gpu处理大数据

㈠ GPU服务器有哪些应用场景

GPU服务器的主要应用场景

海量计算处理

GPU 服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等：

• 原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算。

• 原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群，采用单台 GPU 服务器可完成。

深度学习模型

GPU服务器可作为深度学习训练的平台：

1.GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。

2.GPU 服务器和云服务器搭配使用，云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。

3.对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。

以上十次方的回答，希望能够帮到你。

㈡ 一体化大数据平台需要gpu吗

需要。一体化大数据平台是需要gpu的，否则无法使用。数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。

㈢ 为什么cpu解码叫软解，gpu解码叫硬解

cpu软解：纯粹依靠CPU来解码的方式则是“软解码”。软解码是在显卡本身不支持或者部分不支持硬件解码的前提下，将解压高清编码的任务交给CPU，这是基于硬件配置本身达不到硬解压要求的前提下，属于一个折中的无奈之举。

gpu硬解：硬解码就是通过显卡的视频加速功能对高清视频进行解码。因此硬解能够将CPU从繁重的视频解码运算中释放出来，使设备具备流畅播放高清视频的能力。

GPU／VPU要比CPU更适合这类大数据量的、低难度的重复工作。视频解码工作从处理器那里分离出来，交给显卡去做，这就叫做“硬解码”。

(3)gpu处理大数据扩展阅读：

硬件解码是将原来全部交由CPU来处理的视频数据的一部分交由GPU来做，而GPU的并行运算能力要远远高于CPU，这样可以大大地降低对CPU的负载，CPU的占用率较低了之后就可以同时运行一些其他的程序。

软解码即通过软件让CPU来对视频进行解码处理，而硬解码：指不借助于CPU，而通过专用的子卡设备来独立完成视频解码任务。

曾经的VCD／DVD解压卡、视频压缩卡等都隶属于硬解码这个范畴。而现如今，要完成高清解码已经不再需要额外的子卡，因为硬解码的模块已经被整合到显卡GPU的内部，所以目前的主流显卡（集显）都能够支持硬解码技术。

㈣ 为什么需要GPU来处理高性能计算

高性能计算(HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计 算资源操作）的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。

基于GPU的通用计算已成为近几年人们关注的一个研究热点。将GPU用于通用计算的主要目的是为了加速计算，加速的动力来自GPU在高性能计算方面所具有的优势。

（1）高效的并行性。

通过GPU多条绘制流水线的并行计算来体现的。网络下在目前主流的GPU中，多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。GPU的顶点处理流水线使用MIMD方式控制，片段处理流水线使用SIMD结构。相对于并行机而言，GPU提供的并行性在十分廉价的基础上，为很多适合于在GPU上进行处理的应用提供了一个很好的并行方案。

（2）高密集的运算。

GPU通常具有128位或256位的内存位宽，因此GPU在计算密集型应用方面具有很好的性能。

（3）超长图形流水线。

GPU超长图形流水线的设计以吞吐量的最大化为目标，因此GPU作为数据流并行处理机，在对大规模的数据流并行处理方面具有明显的优势。

CPU中的大部分晶体管主要用于构建控制电路（如分支预测等）和Cache，只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作。GPU与CPU的设计目标不同，其控制电路相对简单，而且对Cache的需求较小，所以大部分晶体管可以组成各类专用电路和多条流水线，使GPU的计算速度有了突破性的飞跃，拥有惊人的处理浮点运算的能力。

正是由于GPU在并行处理和计算密集型问题求解等方面所具有的诸多优势，GPU已成为目前普通PC机所拥有的强大、高效的计算资源。从系统架构上看，GPU是针对向量计算进行了优化的高度并行的数据流处理机。这种以数据流作为处理单元的处理机，在对数据流的处理上可以获得很高的效率。

蓝海大脑高性能计算GPU服务器兼容的部件会依据产品兼容性的改善和技术演进存在增加或正常的替换，由3个节点以上构成，也可1-2节点。为保证性能，SAS HDD的数量应为SSD的2倍或更多，工作温度、噪音、功率等适应性依据配置。整机尺寸可依配置做适应性调整。更好地为生命科学、医药研发、元宇宙、大数据、地质遥感、高性能计算等行业服务。

