何在英特爾平臺上實現(xiàn)從集成到分立的無縫過渡。他表示,，英特爾聘請了AMD前頂級GPU架構(gòu)師Vineet Goel來監(jiān)督GPU產(chǎn)品基于的Xe GPU架構(gòu),，負責(zé)“架構(gòu)、設(shè)計和驗證英特爾的Xe IP路線圖”。

　　Xe GPU架構(gòu)是2020年英特爾在其架構(gòu)日中首次推出的,，Xe微架構(gòu)可以滿足從集成/入門圖形需求到數(shù)據(jù)中心和高性能計算的需求,，Xe的推出標志著英特爾向高性能獨立顯卡領(lǐng)域的擴張。

　　Xe系列可以細分為集成/低功耗的Xe-LP,、娛樂/游戲的Xe-HPG,、數(shù)據(jù)中心/高性能的Xe-HP、高性能計算的Xe-HPC,。英特爾獨立GPU分為銳炬Xe MAX和服務(wù)器GPU,，均隸屬于Xe LP系列，微架構(gòu)與核顯Xe相同,，采用標準封裝和10nm SuperFin制程,。

　　目前，Xe-LP的集成版本已經(jīng)被第11代酷睿所采用,。Xe-LP的移動獨立GPU版本DG1和服務(wù)器獨立GPU版本SG1也已發(fā)布,。未來，英特爾還將推出面向游戲和高性能桌面的Xe HPG產(chǎn)品線,，增加光線追蹤等硬件支持,，采用傳統(tǒng)封裝，外包生產(chǎn),。英特爾服務(wù)器GPU將使用Xe HPC,、Xe HP微架構(gòu)，采用2.5D和3D先進封裝,，10nm SuperFin及更先進自家或外包工藝,。

　　根據(jù)Pat Gelsinger的說法，強調(diào)本身在CPU設(shè)計本質(zhì)上的優(yōu)勢,，加上目前持續(xù)在GPU產(chǎn)品設(shè)計上精進,，配合oneAPI框架設(shè)計，借此針對不同運算需求搭配最佳組合,。相比英偉達將主力放在GPU產(chǎn)品設(shè)計,，英特爾在產(chǎn)品設(shè)計將能統(tǒng)籌更多運算應(yīng)用資源，能以相對更低價格取得,，預(yù)期能帶動更大的規(guī)模和使用效益,。

　　從英特爾即將推出的 Xe-HPG 顯卡背后的期待來看，英特爾有了一個好的開端,。至于與AMD的斗爭,，Gelsinger認為，英特爾即將推出的Alder Lake和Sapphire Rapids將有可能終結(jié)對手近年來的成功,。

　　AMD雙向突圍

　　AMD是全球唯一可以同時提供高性能GPU和CPU的企業(yè),，且能夠同時提供獨立GPU和集成GPU,，其集成GPU主要運用在Ryzen APU、嵌入式,、半定制平臺中,。獨立GPU分為Radeon和Instinct系列，主要用于游戲,、專業(yè)視覺,、服務(wù)器等應(yīng)用。

　　筆者曾在文章《芯片巨頭的瘋狂五年》一文中,，描述了AMD近年來的勢不可擋之勢,。“去年,，除了Ryzen 5000系CPU的發(fā)布,，AMD還發(fā)布了再次震驚世界的Radeon 6000系列GPU，性能摸到了RTX 3090的水準,，可以說一舉追平了跟英偉達多年的差距,。2019年以來，RDNA架構(gòu)顯卡的成功試水,，使得連續(xù)三年業(yè)績飄紅的AMD在原有市值基礎(chǔ)上繼續(xù)大幅上漲,，2022年前，AMD將基于更先進的制程打造RDNA3微架構(gòu),，進一步強化光追等計算表現(xiàn),。”

　　過去六年,，AMD的計算和圖形收入的營收由18.05億美元上升至64.32億美元,，年復(fù)合增速29%。未來五年,，AMD計劃成為高性能計算的領(lǐng)導(dǎo)者,，提供顛覆性的CPU和GPU方案。

　　從Mercury Research的數(shù)據(jù)可以看到,，經(jīng)過長達六年的重返數(shù)據(jù)中心的爭奪戰(zhàn),，到2021年第一季度，AMD的X86處理器在數(shù)據(jù)中心的銷售份額達到了11.5％,，并且制定了可靠的路線圖，以應(yīng)對不斷壯大且正在復(fù)蘇的英特爾的競爭,。同時,，這對于更愿意組合GPU和CPU的優(yōu)勢互相促進產(chǎn)品銷量的AMD來講，無疑也將給英偉達帶來一定程度上的沖擊,。

