我們正在目睹GPU市場的重要轉(zhuǎn)折,。八月初,，GPU龍頭企業(yè)Nvidia發(fā)布二季度財(cái)報(bào)預(yù)警，其中提到公司的二季度收入比之前的預(yù)計(jì)大幅下降,，其主要原因是由于游戲市場和加密貨幣市場在2022年的規(guī)模大大下降——相關(guān)的收入同比下降33%，環(huán)比下降44%。我們認(rèn)為,，這標(biāo)志著GPU市場正在加速進(jìn)入轉(zhuǎn)折期，這也會加速GPU相應(yīng)公司尋找新的增長點(diǎn),。

　　傳統(tǒng)上,，GPU最關(guān)鍵的市場是游戲市場,，這包括了PC主機(jī)上的GPU，以及游戲主機(jī)中的GPU,，然而從長期大趨勢上來看,，PC主機(jī)和游戲主機(jī)的市場增長正在趨緩，甚至有下降的勢頭,。從短期來看,，2021年新冠疫情導(dǎo)致居家辦公等新的工作狀態(tài)導(dǎo)致了PC和游戲主機(jī)相關(guān)需求短暫上升，而目前這樣的非常態(tài)帶來的福利已經(jīng)結(jié)束,，對于GPU需求也在大幅下降,。此外，加密貨幣的繁榮也曾讓GPU一卡難求,，但是隨著加密貨幣市場的崩潰,，對于GPU市場也造成了一定的影響。根據(jù)Digitimes的報(bào)道,，GPU在2022年的出貨量預(yù)計(jì)將比2021年下降40-50%（這個(gè)數(shù)字和Nvidia的第二季度預(yù)報(bào)也相符）,。總之,，無論是從短期還是從長期來看,，傳統(tǒng)的游戲行業(yè)都已經(jīng)很難成為GPU市場的增長點(diǎn)。

　　未來GPU的市場在哪里,？

　　其實(shí)從Nvidia的財(cái)報(bào)中我們也可以看出,，數(shù)據(jù)中心將會是GPU的新增長點(diǎn)。數(shù)據(jù)中心中的GPU使用主要是用于高性能計(jì)算,，包括人工智能相關(guān)的計(jì)算和視頻處理等,。在Nvidia公布的第二季度預(yù)報(bào)中，數(shù)據(jù)中心相關(guān)的收入同比增長高達(dá)61%,，且收入已經(jīng)高于游戲市場,，可見數(shù)據(jù)中心增長勢頭之強(qiáng)。

　　數(shù)據(jù)中心中使用GPU預(yù)計(jì)未來還會在未來呈快速上升態(tài)勢,。人工智能將會進(jìn)入越來越多的應(yīng)用中,，而在數(shù)據(jù)中心側(cè)人工智能模型的訓(xùn)練和推理，目前最佳的解決方案就是GPU,。我們目前看到人工智能模型的復(fù)雜度正在快速上升,，訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)量也在越來越大，這也意味著單個(gè)模型需要的計(jì)算量正在上升,，同時(shí)結(jié)合模型部署和訓(xùn)練數(shù)量的上升,，兩者的乘數(shù)效應(yīng)使得數(shù)據(jù)中心對于GPU的需求仍然會持續(xù)上升。

　　除了高性能計(jì)算之外，另一個(gè)未來可能的新增長點(diǎn)是元宇宙相關(guān)的圖像渲染任務(wù),。隨著MR/VR硬件和相關(guān)應(yīng)用的成熟,，如何為用戶提供高性能的圖像渲染將會是相關(guān)用戶體驗(yàn)的核心要素。如果元宇宙的VR/MR真的如預(yù)期的一樣會成為一個(gè)巨大的市場,，那么相關(guān)的渲染任務(wù)也將會成為GPU的一個(gè)新增長點(diǎn),。當(dāng)然其中也存在著很大的不確定性，首先元宇宙和VR/MR是否會如愿增長還不清楚,，此外相關(guān)的渲染會在云端完成并且通過網(wǎng)絡(luò)串流的方式來到用戶的本地顯示,，還是使用本地的GPU直接做渲染，相關(guān)的技術(shù)方案還沒有定論,。