型号 蓝海大脑高性能计算服务器

英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高*深*宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高*深*宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高*深*宽) : 697 x 692 x 306
声卡：7.1通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB3.2 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等{变量12}

㈤ pytorch共享gpu和专用gpu有什么区别

1.GPU：计算机图显核心
1.1 GPU：计算机图形显示核心

GPU基本概念：图形处理器（graphics processing unit，缩写GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

GPU是显卡的处理器：显卡全称显示适配卡，又称显示适配器，用于协助CPU进行图像处理，作用是将CPU送来的图像信号经过处理再输送到显示器上，由主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存组成，GPU即是显卡处理器。

1.2 GPU擅长大规模并发计算

GPU工作原理：GPU的工作通俗的来说就是完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算确定最终颜色并完成输出，一般分为顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理、输出五个步骤。GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据行独立的并行计算。

GPU与CPU区别：CPU基于低延时设计，由运算器（ALU）和控制器（CU），以及若干个寄存器和高速缓冲存储器组成，功能模块较多，擅长逻辑控制，串行运算。GPU基于大吞吐量设计，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此GPU也被应用于AI训练等需要大规模并发计算场景。

1.3 GPU可分为独立GPU和集成GPU

独立GPU：独立GPU一般封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，独立显卡性能由GPU性能与显存带宽共同决定。一般来讲，独立GPU的性能更高，但因此系统功耗、发热量较大。

集成GPU：集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存。集成GPU的制作由CPU厂家完成，因此兼容性较强，并且功耗低、发热量小。但如果显卡运行需要占用大量内存，整个系统运行会受限，此外系统内存的频率通常比独立显卡的显存低很多，因此一般集成GPU的性能比独立GPU更低。

1.4 GPU广泛运用在图显和并行计算场景

GPU拥有单一的强大并行计算能力，所以用途往往是需要大规模并行计算的场景。早期GPU多被用于2D和3D图形的计算和处理，因为图形数据的处理往往涉及到大量的大型矩阵运算，计算量大但易于并行化。近年由于大数据、人工智能发展，GPU也常常被用于需要大量重复计算的数据挖掘领域，如机器学习，深度学习等。

GPU使用场景：GPU被广泛地运用于PC、服务器、移动等领域。其中服务器GPU可做专业图形处理、计算加速、深度学习等应用，以独立GPU为主；移动端GPU主要采用集成GPU；PC根据使用用途不同，既可以搭载独立GPU，也可以使用集成GPU。

1.5 全球GPU巨头：NVIDIA、AMD

NVIDIA（英伟达）：创立于1993年，1999年发明了GPU，最初专注PC图形，后来拓展到密集计算领域，Nvidia利用GPU创建了科学计算、人工智能、数据科学、自动驾驶汽车、机器人技术、AR和VR的平台。 Nvidia是目前全球最大的独立GPU供应商，2020年营收166.8亿美元，2021Q2 Nvidia全球独立GPU市场份额达到83%。

AMD（超威半导体）：成立于1969年，目前业内稀缺的可以提供高性能CPU、高性能独立显卡GPU、主板芯片组三大组件的半导体公司。2020年AMD营收97.6亿美元，其中计算和图形（包括CPU、GPU、APU等）业务营收64.3亿美元，2021Q2 AMD全球独立GPU市场份额达到17%。

2.GPU两大应用场景：图显、计算
2.1 2020全球GPU市场规模接近千亿美元

2020年全球GPU市场规模达到999.1亿美元。3D图像显示、人工智能深度学习的需求支撑GPU市场持续增长，根据Verified Market Research数据，2020年全球GPU市场规模达到999.1亿美元，预计2028年达到1581.6亿美元，CAGR为5.9%。

测算2020年中国大陆独立GPU市场规模约235亿美元。中国是全球GPU市场重要组成部分，2020年Nvidia、AMD在中国大陆收入占比分别为23.3%、23.9%，我们假设中国大陆独立GPU市场占全球23.5%，测算2020年中国大陆独立GPU市场规模约为235亿美元。

