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      2022年GPU行業定義及分類

      2022-10-20 16:27:07報告大廳(www.paternalguia.com) 字號:T| T

        中國報告大廳網訊,GPU是圖形處理器的縮寫,通常又被稱為顯示核心、顯示芯片。GPU是國產水平最低的領域,主要應用在pc顯卡和AI計算等領域,貿易關系的持續惡化給GPU國產化發展帶來契機。以下是2022年GPU行業定義及分類。

        近些年,國外GPU技術快速發展,已經大大超出了其傳統功能的范疇。國內GPU芯片的研制雖然可滿足目前大多數圖形應用需求,但在科學計算、人工智能及新型的圖形渲染技術方面仍然和國外領先水平存在較大差距,未來持續發展國產GPU勢在必行。

        GPU行業定義及分類指出,GPU即圖形處理器,屬于半導體中集成電路中最復雜,技術水平要求最高的邏輯器件領域,屬于大規模IC產品,是國產化水平最低的領域,其核心優勢在于解決數據并行計算問題,主要應用于PC顯卡(集顯和獨顯)和AI計算等。

        GPU行業定義及分類顯示,GPU最初的設計目標是為了提升計算機對圖形、圖像、視頻等數據的處理性能,解決CPU在圖形圖像領域處理效率低的難題。隨著GPU在并行計算方面性能優勢的逐步顯現以及并行計算應用范圍的逐步拓展,GPU逐漸分化成兩條分支。

        GPU行業定義及分類提到,一條是傳統意義的GPU,延續專門用于圖形圖像處理用途,內置了視頻編解碼加速引擎、2D加速引擎、3D加速引擎、圖像渲染等專用運算模塊;另一分支是GP GPU,作為運算協處理器,并針對不同應用領域的需求,增加了專用向量、張量、矩陣運算指令,提升了浮點運算的精度和性能,以滿足不同計算場景的需要。

        隨著GP、GPU的技術發展和相關生態環境的逐步完善,其用途被進一步發掘。目前,GP、GPU已經廣泛用于商業計算和大數據處理,如天氣預報、工業設計、基因工程、藥物發現、金融工程等。在人工智能領域,使用GP GPU在云端運行模型訓練算法,可以顯著縮短海量訓練數據的訓練時長,減少能源消耗,從而進一步降低人工智能的應用成本。

        隨著中國貿易關系持續惡化,美國對國內半導體產業發展持續限制,導致國內整體半導體國產化熱度持續提升,同時受虛擬貨幣“挖礦”高額效益驅動,我國GPU產業熱度持續高漲,市場對于GPU國產化的期望值持續提高,帶動我國GPU投融資數量及金額快速擴張,從而加快我國GPU國產化進程。

        綜上所述GPU國產化步伐加快市場占比也有所提升,目前GPU市場主要還是以英特爾為主要的市場分析,隨著人工智能等信息技術的發展國產GPU發展勢在必行。

      (本文著作權歸原作者所有,未經書面許可,請勿轉載)
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