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GPU行业深度报告：AI与自动驾驶打造GPU强力增长引擎（37页）.pdf
举报与投诉【报告导读】数字经济建设、AI大模型、智能驾驶成为开启智能时代的确定性研究方向。其中，数字 经济建设搭建数字化布局整体框架，并提供政策支持；AI大模型及智能驾驶率先落地， 有望成为拉动算力需求的核心驱动力。
GPU 凭借高并发计算能力及灵活拓展性成为当下算力主流解决方案
首先，神经网络算法数据要求量大，并行计算程度高，与GPU高并行计算能力、高内存带 宽相适配。GPU较CPU具备更多的算术逻辑单元、控制单元与内存缓存，其SIMD架构与深 度学习算法需求更吻合；其次GPU拥有相对较优的性能及灵活性。常用的计算平台包括 CPU、FPGA、GPU、DSA以及ASIC，一般情况下随着芯片性能的提升，其灵活性会逐渐下降。 ASIC、DSA设计成本高、周期长，其灵活性难以满足应用层及宏架构趋势的需求，而GPU 拥有包括CUDA、OpenCL在内的平台技术持续赋能，性能提升潜力大、应用拓展力强。
边缘及终端设备有望开启 AI 智算元年，数据中心及车端持续拉升算力需求
GPU下游目前主要应用于移动端、数据中心服务器以及车规级芯片。其中，移动端应用又 可以分为PC GPU、手机GPU，主要用于加速图形处理，以提高计算机游戏的图像质量及 性能，随着深度学习及人工智能发展的需要，移动端GPU也可以用于手机端加速深度学 习、计算机视觉和自然语言处理算法等；数据中心服务器又可以分为高性能计算服务器 与智能计算服务器，由于GPU具有高并发的计算能力，因此被广泛的用于数据中心建设； 在汽车领域，GPU主要应用于车端及其配套设施智能芯片，负责处理来自摄像头、普通雷 达、激光雷达等传感器数据，实现智能驾驶。
供给驱动市场，产品技术及产能是核心竞争力
英伟达市场份额独占鳌头，国际呈现三强格局，国内厂商加速布局。英伟达凭借技术及 产能优势，在移动端、AI 服务器、自动驾驶领域具有较大话语权。我国厂商 GPU 市场份 额较小，正处于技术追赶环节，目前国产 GPU 在数据中心、人工智能以及通用计算型 GPU 领域均实现产品布局，未来随着国内数据中心、智能驾驶及终端侧GPU市场需求的提升， 国产 GPU 市场份额有望实现渗透。
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青云豆
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