2.2 PC GPU：2020年全球出货3.94亿片

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%。

2.3 PC GPU：Nvidia和AMD占据独立GPU市场

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%。

2.4 AI服务器与加速芯片

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。

2.5 GPU是AI服务器首选加速方案

服务器是AI核心基础设施。根据IDC数据，2020年中国AI基础设施市场规模为39.3亿美元，同比增长26.8%，并将在2024年达到78.0亿美元，其中2020年服务器市场规模占AI基础设施的87%以上，承担着最为重要的角色。

互联网行业是AI服务器最大采购行业。根据IDC数据，2020年上半年，互联网占整体加速计算服务器市场近60%的份额，同比增持超过100%；政府行业和服务业分别依次位居第二位和第三位。

GPU服务器是AI加速方案首选。IDC预计2021年中国GPU服务器占比91.9%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案首选。根据IDC数据，2019年中国GPU服务器市场规模达到20亿美元，预计2024年将达到64亿美元。

2.6 AI服务器通常配置多个GPU芯片

GPU加速服务器能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景，例如深度学习、科学计算、3D动画渲染、CAE等应用场景。

3.NVIDIA：全球GPU巨头
3.1 全球GPU巨头

Nvidia成立于1993年，1999年上市，市值近10年增长超过83倍，近6年增长超过49倍。截至2021年11月5日，Nvidia总市值7438亿美元，总市值美股排名第七，是目前全球市值最大的半导体公司。（报告来源：未来智库）

3.2 三大因素推动地位提升

技术革新、场景拓展、外延并购，Nvidia引领全球GPU发展。

GPU架构：Nvidia坚持每2-3年推出一代新的GPU架构，持续保持技术领先，新的Ampere已经采用7nm工艺；应用场景：从最初图形处理到通用计算，再到AI深度学习和自动驾驶，Nvidia不断推动GPU应用场景的突破；外延并购：2000-2008年Nvidia密集收购额多家公司，涵盖显卡、图形处理、半导体等多个领域，2020年宣布计划收购ARM。

3.3 近年业绩高速增长

Nvidia产品主要分为两大类：图形处理、计算&网络。下游市场包括游戏、专业可视化、数据中心、汽车四大类。

2020年Nvidia营收166.8亿美元（yoy+52.7%），净利润43.3亿美元（yoy+54.9%），其中图形处理业务营收98.3亿美元，计算&网络业务营收68.4亿美元。除去2019年游戏市场需求波动造成业绩下滑外，Nvidia近5年营收、利润均保持较快增长。

得益于基于Ampere架构新GPU产品带动游戏业务高增，以及数据中心对算力需求旺盛，2021上半年Nvidia营收、净利润快速增长。

3.4 游戏是最大市场，数据中心市场增速较快

Nvidia下游市场分为四类：游戏、专业可视化、数据中心、汽车，各市场重点产品如下：

游戏：GeForce RTX/GTX系列GPU（PCs）、GeForce NOW（云游戏）、SHIELD（游戏主机）；专业可视化：Quadro/RTX GPU（企业工作站）；数据中心：基于GPU的计算平台和系统，包括DGX（AI服务器）、HGX（超算）、EGX（边缘计算）、AGX（自动设备）；汽车：NVIDIA DRIVE计算平台，包括AGX Xavier（SoC芯片）、DRIVE AV（自动驾驶）、DRIVE IX（驾驶舱软件）、Constellation（仿真软件）。

3.5 计算业务驱动高成长

计算业务是Nvidia成长的主要驱动力：数据中心已成规模，智能汽车将进入收获期。

在数据中心市场，Nvidia拥有芯片、硬件、硬件的全栈布局。得益于全球AI应用场景的快速增加，对算力的需求飙升。是Nvidia成长最快的市场，2020年营收达到约66.96亿美元，近4年CAGR达到68.5%，远高于游戏市场的17.6%。2020年Nvidia数据中心市场营收占比已经超过40%，预计未来仍将继续提升。

在智能汽车市场， Nvidia形成了全栈式自动驾驶解决方案。AGX Xavier芯片于2018年开始出货，下一代自动驾驶芯片Orin计划用于2022年量产，算力将达到254TOPS，目前已经获得蔚来、理想、沃尔沃、奔驰等多个整车厂定点项目。我们认为2022年高阶自动驾驶汽车或将集中落地，Nvidia自动驾驶将进入收获期。

