GPU行业报告：计算机图显核心（36页）

PC（个人电脑）是GPU重要应用场景，根据Jon Peddie Research（JPR）数据，2020年全球GPU出货3.94亿片，同 比增长17.9%。 比特币等加密货币的行情火爆带动矿卡GPU需求，2020Q4-2021Q2全球PC GPU单季度出货量连续三个季度超过1 亿片，2021Q2达到1.23亿片，同比大增42%，GPU与PC配售比为117%。 JPR预计2020-2025年全球PC GPU市场保有量将以3.5%复合增速增长，到2025年达到33.18亿片。Intel领导集成GPU市场。Intel（英特尔）是全球最大的CPU制造商，2021Q2占据全球77.5%的x86 CPU市场，集成 GPU集成在CPU中，Intel凭借CPU市场地位，占据全球PC GPU大部分市场。根据JPR数据，2021Q2 Intel占据全球 68.3%的PC GPU市场份额，Nvidia和AMD市场份额分别为15.2%、16.5%。 Nvidia和AMD占据独立GPU市场。在独立GPU领域，Nvidia具备明显的份额领先，2021Q2市占率达到83%。2006 年AMD收购ATI，2010年放弃ATI品牌后推出AMD Radeon（镭龙）独立显卡系列，2021Q2 AMD独立PC GPU市场份 额17%。

AI服务器：通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求， 为自然语言处理、计算机视觉、机器学习等AI应用场景提供强大的算力支持，支撑AI算法训练和推理过程。 AI加速芯片：由于CPU并不适合大规模并行计算，因此需要加速芯片执行AI算法，目前AI加速芯片主要包括图形 处理器（graphics processing unit，GPU）、现场可编程门阵列（field-programmable gate array，FPGA）、专用集 成电路（application specific integrated circuits，ASIC）、神经拟态芯片等。 GPU： 优势在于提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更 高的浮点运算能力；缺点在于管理控制能力弱，功耗高。 FPGA：优势在于可以无限次编程，延时性比较低，同时拥有流水线并行和数据并行（GPU只有数据并行）、 实时性最强、灵活性最高；缺点在于开发难度大、只适合定点运算、价格比较昂贵。 ASIC：与通用集成电路相比具有体积更小、重量更轻、 功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成 本降低等优点；缺点是灵活性不够，成本比FPGA贵。