　　綜上所述,，我們認(rèn)為GPU市場的轉(zhuǎn)折將會是傳統(tǒng)游戲相關(guān)收入逐漸飽和（甚至在短期內(nèi)大幅下降），而在人工智能和高性能計(jì)算（即GPGPU）相關(guān)的數(shù)據(jù)中心市場會成為目前和中期內(nèi)的首要增長點(diǎn),，遠(yuǎn)期來看元宇宙相關(guān)的渲染任務(wù)有可能會取代傳統(tǒng)游戲相關(guān)收入,，但是還存在很大的不確定性。

　　GPU技術(shù)演進(jìn)路線

　　如前所述,，數(shù)據(jù)中心中的人工智能和高性能計(jì)算正在成為GPU目前最關(guān)鍵的增長點(diǎn),，因此GPU廠商技術(shù)研發(fā)目前也主要圍繞這個(gè)目標(biāo)。這里我們將會分析GPU領(lǐng)域兩大龍頭Nvidia和AMD的相關(guān)技術(shù)路線圖,，來分析一下GPU在未來幾年內(nèi)演進(jìn)的一些重要技術(shù)路線,。

　　首先是專用加速器與通用GPU的融合。在人工智能硬件剛興起的時(shí)候,，使用專用加速器還是使用通用GPU做加速幾乎是兩大陣營——專用加速器效率高但是只能支持幾種特定的算法和模型,；通用GPU兼容性好，但是效率較差,，功耗也較大,。但是，隨著人工智能硬件的演進(jìn),，目前我們看到通用GPU和專用加速器正在慢慢融合,，或者說在GPU上我們在看到越來越多的針對一些特定人工智能模型的專用IP來實(shí)現(xiàn)加速。舉例來說,，混合精度計(jì)算和低精度整數(shù)運(yùn)算加速已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心GPU的標(biāo)配,。在這個(gè)領(lǐng)域，Nvidia更為激進(jìn),，憑借其對于人工智能模型生態(tài)的大量布局和龍頭地位,，Nvidia能夠把握人工智能模型發(fā)展的態(tài)勢（如新模型的流行程度）并且據(jù)此在GPU產(chǎn)品上加入相關(guān)支持。在Nvidia下一代的H100 GPU中就加入了對于Transformer系列模型的專用加速模塊,，而這樣的專用加速模塊集成在通用GPU中恰恰說明了通用GPU和專用加速器之間的融合將會是未來的重要技術(shù)演進(jìn)方向。

　　除此之外，決定GPU計(jì)算性能的關(guān)鍵指標(biāo)是存儲訪問帶寬和延遲,。在這個(gè)方面,，增加DRAM帶寬，使用HBM等最新的內(nèi)存接口已經(jīng)是GPU的標(biāo)準(zhǔn)配置,，相信未來隨著DRAM接口標(biāo)準(zhǔn)的演進(jìn),，GPU也會優(yōu)先使用最新的DRAM接口。而除了DRAM之外,，高速緩存（cache）也是關(guān)鍵的存儲,，緩存容量會大大影響計(jì)算的延遲和功耗。Nvidia和AMD都在積極地?cái)U(kuò)大高速緩存的容量,，而在這方面AMD使用新技術(shù)的步伐則領(lǐng)先Nvidia——目前Nvidia在H100增加緩存主要還是考慮2D的方式即在同芯片上加大緩存面積,，而根據(jù)AMD今年六月份公布的最新CDNA3 GPU架構(gòu)，CDNA3會使用高級封裝技術(shù),，使用單獨(dú)的緩存芯片粒（chiplet）,，并且將緩存芯片粒和GPU使用堆疊的方式集成在一起（即Infinity Cache）。這樣一來,，高速緩存芯片粒的存儲容量就有可能大大增加,，從而提升性能。