3.6 中国大陆收入贡献提升

Nvidia中国大陆收入快速增长。2020年Nvidia来自中国大陆收入38.86亿美元，同比增长42.3%，近4年CAGR达到31.4%，同期Nvidia整体营收CAGR为24.6%。

Nvidia中国大陆收入占比呈上升趋势。2020年Nvidia中国大陆收入占比达到23.3%，相比于2016年的18.9%提升4.4pct，2021上半年Nvidia中国大陆收入占比25.6%，上升趋势明显。

我们预计中国大陆占比仍将提升。图显业务层面，人均收入提升将带动PC需求增加；计算业务层面，目前中国大陆在AI算法、应用层面具有领先优势，自动驾驶场景也将率先得到释放。

4.景嘉微：国产GPU领军
4.1 国内唯一商用GPU公司

景嘉微成立于2006年，公司主营业务分为图形显控、小型专用化雷达、GPU芯片三类。其中图显、雷达产品主要面向军用市场，GPU芯片产品包括JM5400、JM7200，其中JM5400主要应用于公司图显模块中，JM7200成功拓展了民用和信创市场。2021年9月，公司第三代GPU芯片JM9成功流片，目前正在进行性能测试。

4.2 两个系列、三款GPU量产应用

景嘉微已完成两个系列、三款GPU芯片量产应用。第一代GPU产品JM5400于2014年流片成功，主要支撑军用装备，已在国产军用飞机上实现了对ATI M9、M54、M72等芯片的替代；第二代产品JM7200于2018年8月流片成功，性能与 Nvidia的GT640显卡相近。在JM7200基础上，公司又推出

㈥ CPU、GPU和TPU有什么区别，是怎么工作的呢

三个处理器处理数据方式不同，CPU，处理不同的数据类型，GPU计算密集的，并行的数据，Tpu为机器学习而制造的芯片，使用户迅速的获取智能的结果

㈦ gpu服务器有哪些应用场景

GPU服务器的主要应用场景有海量计算处理，超强的计算功能可应用与海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等，可能原本需要几天才能完成的数据量，用GPU服务器在几个小时就完成了；GPU服务器还可以作为深度学习训练平台，可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信等等。思腾合力在GPU服务器的型号方面还是有很多选择的，有自主研发的品牌也有英伟达的，在选择方面还是比较多的，应用的场景也十分广泛。

㈧ gpu是什么和cpu的区别

gpu是什么和cpu的区别如下：

1、cpu是电脑的中央处理器。

2、gpu是电脑的图形处理器。

3、cpu是一块超大规模的集成电路，其中包含alu算术逻辑运算单元、cache高速缓冲存储器以及Bus总线。

4、cpu是一台计算机的控制和运算核心，它的主要功能便是解释计算机发出的指令以及处理电脑软件中的大数据。

5、gpu是图像处理器的缩写，它是一种专门为pc或者嵌入式设备进行图像运算工作的微处理器。

6、gpu的工作与上面说过的cpu类似，但又不完全像是，它是专为执行复杂的数学和几何计算而生的，而这游戏对这方面的要求很高，因此不少游戏玩家也对gpu有着很深的感情。

㈨ GPU发展和现状是什么样的

GPU其实就是显卡，是英文Graphics Processing Unit的缩写。大型设备GPU有两个厂商，NVIDIA以及ATI，一个被称为N卡，一个被称为A卡。近几年随着手机等智能设备的快速发展，移动端低功耗GPU越来越受到重视，目前苹果、高通的GPU都比较强悍，华为也在GPU方面加速努力。

ATI显卡

ATI公司成立于1985年，创始人为何国源以及另外两个华人。1985年10月ATI使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年4月ATI发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能，1998年4月ATI被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者，但那时这种芯片还没有GPU的称号，很长的一段时间ATI都是把图形处理器称为VPU，直到AMD收购AT之后其图形芯片才正式采用GPU的名字。

NVIDIA显卡

NVIDIA是一家人工智能计算公司，创立于1993年，创始人及CEO为美籍华人Jensen Huang(黄仁勋)。1999年，NVIDIA首先提出GPU概念，从此 NVIDIA显卡的芯就用GPU来称呼，NVIDIA极大地推动了PC 游戏 市场的发展，并重新定义了现代计算机图形技术，彻底改变了并行计算。