　　綜合來看,，全球GPU已經(jīng)進入了寡頭壟斷的格局,。在傳統(tǒng)GPU市場中，排名前三的英偉達,、AMD,、英特爾的營收幾乎可以代表整個GPU行業(yè)的收入。

　　來源：JPR,、海豚投研

　　獨立顯卡領(lǐng)域主要由英偉達和AMD控制,，而集成顯卡領(lǐng)域由英特爾和AMD掌控。就整個GPU市場而言,，英特爾在核心GPU上獲得桂冠,，市場份額為68%，英偉達和AMD為15%上下,。

　　對于英偉達來說,，主要對手就是英特爾和AMD，雖然英偉達的獨立GPU全球第一,，但是其并不具備CPU設(shè)計能力,，相反AMD一直以來都是CPU和GPU同步發(fā)展，而且都還做得不錯,，專注于CPU的英特爾也開始計劃搞獨立GPU了,，而且英特爾除了X86之外，還押寶了RISC-V,，都在針對CPU和GPU同時布局,。

　　因此，押寶Arm成了英偉達一個非常好且不容錯過的機會,，此舉可以讓英偉達具備CPU設(shè)計能力,，也可以做到CPU和GPU同時發(fā)展，甚至未來還能和X86展開競爭,?？梢灶A(yù)見，如果Arm的收購能成功,，英偉達將會更加強大,。

　　中國市場的X因素

　　全球GPU市場表現(xiàn)為寡頭壟斷下的高增長，年復(fù)合增速超過30%,，主要市場份額被英偉達,、英特爾、AMD等美系企業(yè)占領(lǐng),。在此宏觀背景下,，國產(chǎn)GPU企業(yè)蓬勃發(fā)展，在GPU軟硬件方面同時出擊,。

　　國產(chǎn)GPU的發(fā)展落后于國產(chǎn)CPU,，在國產(chǎn)GPU的開發(fā)中,，GPU對CPU的依賴性和GPU的高研發(fā)難度，阻礙了該產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,。直到2014年,，長沙景嘉微才成功研發(fā)出了國內(nèi)首款國產(chǎn)高性能、低功耗GPU芯片——JM5400,，打破了國外產(chǎn)品長期壟斷我國GPU市場的局面,。

　　中國GPU市場規(guī)模和潛力非常大，龐大的整機制造能力意味著巨量的GPU需求,。另外,，國內(nèi)在物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng),、人工智能等新興計算領(lǐng)域,，對GPU也存在海量需求。據(jù)IDC預(yù)測,，2024年中國GPU服務(wù)器市場規(guī)模將達到64億美元,，市場空間巨大。

　　有觀點表示,，AI技術(shù)的爆發(fā)和信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的起步給國產(chǎn)GPU帶來了真正的發(fā)展機遇,。

　　GPU在并行計算、浮點以及矩陣運算方面具有強大的性能,，逐漸在高性能計算,、云端AI應(yīng)用等場景中處于主導(dǎo)地位。雖然英偉達在這個領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位,，由于其產(chǎn)品價格昂貴,，且國內(nèi)對產(chǎn)業(yè)鏈安全的考量，國產(chǎn)通用GPU有著廣闊的成長空間,。同樣,，由于信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，國內(nèi)的桌面GPU也得到了難得的發(fā)展機遇,。

　　在圖形GPU領(lǐng)域,，還是以景嘉微、航錦科技等為代表的傳統(tǒng)企業(yè)為主力,。另外,，國內(nèi)從事CPU研發(fā)的企業(yè)（如兆芯、龍芯等）,，也開始切入這個賽道,，增強了國內(nèi)GPU企業(yè)的整體研發(fā)實力。以國產(chǎn)替代為核心驅(qū)動力，在政策指引和充足資金保障下,，整個信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)將為國產(chǎn)GPU帶來巨大的市場空間，遠超以往的軍用等專業(yè)市場,。

　　雖然國產(chǎn)GPU與主流廠商的差距仍很大,，但是GPU國產(chǎn)化的道路仍在持續(xù)推進。2021年,，景嘉微的JM9系列芯片流片,、封裝順利。雖然比此前的量產(chǎn)計劃晚了1-2年,，但產(chǎn)品研發(fā)量產(chǎn)工作仍在穩(wěn)步推進,。JM9系列產(chǎn)品對標英偉達的GTX1080。雖然按之前JM7系列情況看,，在使用上可能出現(xiàn)效果打折的情況,，但比上一代產(chǎn)品有望實現(xiàn)較大的提升。

