成长下的优势推动GPU市场

从单纯的图形控制功能发展而来,GPU已经成为架构复杂度最高的芯片之一。

据数据统计,2020年,GPU行业规模为200亿美元,预计2021年将增长15%。从2015年到2025年,GPU行业预计平均每年增长13%,将从80亿美元扩展到350亿美元的规模。

可视化需要大量的图形、图像计算能力,无论是云端还是边缘侧都需要大量的高性能图像处理能力。因此最近这几年GPU的增长速度非常快速。

从各个调研机构的数据预测来看,GPU在AI推理市场、服务器市场、数据中心市场等都呈现出蓬勃增长的态势。

随着GPU自身在并行处理和通用计算的优势,逐步拓展了其在服务器、汽车、矿机、人工智能、边缘计算等领域的衍生需求。

GPU是AI训练阶段较为适合的芯片,在AI时代的云端训练芯片中占据较大的份额,达到64%,2019-2021年年复合增长率达到40%。

此外,推动GPU市场增长的其他因素还包括越来越多的对汽车、制造业、房地产和医疗保健等各个行业的图形应用程序和3D应用的支持。

在最近的5年里,英伟达股价飙升2268%,在今年7月8日收盘后,英伟达市值首次超过英特尔,一度成为美国市值最高的芯片企业。

AMD公司的市值也同样一路飙升,在最近其市值也逼近了千亿美元的大关。

国内GPU发展条件已成熟

给国产GPU带来真正机遇的是AI技术的爆发和信创产业的起步。

GPU 在并行计算、浮点以及矩阵运算方面具有强大的性能,逐渐在高性能计算、云端AI应用等场景中处于主导地位。

虽然英伟达在这个领域占据主导地位,由于其产品价格昂贵,且国内对产业链安全的考量,国产通用GPU(GPGPU)有着广阔的成长空间。

同样,由于信创产业的发展,国内的桌面GPU也得到了难得的发展机遇。

在图形GPU领域,还是以景嘉微和航锦科技为代表的传统企业为主力。

不过,国内从事CPU研发的企业,如兆芯、龙芯等,也开始切入这个赛道,增强了国内GPU企业的整体研发实力。

以国产替代为核心驱动力,在政策指引和充足资金保障下,整个信创产业将为国产GPU带来巨大的市场空间,远超以往的军用等专业市场。

2019年全球AI基础架构市场规模达到20．9亿美元,同比增长58．7%,其中GPU服务器占据96．1%的市场份额。

据IDC预测,到2024年中国GPU服务器市场规模将达到64亿美元。如果国产GPU能在2024年取得30%的份额,即可获得22亿美元的市场空间。

国产GPU下阶段的发展方向

国产GPU的生产商包括两种:自主研发系以及引进系。

自主研发系包括:中船重工709所、中船重工716、景嘉微、航锦科技、龙芯、上海兆芯等机构和公司;引进系则有凯桥资本收购的Imagination。

目前,国产GPU中,较为知名的为中船重工701所的凌久GP101、中船重工716所的JARIG12、景嘉微的JM7200。

现在国内做GPU的企业,比如芯动科技、景嘉微等都开始加速发展,芯动科技所推出的“风华”系列GPU正在引起越来越多的关注。

芯动科技即将发布的两款“风华”系列智能渲染GPU图形处理器,将逐步改变国内桌面和服务器领域客户定制高性能GPU芯片长期受制于人的局面。

这两款GPU芯片针对国内新基建客户定制需求,填补国内高性能数据中心显卡空白,经芯动团队多年研发积累,已完成设计,将实现年内量产。

GPU的3个未来趋势是:大规模扩展计算能力的高性能计算(GPGPU)、人工智能计算(AIGPU)、更加逼真的图形展现(光线追踪 Ray Tracing GPU)。

此外,由于GPU越来越广泛地应用到手机、终端、边缘计算节点等嵌入式设备,所以高效能也是一个永恒的追求。

据统计,2019年上半年中国GPU服务器市场规模为8．3亿美金,同比增长53．7%,预计到2023年中国GPU服务器市场规模将达到44．5亿美金,5年CAGR为27．8%。

国内GPU要克服的[几座大山]

①与英伟达等国际巨头相比,国内GPU只能属于起步阶段。在图形GPU方面,国内领先的景嘉微公司,其最新产品也只相当于英伟达2018年初的水平。

数据显示,全球GPU技术领域专利数量排名前20的公司占有全球70%的GPU专利。

英伟达,英特尔和AMD还是GPU技术领域全球专利家族持有数量排名的前三。其中,英伟达持有专利数量占全球总量的近20%。

②在图形领域,GPU对于CPU和操作系统的依附性很强。在GPGPU领域,CUDA生态还是国内企业必须要翻越的一座大山。

当前的AI开发工程师,多数是在CUDA平台上进行开发的。因此,即使有国产GPU芯片可以实现替代,但是要开发者实现迁移,则是更为艰巨的一项工作。

④未来更多高清3D应用的出现将带来GPU高清图形图像显示需求的持续增长,对GPU处理能力也是一项不小的挑战,持续改进GPU系统架构和设计方法,提高运算能力和综合显示能力,以应对高清显示的发展要求。

⑤近些年,国外GPU技术快速发展,已经大大超出了其传统功能的范畴。国内GPU芯片的研制虽然可满足目前大多数图形应用需求,但在科学计算、人工智能及新型的图形渲染技术方面仍然和国外领先水平存在较大差距,未来持续发展国产GPU势在必行。

结尾:

GPU在人工智能领域有着巨大的发展空间,芯片巨头也纷纷看好这一领域。同时,在国产替代和新基建的双重力量推动下,国产GPU将会有不错的前景。