苹果自研GPU

苹果之前一直都是跟Imagination合作，为了使自己的硬件和软件更加完美的融合，同时不受供应商卡脖子，从A11芯片开始，苹果正式抛弃Imagination而改用自研GPU。目前苹果的GPU性能也是第一梯队的，苹果移动设备的3D显示、AR、大型 游戏 还是比较出色的。

高通GPU

目前高通骁龙移动平台集成的Adreno GPU是应用较为广泛的，因为大部分国产手机都采用骁龙处理器，Adreno也是可以和同期苹果A系列芯片集成GPU一教高下的存在。Adreno的前身是ATI Imageon系列低功耗GPU，ATI被AMD收购后，AMD将移动设备相关的自从打包卖给了高通。

ARM 的Mali GPU

海思麒麟、三星Exynos、联发科Helio等芯片都采用了ARM的GPU解决方案。这些SOC通常将多个GPU核心封装在一个更大规模的GPU矩阵中，这也导致功耗及发热问题的出现。目前三星和华为应该都在进行自研GPU，走上苹果的道路。

移动GPU现状

目前移动端GPU性能还存在一定短板，随着5G的到来，未来会有更多的应用需要在移动端体现，AR、VR、大型 游戏 等等，都需要强大的GPU支持。未来谁能掌握最强的GPU技术，谁就能获得更多的优势和关注度，各厂商也都在加大自研投入避免受到供应商的影响。

高性能GPU

除了台式机、笔记本等常见领域的GPU，像人工智能及深度学习领域，数据科学家和研究人员可以用高性能GPU解析 PB 级的数据；自动驾驶领域 汽车 可以利用强大的GPU，几乎可以在任何驾驶场景中自主观察、思考、学习和导航。另外医疗、教育、自动驾驶、 娱乐 、影视等众多领域越来越智能化，并且都需要越来越强大的GPU作为技术支持。

总之，无论是移动端还是大型设备，人们对GPU的性能要求越来越高，GPU的发展也会越来越快，越来越智能。

GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、 游戏 机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了，GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。 GPU的特点是有大量的核（多达几千个核）和大量的高速内存，最初被设计用于 游戏 ，计算机图像处理等。GPU主要擅长做类似图像处理的并行计算，所谓的“粗粒度并行（coarse-grainparallelism）”。这个对于图像处理很适用，因为像素与像素之间相对独立，GPU提供大量的核，可以同时对很多像素进行并行处理。但这并不能带来延迟的提升（而仅仅是处理吞吐量的提升）。比如，当一个消息到达时，虽然GPU有很多的核，但只能有其中一个核被用来处理当前这个消息，而且GPU核通常被设计为支持与图像处理相关的运算，不如CPU通用。GPU主要适用于在数据层呈现很高的并行特性（data-parallelism）的应用，比如GPU比较适合用于类似蒙特卡罗模拟这样的并行运算。

CPU和GPU本身架构方式和运算目的不同导致了CPU和GPU之间的不同，正是因为GPU的特点特别适合于大规模并行运算，GPU在“深度学习”领域发挥着巨大的作用，因为GPU可以平行处理大量琐碎信息。深度学习所依赖的是神经系统网络——与人类大脑神经高度相似的网络——而这种网络出现的目的，就是要在高速的状态下分析海量的数据。例如，如果你想要教会这种网络如何识别出猫的模样，你就要给它提供无数多的猫的图片。而这种工作，正是GPU芯片所擅长的事情。而且相比于CPU，GPU的另一大优势，就是它对能源的需求远远低于CPU。GPU擅长的是海量数据的快速处理。 工业与学术界的数据科学家已将GPU用于机器学习以便在各种应用上实现开创性的改进，这些应用包括图像分类、视频分析、语音识别以及自然语言处理等等。尤其是深度学习，人们在这一领域中一直进行大力投资和研究。深度学习是利用复杂的多级「深度」神经网络来打造一些系统，这些系统能够从海量的未标记训练数据中进行特征检测。 虽然机器学习已经有数十年的 历史 ，但是两个较为新近的趋势促进了机器学习的广泛应用:海量训练数据的出现以及GPU计算所提供的强大而高效的并行计算。人们利用GPU来训练这些深度神经网络，所使用的训练集大得多，所耗费的时间大幅缩短，占用的数据中心基础设施也少得多。GPU还被用于运行这些机器学习训练模型，以便在云端进行分类和预测，从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。 将GPU加速器用于机器学习的早期用户包括诸多规模的网络和社交媒体公司，另外还有数据科学和机器学习领域中一流的研究机构。与单纯使用CPU的做法相比，GPU具有数以千计的计算核心、可实现10-100倍应用吞吐量，因此GPU已经成为数据科学家处理大数据的处理器。

