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近几年，GPU 受到越来越多人的关注，尤其是国产 GPU，堪称是全面开花！
那么，什么是 GPU？它有着怎么样的魔力？
一、什么是 GPU？
依据维基百科定义，GPU 中文名为图形处理器，是一种在个人电脑、工作站、游戏机和一些挪动设施（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相干运算工作的微处理器。
VR、区块链、3D 建模、渲染等所有跟图像无关的处理过程都须要 GPU。除了图形处理性能，GPU 还是目前公认最好的 AI 加速器，尤其是在云端训练大模型利用场景中。
换言之，只有有高清画质需要，只有有 AI 解决需要，就离不开 GPU。因而，随着这两大需要的持续增长和微小的市场设想空间，寰球 GPU 龙头英伟达凭借 GPU 芯片的劣势，市值就高达 5753 亿美元（约合人民币 36358 亿元，截至 2022 年 3 月 10 日），晋升为当下寰球市值最高的半导体企业。
那现如今，GPU 有着怎么样的市场规模？
二、GPU 市场规模
依据 Verified Market Research 数据，2020 年寰球 GPU 市场价值为 254.1 亿美元，2027 年无望达到 1853.1 亿美元，年复合增长 32.82%。
2021 年一季度，在寰球 PC 端 GPU 市场中，英特尔以 68% 的市场份额位居榜首，AMD 和英伟达别离以 17% 和 15% 的市场份额名列第二和第三；在 PC 端独立 GPU 畛域中，英伟达占据 81% 的市场份额领有当先劣势，AMD 以 19% 的市场份额排名第二。
2020 年中国大陆的独立 GPU 市场规模为 47.39 亿美元，预计 2027 年中国大陆 GPU 市场规模将超过 345.57 亿美元。随着政策端对信息要害基础设施自主可控的器重，国产代替浪潮降临，国内独立 GPU 产商的广大市场空间已被关上。
三、GPU 芯片研发有多难
国内企业做 GPU 次要有两大难，一是难在专利壁垒；二是难在 GPU 芯片的体系化翻新。
在专利壁垒方面，GPU 是先进制程数字芯片，对于 GPU 企业来说，高技术含量的自有 IP 的继续演进是技术自主和市场竞争劣势的保障。但在该畛域起步早的寰球 GPU 巨头们已筑建了层层专利爱护墙。以 GPU 架构 IP 专利为例，就连寰球科技领头羊企业苹果，在该畛域也绕不开专利受权：苹果从 A4 到 A10X 所有处理器芯片都是采纳 Imagination 的 IP，到 A10 之后苹果通过架构受权，有了本人的 GPU 架构把控，仍然是基于 Imagination 的 TBDR 架构专利受权，隶属于该架构分支。但一旦架构受权后独立演进了，也就不再被专利卡脖子了。
在 GPU 芯片设计方面，GPU 也绝非简略的芯片设计，其设计较个别芯片更简单，零碎更宏大，涉及面更广。做 GPU 须要极其业余的团队，团队从前到后要包圆，做到软硬全栈。专业人才要涵盖架构、算法、硬件、软件以及各种验证形式，包含后端、幅员、驱动、测试、机械构造、生产、供应链等畛域。这意味着，GPU 研发团队须要在全链条节点上都装备丰盛的量产教训人才，能力实现这样十分商业化的体系。
四、国产 GPU 最新进展
多家国产 GPU 厂商公布了产品的研发和商用状况。
2021 年 10 月上旬，壁仞科技首款通用 GPU 芯片 BR100 正式交付台积电生产，这款芯片次要聚焦人工智能（AI）训练和推理、通用运算等泛滥计算利用场景，可广泛应用于包含智慧城市、私有云、大数据分析、主动驾驶、医疗衰弱、生命科学、云游戏等畛域。壁仞科技成立两年，累计融资 50 亿元。
10 月 29 日，天数智芯发表公司全自研、国内首款云端 7 纳米 GPGPU 产品卡——“天垓 100”已正式进入量产环节。这颗芯片次要利用于数据中心和服务器等畛域。在 2021 年 3 月，天数知芯还颁布公司获 C 轮 12 亿元融资。
11 月，景嘉微发表 JM9 系列曾经实现流片、封装、初步测试工作。依据测试后果，这款芯片能够满足地理信息系统、媒体解决、CAD 辅助设计、游戏、虚拟化等高性能显示需要和人工智能计算需要。