　　國內(nèi)GPU廠商和產(chǎn)品不完全統(tǒng)計：

　　國內(nèi)GPU廠商不完全統(tǒng)計（如有遺漏,，歡迎補充）

　　當前,，國產(chǎn)GPU已經(jīng)能完成日常辦公等基本的任務(wù)需求，有望先從軍工領(lǐng)域拓展至國內(nèi)政企辦公領(lǐng)域,，但是在性能和使用效果方面的差距還是難以打開民用市場,。

　　GPU的使用效果主要受到硬件和驅(qū)動兩方面的影響。從國產(chǎn)GPU的發(fā)展情況看,，硬件端的追趕較容易實現(xiàn),，工藝制程、顯存位寬,、顯存大小,、時鐘頻率和顯存頻率等GPU的外在指標，可以通過逆向開發(fā)較快實現(xiàn),。但即使在相同的硬件情況下,，GPU驅(qū)動也將明顯影響使用效果，之前AMD顯卡出問題也大多是驅(qū)動造成的,。因此,，對于國產(chǎn)GPU在驅(qū)動方面需要更長的時間去追趕。

　　GPGPU蔚然成風(fēng)

　　2018年6月,，圖靈獎獲得者John Hennessy 和 David Patterson發(fā)表了《計算機架構(gòu)新的黃金時代》的主題演講,，提出了特定領(lǐng)域架構(gòu)（DSA）的概念，旨在為計算機架構(gòu)帶來創(chuàng)新并努力邁向新的黃金時代,。

　　顧名思義,，GPU就是用于3D圖形領(lǐng)域的DSA，其目標是在3D虛擬世界中渲染照片般逼真的圖像,。過去20多年里,，GPU的基本需求就源于視頻加速,，2D/3D游戲，圖像渲染,。

　　然而,，除了3D用途之外，幾乎所有人工智能研究人員都使用GPU來探索超越3D圖形領(lǐng)域的概念,。GPU運用自身在并行處理和通用計算的優(yōu)勢,，逐步開拓服務(wù)器、汽車,、礦機,、人工智能、邊緣計算等領(lǐng)域的衍生需求,。雖然GPU無法離開CPU獨立運作,，但是在當前“云化”加速的時代，離開了GPU的CPU也無法勝任龐大的計算需求,。所以GPU和CPU組成了異構(gòu)運算體系,，從底層經(jīng)由系統(tǒng)軟件和驅(qū)動層支持著上層的各種應(yīng)用。GPU已經(jīng)成為了專用計算時代的剛需,。

　　我們將這種設(shè)計理念稱為通用GPU,，即GPGPU，是一種利用GPU處理圖形渲染之外通用計算任務(wù)的高性能芯片,。近年來,，在摩爾定律演進的放緩和GPU在通用計算領(lǐng)域的高速發(fā)展的此消彼長之下，通用圖形處理器（GPGPU）逐漸“反客為主”,，利用GPU來計算原本由CPU處理的通用計算任務(wù),。

　　在GPGPU領(lǐng)域，目前各個GPU廠商的GPGPU的實現(xiàn)方法不盡相同,，如英偉達使用的CUDA技術(shù),、原ATI的ATI Stream技術(shù)、Open CL聯(lián)盟,、微軟的Directcompute技術(shù),。這些技術(shù)可以讓GPU在媒體編碼加速、視頻補幀與畫面優(yōu)化,、人工智能與深度學(xué)習(xí),、科研領(lǐng)域、超級計算機等方面發(fā)揮異構(gòu)加速的優(yōu)勢,。

　　以上幾種技術(shù)中,，只有OpenCL支持跨平臺和開放標注的特性，還可以使用專門的可編程電路來加速計算，業(yè)界支持非常廣泛,。但是,，從市占率角度來看，英偉達無疑是行業(yè)的標桿,，其不僅擁有百萬開發(fā)者支持的CUDA,，還在指令集的覆蓋面、顆粒度,、效率等維度有領(lǐng)先優(yōu)勢，早早憑借強大的GPU＋CUDA方案切入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,，用大筆研發(fā)投入和時間堆積起堅不可摧的生態(tài)城墻,，鮮有能與其相提并論的玩家。