GPU 原来就是为了加速 3D 渲染的，后来被拿过来做计算。 现在 GPU 可以支持通用的指令，可以用传统的 C 和 C++，还有Fortran 来编程。 现在单个高端 GPU 的性能已经达到了传统多核 CPU 集群的性能 有的应用通过 GPU 加速相比传统的多核 CPU 来说可以达到 100X 的加速。对某些特定应用来说 GPU 还是最适合。

GPU未来趋势

GPU的未来方向，可以从NVIDIA 2019年的中国GTC（GPU technology conference）大会窥见一斑。GTC会议是NVIDIA近年来每年举办的一场GPU技术大会，汇集全球顶级的GPU专家，提供GPU领域颇具热门话题的相关培训和演讲。在这个大会上展示的是全球GPU研究人员的最新的研究和应用方向，通过GTC会议可以窥见GPU的未来。2019年中国GTC大会设置了两大主题，分别是AI和图形，两个大主题之下各自又有一些小主题，

GPU的未来趋势无外乎3个：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)。虽然GPU的最基本功能-显示技术在大会主题中没有“显式”的提及，但是众多应用方向均与之密切相关，譬如：智慧医疗和生命科学、 游戏 、虚拟现实/增强现实、工业设计与工程、自动驾驶与交通等，因此支持更加清晰和动感的高清显示是无需强调的未来趋势。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。

高性能计算

NVIDIA最新发布的Tesla V100s高性能计算GPU，集成5120个CUDA Core，640个Tensor Core，采用32 GB HBM2显存，显存带宽达1134GB/S，单精度浮点计算能力达16.4 TFLOPS。

GPGPU在图形GPU的基础上进行了优化设计，使之更适合高性能并行计算，加上CUDA多年来建立的完整生态系统，其在性能、易用性和通用性上比图形GPU更加强大。基于这种特性，GPGPU将应用领域扩展到了图形之外，在自动驾驶、智慧医疗、生命科学、深度学习、云计算、数据处理、金融等方面均 得到广泛应用，关于它的科研成果和新应用模式也层出不穷。

相比CUDA，OpenCL具有更好跨平台性和通用性，得到更多GPU硬件厂家的支持，但由于其对开发者的友好程度不高，直接应用反而不多。

人工智能计算

GPU的并行处理结构非常适合人工智能计算，但传统的基于流处理器的 GPU，其流处理器一般只能处理FP32/FP64等精度的运算，而AI计算的精度 要求往往不高，INT4/INT8/FP16往往可满足绝大部分AI计算应用。针对AI应用，NVIDIA设计了专用的Tensor Core用于AI计算，支持INT4/INT8/FP16等不同精度计算，RTX 2080集成了544个Tensor Core，INT4计算能力可达455 TOPS。

基于NVIDIA GPU的AI应用绝大多数情况下应用在服务器端、云端，基于GPU的AI计算往往具有更好的灵活性和通用性，在数据中心、云端等环境下具有更广泛的适用性。与之相对应的，在分布式应用领域AI计算更倾向于独立的面向特定应用领域的专用芯片，而不依赖于GPU，如手机、平板等移动端SOC都集成了专用的NPU IP。

光线追踪-更加逼真的图形展现

传统的图形GPU都使用光栅化技术显示3D物体，对物体进行3D建模，将其分割成若干三角形，三角形的细粒度很大程度上决定最后的成像质量，然后将三角形转换为2D屏幕上的像素点并分配初始颜色值，接下来进行像素处理，基于场景修改像素颜色，并将纹理应用于像素，从而生成像素的最终颜色[9]。

