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算力：GPU 引領(lǐng) AIGC 技術(shù)革新，市場需求持續(xù)增長
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院    2024-11-16

當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域的 AI 芯片家族日益壯大，主要包括GPU（圖形處理器）、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）、ASIC（專用集成電路）和NPU（神經(jīng)擬態(tài)芯片）。其中，GPU 和 FPGA 屬于成熟的通用型AI 芯片，而ASIC 則為特定AI場景定制，如谷歌的 TPU、亞馬遜的 Trainium 和微軟的Maia。

GPU 最初設(shè)計用于加速圖形渲染和顯示，廣泛應(yīng)用于游戲、視頻制作和處理等領(lǐng)域。隨著時間推移，因其在并行處理密集數(shù)據(jù)方面的卓越能力，GPU逐漸成為 AI 領(lǐng)域的重要推動力，尤其是在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中。其核心性能指標(biāo)包括算力、顯存、功耗和互聯(lián)能力，成為推動AIGC 發(fā)展的核心力量。

英偉達的 GPU 產(chǎn)品在 AIGC 的發(fā)展歷程中扮演了至關(guān)重要的角色，其成功源于在硬件性能和軟件生態(tài)方面的持續(xù)投入與創(chuàng)新。在硬件領(lǐng)域，英偉達推出了 Volta、Turing、Ampere、Hopper 和 Blackwell 等系列架構(gòu)，這些架構(gòu)配備了專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計的 CUDA Core 和 Tensor Core，顯著提升了AI訓(xùn)練與推理的效率。

CUDA Core 負(fù)責(zé)基礎(chǔ)運算，其數(shù)量通常與FP32 計算單元相對應(yīng)；而 Tensor Core 則在 Volta 及后續(xù)架構(gòu)中引入，專門用于張量計算，與深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）結(jié)合使用，帶來了十幾倍的效率提升。除了硬件創(chuàng)新，英偉達還構(gòu)建了全面的 GPU 軟件生態(tài)系統(tǒng)，包括CUDA、cuDNN和 TensorRT 等工具，大大簡化了 AIGC 模型的開發(fā)和部署流程，使得AIGC技術(shù)的應(yīng)用更加高效便捷。

隨著 AIGC 技術(shù)在多個行業(yè)中的廣泛應(yīng)用，對GPU 和ASIC 算力的需求持續(xù)增加。全球數(shù)據(jù)中心 GPU 市場在近年來顯著擴張，2023 年出貨量達到385萬顆，較 2022 年的 267 萬顆增長了 44.2%。預(yù)計在經(jīng)歷2023 年和2024年的大幅增長后，全球 AIGC GPU 和 ASIC 市場將保持穩(wěn)定增長。根據(jù)Yole的預(yù)測，該市場規(guī)模將從 2023 年的 505 億美元增至2029 年的2330 億美元，復(fù)合年均增長率達到 29.0%。

英偉達作為 GPU 市場的領(lǐng)導(dǎo)者，其產(chǎn)品在AIGC 訓(xùn)練和推理市場占據(jù)主要份額。英偉達不斷推出新的 GPU 架構(gòu)和軟件產(chǎn)品，每一代產(chǎn)品都在性能和能效方面持續(xù)提升，其 2023年數(shù)據(jù)中心 GPU 銷售收入達到了362 億美元，根據(jù)IoT Analytics 的數(shù)據(jù)，市場份額達到 92%。

與此同時，AMD 和英特爾也在數(shù)據(jù)中心 GPU 市場占有一席之地，AMD 的 MI300 系列獲得了微軟、Meta等訂單，市場份額達到 3%；英特爾的 Gaudi 2 則提供高性能且具成本效益的解決方案。此外，一些新興參與者也在進入市場，推動技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品多樣化。

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