　　在存儲之外,，另一個(gè)數(shù)據(jù)中心端GPU技術(shù)演進(jìn)的重要方向是如何減少CPU和GPU通信帶來的性能損失,。在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中，CPU和GPU處于兩個(gè)完全不同的系統(tǒng),，其內(nèi)存空間并不共享,，因此CPU和GPU之間的通信開銷很大。為了解決這個(gè)問題,，Nvidia和AMD都在這方面做了不少投入,。Nvidia的解決方案是使用自研的基于ARM架構(gòu)的Grace CPU，并且在架構(gòu)設(shè)計(jì)上給每個(gè)GPU單獨(dú)配一個(gè)CPU并且使用NVLINK高速接口連接在一起,，從而減小CPU和GPU之間的協(xié)同工作開銷,。而AMD因?yàn)橐恢蓖瑫r(shí)有GPU和CPU業(yè)務(wù)，因此相關(guān)的設(shè)計(jì)在技術(shù)上更為激進(jìn),，在CDNA3架構(gòu)中CPU和GPU將會使用高級封裝的方式集成在一起,，共享HBM3高速內(nèi)存接口和內(nèi)存空間，從而大大增加CPU和GPU之間的集成度和協(xié)作的能力,。

　　綜上,，我們認(rèn)為未來服務(wù)器端GPU將會是GPU市場最重要的市場增長點(diǎn)，而圍繞這個(gè)增長點(diǎn)有幾個(gè)重要的技術(shù)路徑將會成為主流,，包括專用加速IP和通用GPU融合,，高速DRAM和緩存的進(jìn)一步演進(jìn),，以及CPU和GPU的進(jìn)一步集成。比較Nvidia和AMD的技術(shù)路徑,，我們可以發(fā)現(xiàn)Nvidia的強(qiáng)項(xiàng)在于坐擁人工智能生態(tài)護(hù)城河,，通過極強(qiáng)的軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)能力和對于人工智能領(lǐng)域的洞察力，它在專用加速IP和通用GPU融合方面做得極為成功,，因此可以通過最小的成本和功耗代價(jià)來實(shí)現(xiàn)最大化的相關(guān)任務(wù)性能提升,。而AMD的強(qiáng)項(xiàng)在于其高級封裝領(lǐng)域的積累以及在CPU領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)，未來可望使用晶圓級技術(shù)的突破來提升性能,。

　　市場競爭格局

　　未來市場競爭格局而言,，Nvidia和AMD都是從傳統(tǒng)的游戲市場切入，在保持傳統(tǒng)游戲市場的同時(shí),，也正在把精力越來越多地投入云端市場,。Nvidia目前擁有服務(wù)器市場GPU的領(lǐng)先地位，但是從技術(shù)發(fā)展角度來看AMD的勢頭也很不錯(cuò),，其關(guān)鍵在于能否打通軟件生態(tài),，如果能突破Nvidia CUDA的生態(tài)包圍圈的話AMD可望在服務(wù)器市場也擁有重要的一席之地。

　　在服務(wù)器市場另一個(gè)值得關(guān)注的新勢力是中國的GPU初創(chuàng)公司,。以燧原,，壁仞等為代表的GPU中國新興勢力也把服務(wù)器市場作為其主打方向。從市場動(dòng)態(tài)上來說,，其實(shí)目前是一個(gè)很好的時(shí)間點(diǎn),，因?yàn)樵贕PU市場來看，中國GPU較為薄弱的游戲渲染等領(lǐng)域正在被服務(wù)器市場增長所取代,，而在服務(wù)器市場相對來說中國公司的技術(shù)包袱并不大,，可以輕裝上陣。隨著未來國際形勢的變化（例如逆全球化）,，可望中國的GPU新勢力也能獲得GPU市場的重要份額,。

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