本文來自“《42篇半導體行業深度報告&圖譜（合集）》”中“中國本土GPU產業地圖（2024版）”。GPU已經成為現代計算架構中不可或缺的組成部分，它最初被用于處理復雜的圖形和視覺信息，在3D渲染、圖像處理和視頻解碼等領域展現出了卓越性能。3、《14份半導體“AI的iPhone時刻”系列合集》8、《3+份技術系列基礎知識詳解（星球版）》
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隨著數據的爆發式增長，GPU的并行計算能力得到了深入挖掘，用于更廣泛的計算任務。這一轉變，既標志著GPU架構的跨越式演進，也標志著通用計算領域的一個重要里程碑。近年來，全球GPU市場迎來快速發展。超越圖形，GPU架構由專用走向通用
GPU是專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備(如平板電腦、智能手機等)上做圖像和圖形相關運算工作的處理器，最初用在PC和移動端上運行繪圖運算工作，與CPU集成，以集成顯卡(核顯)的形態發揮功能。
對GPU通用計算進行深入研究從2003年開始，并出現了GPGPU概念，“GP”表示通用目的(General Purpose)，GPGPU一般也被稱為通用圖形處理器或通用GPU。NVIDIA于2007年率先推出了獨立GPU（獨顯），使其作為“協處理器”在PC和服務器端負責加速計算，承接CPU計算密集部分的工作負載，同時由CPU繼續運行其余程序代碼。在GPU走向通用計算的過程中，統一渲染架構的出現非常關鍵。統一渲染單元是一個高性能的浮點和矢量計算邏輯，它具有通用和可編程屬性。由此，GPU不再有單獨的頂端渲染單元和像素渲染單元，而是由一個通用的渲染單元同時完成頂點和像素渲染任務。基于統一渲染架構，GPU中的可編程計算單元Shader（著色器）core被挖掘出了更多的使用方法，比如通用計算。GPU從若干專用的固定功能單元（Fixed Function Unit）組成的專用并行處理器，進化為以通用計算資源為主、固定功能單元為輔的架構，這一架構的出現奠定了GPGPU的發展基礎。二者各有其技術和生態門檻，對于從業企業來說，體系結構與算法是核心壁壘。全球GPU專利持有數量排名前三的是NVIDIA、Intel和AMD，與之相比，我國GPU企業入局晚、專利數量少且布局主要在國內。GPU國產之路已開啟
國產GPU于2017年之后進入高投入期，特別是2020年前后，多家創業公司成立，主要面向圖形渲染和AI計算進行技術布局。GPGPU代表廠商有海光、壁仞、沐曦、登臨、天數智芯等，圖形渲染代表廠商有景嘉微、摩爾線程(兩個方向均有布局)、芯動科技等，主要以信創產業鏈企業和初創企業為主。從國產GPU企業的地域分布來看，正在全國范圍內逐漸展開，其中上海7家、武漢3家、南京3家、深圳2家、北京1家、天津1家、長沙1家、珠海1家、西安1家、重慶1家。主要集中在具有科技和經濟優勢的地區，以一線城市和科技中心為主，總體來看具備一定的地域多樣性（附圖見文末）。重點關注國產GPU三大機遇
從2019年我國提出發展信創產業，到2021年信創開始邁向行業深水區，逐漸延伸到金融、電信等重點行業、核心業務，我國信創產業規模持續擴大。2021年，信創產業規模達6886.3億元，近五年復合增長率為35.7%，預計2025年有望突破2萬億，其中IT硬件和基礎軟件構成的核心市場規模將達到6920億。GPU作為信創產業的核心硬件之一，可為政府、金融、電信等行業提供自主可控的圖形處理和高性能計算能力。隨著越來越多的企業和機構開始數字化轉型，利用數字技術來改進運營、增強客戶體驗、創新產品和服務等，數字孿生將在這一過程中發揮重要作用，比如：幫助企業全面理解和優化業務流程、進行預測性維護、提高決策質量、加速產品開發、提升靈活性和適應性等等。在數字孿生方面，GPU的應用機遇主要體現在以下幾個方面：在這一領域，國產GPU可繼續提升圖形處理和并行計算能力，為數字孿生提供技術基礎；加速數據分析和可視化過程，提高數字孿生模型的響應速度和精確度；提供性價比更高的解決方案，降低企業在數字孿生技術應用中的成本；提升國內數字孿生技術應用的自主可控能力，保障數據安全和產業安全。新型智算中心是以高性能GPU、AI加速卡等集群算力為核心，集約化建設的新型算力基礎設施。目前，國內在8個地區建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群，以構建國家算力網絡體系。截至2023年底，國內智算中心項目為128個，其中83個項目披露規模，規模總和超過7.7萬P。另外，2024年共有39個智算中心項目已投產。
2023全年，中國加速服務器市場規模達到94億美元，同比2022年增長104%。其中GPU服務器依然是主導地位，占據92%的市場份額，達到87億美元。其余NPU、ASIC 和 FPGA等非GPU加速服務器占據近8%的市場份額，超過7億美元。2024年，我國政府致力于產業數智化轉型，AI大模型有望在城市治理、工業制造、農業生產等綜合場景中廣泛應用、并提供更好的方案。總結
除了信創、數字孿生、AI智算等領域，國產GPU在游戲、智能駕駛、邊緣計算等領域也前景廣闊。就游戲來說，比如PC游戲、云游戲等，對GPU的圖形處理能力提出了更高要求，且云游戲需要強大的服務器端GPU來處理圖形渲染任務，都需要相匹配的GPU計算資源；對智能駕駛而言，大量來自多種傳感器的復雜計算任務，以及對于深度學習模型進行加速準確性和可靠性的訓練，都對GPU有一定需求；邊緣計算方面，出于低延遲處理、分布式計算、以及實時的數據分析與決策需求，相關技術和設施建設正在快速發展和投入。
半導體行業系列專題：晶圓代工，特色工藝蓬勃發展，自主可控成果顯著人工智能行業AI硬件全景洞察報告：下一波AI創新機遇在物理空間（2024）1、2023中國電源芯片行業研究報告
2、詳解電源管理芯片
3、電源管理芯片行業概覽及研究框架
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5、電源管理芯片研究框架6、2023集成電路行業發展簡析報告
7、中國集成電路行業研究報告（2022）8、中國OTN設備行業短報告
9、中國PLC行業研究報告
10、中國PLM行業研究短報告
11、中國PON設備行業短報告
12、中國SIC碳化硅器件行業研究報告13、中國光模塊行業短報告
14、中國光纖光纜行業短報告
15、中國光芯片行業深度研究報告
16、中國交換機行業短報告
17、中國開關電源行業短報告18、2023集成電路行業發展簡析報告
19、中國集成電路行業研究報告
20、中國PCB行業研究報告22、中國本土MEMS傳感器產業地圖（2024版）28、中國本土功率器件設計企業產業地圖2024版 ?30、中國本土CPU-MPU產業地圖（2024版）31、2022年AI視覺產業調研報告?
32、2024年智能座艙域芯片產業發展綜合研究報告?
33、2023年中國工業控制產業分析報告?
34、2023年中國功率半導體產業分析報告??
35、2024年中國AIoT產業分析報告
36、2023年中國AIoT產業分析報告
37、2024年中國工業MCU產業分析報告
38、2023年MCU本土產業鏈分析報告
39、2023年AI機器人產業發展報告?
40、2023 車規級MCU芯片年度發展報告?
41、2024年電源管理芯片產業分析報告?
42、2024車規功率半導體產業分析報告
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