新火種
2023-09-22 
計算機設備：AI與自動駕駛打造GPU強力增長引擎
數字經濟建設、AI大模型、智能駕駛成為開啟智能時代的確定性研究方向。其中，數字經濟建設搭建數字化布局整體框架，并提供政策支持；AI大模型及智能駕駛率先落地，有望成為拉動算力需求的核心驅動力。
GPU憑借高并發計算能力及靈活拓展性成為當下算力主流解決方案。首先，神經網絡算法數據要求量大，并行計算程度高，與GPU高并行計算能力、高內存帶寬相適配。GPU較CPU具備更多的算術邏輯單元、控制單元與內存緩存，其SIMD架構與深度學習算法需求更吻合；其次GPU擁有相對較優的性能及靈活性。常用的計算平臺包括CPU、FPGA、GPU、DSA以及ASIC，一般情況下隨著芯片性能的提升，其靈活性會逐漸下降。ASIC、DSA設計成本高、周期長，其靈活性難以滿足應用層及宏架構趨勢的需求，而GPU擁有包括CUDA、OpenCL在內的平臺技術持續賦能，性能提升潛力大、應用拓展力強。
邊緣及終端設備有望開啟AI智算元年，數據中心及車端持續拉升算力需求。GPU下游目前主要應用于移動端、數據中心服務器以及車規級芯片。其中，移動端應用又可以分為PCGPU、手機GPU，主要用于加速圖形處理，以提高計算機游戲的圖像質量及性能，隨著深度學習及人工智能發展的需要，移動端GPU也可以用于手機端加速深度學習、計算機視覺和自然語言處理算法等；數據中心服務器又可以分為高性能計算服務器與智能計算服務器，由于GPU具有高并發的計算能力，因此被廣泛的用于數據中心建設；在汽車領域，GPU主要應用于車端及其配套設施智能芯片，負責處理來自攝像頭、普通雷達、激光雷達等傳感器數據，實現智能駕駛。
供給驅動市場，產品技術及產能是核心競爭力。英偉達市場份額獨占鰲頭，國際呈現三強格局，國內廠商加速布局。英偉達憑借技術及產能優勢，在移動端、AI服務器、自動駕駛領域具有較大話語權。我國廠商GPU市場份額較小，正處于技術追趕環節，目前國產GPU在數據中心、人工智能以及通用計算型GPU領域均實現產品布局，未來隨著國內數據中心、智能駕駛及終端側GPU市場需求的提升，國產GPU市場份額有望實現滲透。
風險提示：國內技術研發不及預期，產能不及預期，自動駕駛滲透不及預期，國際形勢風險。
（文章來源：金融投資報）
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