光线追踪与光栅化的实现原理不同，它最早由IBM的Arthur Appel于1969年在“Some Techniques for Shading Machine Renderings of Solids”[10]中提出，光线追踪通过从观察点对每一个像素发射一条光线并找到在世界场景中阻挡光线路径的最近物体来渲染场景，光线有两种，第一种是视者发射的光线，来寻找场景中的交点，另一种是从交点发到灯光的阴影射线，看自身是否是处于阴影当中，光线追踪的一个显著优点是能够处理不平整的表面和固体。

2018年NVIDIA发布的RTX 2080 GPU，采用Turing架构，在GPU中集成了 68个独立的 RT(ray tracing) Core ，用于光线追踪，光线处理能力达到了10 Giga/S，1 080P@60Hz需要处理的光线约为6Giga/S，实测基于光线追踪的应用其帧率大致在50FPS左右，基于RTX 2080的光线追踪达到了可用的程度，光线追踪对于反射和阴影有着更逼真的处理效果，尽管目前仍然是采用光线追踪和传统光栅图形处理相结合的方式来进行图形渲染，但其效果已经远超传统光栅图形处理，对于 游戏 、电影等追求逼真光影效果的应用，光线追踪能提供电影级画质的实时渲染，带来视觉效果上质的飞跃。

除了 游戏 、电影方面的应用，产品设计师和建筑师也可以享受到光线追踪带来的好处，借助光线追踪工具和高性能GPU，可以实时生成逼真的产品模型，提高设计迭代速度。

NVIDIA的下一代图形GPU，采用Ampere架构，计划于今年发布，相信在光线追踪方面带来新的提升。

GPU人工智能的重要组成部分 市场空间广阔

GPU目前主要作为显卡的计算核心，主要解决图形渲染问题。GPU具有较为完整的技术生态，其具有高运算性能硬件、驱动支撑、API接口、通用计算引擎/算法库，因此成为一种交易使用的工具。

目前的GPU可被分为PCGPU、服务器GPU与移动GPU，其中PCGPU既有独立也有集成GPU，服务器GPU是专为计算加速或深度学习应用的独立GPU，移动GPU一般都是集成GPU。随着人工智能的快速兴起，拥有强运算能力和计算速度的GPU迎来了新的发展机遇，预测到2023年中国GPU服务器市场规模将达到45亿美金，未来5年整体市场年复合增长率为28%。

根据新思界产业研究中心发布的 《2020-2025年GUP行业市场深度调研及投资前景预测分析报告》 显示，在全球中，GPU应用主要包含图形渲染、 游戏 、电子设备应用，其中图形渲染是GPU应用最广的领域，主要包括PC端的图形处理和移动端的图形处理。移动GPU是提升智能手机性能的核心部件，能够决定设备的界面流程程度、 游戏 流畅程度等参数，已广泛应用于智能手机、DTV和平板电脑等移动设备。近几年电子 游戏 行业快速发展，在这一背景下，GPU 游戏 专用设备需求将有所回升。

我国GPU发展较晚，目前产品与外资品牌有所差距，保守估计国内GPU芯片落后当前主流GPU芯片约6年时间。考虑到产品性能，目前国内市场主要以进口为主，短期之内GPU在市场化竞争的民用市场短期内较难突破。目前在全球中GPU主要品牌有NVIDIA和AMD、ARM、Imagination等公司。

我国对于信息安全领域高端产品自主化需求十分迫切，国务院于2015年5月发布《中国制造2025》，明确提出2020年中国集成电路内需市场自制率将达40%，2025年将更进一步提高至70%的目标，因此预计2025年国产GPU芯片市场空间约为50亿美元，我国GPU行业发展潜力较大。

我国中高端GPU芯片市场需求旺盛，主要在个人计算机、云计算、人工智能、安防监控等领域有着广泛的应用，但在高端产品方面，我国市场近乎空白。从厂商来看，浪潮、华为和曙光在出货量和销售额方面均位列市场前三。国内GPU行业发展起步较晚，尚处于追赶阶段。景嘉微、中船系采取自主研发的方法进行产品开发，能够对自主开发的GPU进行迭代和升级。中科曙光为代表技术引进系。

新思界 产业分析 人士表示，GPU作为人工智能设备重的关键产品，在智能化时代中，市场需求持续攀升，行业发展潜力较大。从目前来看，我国GPU行业主要集中在中低端产品，高端产品接近空白，未来行业需要不断改进，向高端化发展。