同期，登临科技的 Goldwasser 系列产品商业化落地，曾经利用于互联网、智慧安防等畛域。此外，登临科技在 11 月取得新一轮融资，由高通创投及数家行业顶级企业联结策略投资。2020 年 6 月 Goldwasser 系列产品在台积电 12nm 工艺上 Full Mask 流片胜利。
还有，芯动科技示意首款国产高性能服务器级 GPU“风华 1 号”测试胜利，搭载寰球顶尖的 GDDR6X 和 chiplet 技术，利用于 5G 数据中心、云游戏、元宇宙等畛域。
另一大动作是摩尔线程推出首款国产全功能 GPU，内置自主研发的 3D 图形计算核芯、AI 训练与推理计算核芯、高性能并行计算核芯、超高清视频编解码计算等核芯。摩尔线程的融资也备受关注，公司在一年内实现了三轮融资，累计超 30 亿元。
无论是壁仞、天数智芯还是登临科技、摩尔线程等 GPU 守业公司，资本对其都是大手笔投资。究其原因，离不开 GPU 人才少、技术难度高、生态建设匮乏等因素，同时在被巨头垄断的市场，国产 GPU 迫切需要获得冲破。
五、GPU 有三大利用场景：游戏、AI 和主动驾驶
1、游戏
IDC 数据显示，2020 年游戏 PC 和显示器的出货量同比增长 26.8%，达到 5500 万台。游戏笔记本电脑在 2020 年增长了创纪录的 26.9%。与 PC 并行，游戏显示器在 2020 年也达到了新的高度，与 2019 年相比增长了 77%以上，出货量达到了 1430 万台。
IDC 预计 2021 年游戏显示器的销量将首次超过游戏台式机。即便游戏台式机逐步受到青眼，游戏笔记本电脑的显示器连贯率一直进步也意味着游戏监控器市场的五年复合年增长率预计将超过 10%。IDC 预计 2025 年寰球销量达到 7290 万，复合年增长率为 5.8%。
2、AI
挪动端 AI 芯片市场不止于智能手机，潜在市场还包含：智能手环 / 手表、VR/AR 眼镜等市场。
人工智能服务器通常搭载 GPU、FPGA、ASIC 等减速芯片，利用 CPU 与减速芯片的组合能够满足高吞吐量互联的需要，为自然语言解决、计算机视觉、语音交互等人工智能利用场景提供弱小的算力反对，在提供雷同算力状况下，GPU 服务器在老本、空间占用和能耗别离为传统计划的 1 /8、1/15 和 1 /8。
以后在云端场景下被最广泛应用的 AI 芯片是英伟达的 GPU，次要起因是：弱小的并行计算能力（相比 CPU）、通用性以及成熟的开发环境。2020 年寰球 AI 服务器市场规模为 122 亿美元，预计到 2025 年寰球 AI 智能服务器市场将达到 288 亿美元，5 年 CAGR 达到 18.8%。
▲2020-2025 年寰球 AI 服务器行业市场规模及增速（单位：亿美元）
3、主动驾驶
寰球主动驾驶迈入商用阶段，将来可期。IDC 最新公布的数据显示，2024 年寰球 L1-L5 级主动驾驶汽车出货量预计将达到约 5425 万辆，2020 至 2024 年的年均复合增长率（CAGR）达到 18.3%。
我国汽车市场规模一直增长，主动驾驶由 L2 向 L3 过渡。多地发展主动泊车、主动驾驶公交车、无人智能重卡等方面的示范利用。
到 2025 年，我国 PA（局部主动驾驶）、CA（有条件主动驾驶）级智能网联汽车销量占当年汽车总销量比例超过 50%，C-V2X（以蜂窝通信为根底的挪动车联网）终端新车拆卸率达 50%。
随着传感器、车载处理器等产品的进一步欠缺，将会有更多 L3 级车型呈现。而 L4、L5 级主动驾驶预计将会率先在关闭园区中的商用车平台上实现利用落地，更宽泛的乘用车平台高级别主动驾驶，须要随同着技术、政策、基础设施建设的进一步欠缺，预计至多在 2025 年~2030 年当前才会呈现在个别路线上。
感知路境，短时解决海量数据。行车过程中依赖雷达等传感器对情理信息进行采集后，处理器每秒需实时数据解析几 G 量级数据，每秒能够产生超过 1G 的数据。对处理器的计算量要求较高。
主动布局，刹时反馈保障平安。解决剖析实时数据后，须要在毫秒的工夫精度下对行车门路、车速进行布局，保障行车过程平安，对处理器的计算速度要求较高。
兼具技术老本劣势，GPU 为主动驾驶畛域支流。
小结
在传统 GPU 市场中，排名前三的 Nvidia、AMD、Intel 的营收简直能够代表整个 GPU 行业的支出。国产 GPU 的倒退远远落后，然而国内市场规模和后劲微小，在国产芯片自主翻新和摩尔定律放缓等因素的驱动下，国产 GPU 和海内巨头的差距会逐渐缩小。