　　在2021年以前,，中國企業(yè)雖然在一些專用芯片領(lǐng)域多有突破,，但在GPGPU領(lǐng)域仍是空白。再考慮到產(chǎn)業(yè)生態(tài),，國產(chǎn)GPGPU替代還有很長的路要走,。以中國的云端AI訓(xùn)練芯片市場為例，最大的供應(yīng)商為國外廠商,，其市場份額達90%,。

　　今年以來，壁仞科技,、登臨科技,、天數(shù)智芯等本土廠商在GPGPU市場英偉達一家獨大的背景下，相繼進行流片量產(chǎn),，正在努力改變現(xiàn)況,。除此之外，若想真正實現(xiàn)自主可控,，GPGPU創(chuàng)企們還需在CUDA生態(tài)的基礎(chǔ)上來推廣自己的芯片,，隨著初代國產(chǎn)芯片陸續(xù)順利落地，打造完整的國產(chǎn)核心技術(shù)生態(tài)體系也將是必經(jīng)之路,。

　　因其強大的并行處理能力和存儲帶寬,，GPGPU在人工智能市場和高性能市場有廣闊的應(yīng)用空間。有數(shù)據(jù)預(yù)計,，到2025年,，我國GPGPU芯片板卡的市場規(guī)模將達458億元，2019年到2025年的年復(fù)合增長率將高達32%,。按行業(yè)來分,，互聯(lián)網(wǎng)及云數(shù)據(jù)中心為228億元，安防與政府數(shù)據(jù)中心為142億元，行業(yè)AI應(yīng)用為37億元,，高性能計算為28億元,。

　　由此可見，從預(yù)期市場和國產(chǎn)替代的緊迫性來講,，GPGPU擁有大好前景,，一旦突破國際巨頭在“硬件+生態(tài)”層面的壁壘，本土企業(yè)的前景將十分美好,。

　　寫在最后

　　從GPU行業(yè)廠商的動態(tài)和布局來看,，戰(zhàn)火已經(jīng)燃起，都在謀劃著自己的保衛(wèi)或突擊之戰(zhàn),。國產(chǎn)GPU廠商的興起,，將給行業(yè)帶來新的不確定因素，機遇和挑戰(zhàn)同樣巨大,。

　　最后,，引用AI芯天下的觀點，談?wù)剣鴥?nèi)GPU行業(yè)要克服的“幾座大山”：

　?。?）產(chǎn)品方面,。與英偉達等國際巨頭相比，國內(nèi)GPU尚屬于起步階段,。在圖形GPU方面,，國內(nèi)領(lǐng)先的景嘉微公司，其最新產(chǎn)品也只相當于英偉達幾年前的產(chǎn)品水平,。未來更多高清3D應(yīng)用的出現(xiàn)將帶來GPU需求的持續(xù)增長,，對GPU處理能力也是一項不小的挑戰(zhàn)，持續(xù)改進GPU系統(tǒng)架構(gòu)和設(shè)計方法,，提高運算能力和綜合顯示能力,，以應(yīng)對新形勢提出的發(fā)展要求。

　?。?）專利方面,。數(shù)據(jù)顯示，全球GPU技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量排名前20的公司占有全球70%的GPU專利,。英偉達,，英特爾和AMD還是GPU技術(shù)領(lǐng)域全球?qū)＠易宄钟袛?shù)量排名的前三。其中,，英偉達持有專利數(shù)量占全球總量的近20%,。所謂得專利者得天下，本土廠商需要在此發(fā)力,，構(gòu)建出可靠的護城河,。

　?。?）在圖形領(lǐng)域，GPU對于CPU和操作系統(tǒng)的依附性很強,。在GPGPU領(lǐng)域,，CUDA生態(tài)是國內(nèi)企業(yè)必須要翻越的一座大山。當前的AI開發(fā)工程師,，多數(shù)是在CUDA平臺上進行開發(fā)的,。因此，即使有國產(chǎn)GPU芯片可以實現(xiàn)替代,，但要開發(fā)者實現(xiàn)遷移則是一項更為艱巨的工作,。

　　（4）近些年,，國外GPU技術(shù)快速發(fā)展,，已經(jīng)大大超出了其傳統(tǒng)功能的范疇。國內(nèi)GPU芯片的研制雖然可滿足目前大多數(shù)圖形應(yīng)用需求,，但在科學(xué)計算、人工智能及新型的圖形渲染技術(shù)方面仍然和國外領(lǐng)先水平存在較大差距,，未來持續(xù)發(fā)展國產(chǎn)GPU勢在必行,。