GPU行业发展概览报告2024-2026

2024-2026GPU行业发展概览报告汇报人：梁俊良2024-08-01FROMBAIDUWENKU定义或者分类特点产业链发展历程政治环境商业模式目录CONTENTSFROMBAIDUWENKU经济环境社会环境技术环境发展驱动因素行业壁垒行业风险行业现状行业痛点问题及解决方案行业发展趋势前景机遇与挑战竞争格局经济环境社会环境技术环境发展驱动因素行业壁垒行业风险行业现状目录CONTENTSFROMBAIDUWENKU行业痛点问题及解决方案行业发展趋势前景机遇与挑战竞争格局01定义或者分类特点FROMBAIDUWENKUCHAPTER什么是GPUGPU（GraphicProcessingUnit）即图形处理器，属于半导体中集成电路中最复杂，技术水平要求最高的逻辑器件领域，属于大规模IC产品，是国产化水平最低的领域，其核心优势在于解决数据并行计算问题，主要应用于PC显卡（集显和独显）和AI计算等。与CPU相比，GPU拥有更多的算数单元，从下游主要应用方式而言，在计算机中CPU和GPU分别作用于计算机的逻辑计算和图形显示，按照可分为带核显的CPU（GPU和CPU集成在同一块电路）和不带核显的CPU+独立显卡。CPU虽然有多核，但总数仍停留在两位数内（目前最高可达56核心），每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；GPU的核数远超CPU，被称为众核（目前英伟达最高核心数已突破五位数）。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单。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。GPU有大量的ALU，Cache很小，缓存的目的不是保存后面需要访问的数据，而是为线程提高服务效率;没有复杂控制逻辑没有分支预测等组件;上述设计，使得GPU擅长大规模并行计算任务。擅长浮点计算，并行处理能力强，能做到几千核高并发，适合图形处理、机器学习训练等。定义02产业链FROMBAIDUWENKUCHAPTER设计上游制造、封装中游企业、个人消费者下游产业链01020303发展历程FROMBAIDUWENKUCHAPTER04政治环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER描述政治环境105商业模式FROMBAIDUWENKUCHAPTER06经济环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。我国经济赶超我国人口基数大，改革开放后人才竞争激烈，大学生就业情况一直困扰着我国发展过程中。就业问题挑战促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，个人需提前做好职业规划与人生规划重中之重。公平就业关注经济环境07社会环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER总体发展稳中向好我国总体发展稳中向好，宏观环境稳定繁荣，对于青年人来说，也是机遇无限的时代。关注就业公平与提前规划促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。就业问题与人才竞争我国人口基数大，就业问题一直是发展过程中面临的挑战，人才竞争激烈，大学生毕业后就业情况、失业人士困扰国家发展。政治体系与法治化进程自改革开放以来，政治体系日趋完善，法治化进程也逐步趋近完美，市场经济体系也在不断蓬勃发展。中国当前的环境下描述了当前技术发展的日新月异，包括人工智能、大数据、云计算等前沿技术的涌现。技术环境需求增长、消费升级、技术创新等是行业发展的主要驱动因素，推动了行业的进步。发展驱动因素行业壁垒包括资金、技术、人才、品牌、渠道等方面的优势，提高了新进入者的难度。行业壁垒我国经济不断发展08技术环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER技术驱动技术环境的发展为行业带来了新的机遇，是行业发展的重要驱动力。创新动力技术环境的不断创新和进步，为行业的创新发展提供了有力支持。人才需求技术环境的发展促进了人才的需求和流动，为行业的人才队伍建设提供了机遇。团队建设技术环境的发展要求企业加强团队建设，提高员工的技能和素质，以适应快速变化的市场需求。合作与交流技术环境的发展促进了企业间的合作与交流，推动了行业的整体发展。技术环境010203040509发展驱动因素FROMBAIDUWENKUCHAPTER10行业壁垒FROMBAIDUWENKUCHAPTER11行业风险FROMBAIDUWENKUCHAPTER12行业现状FROMBAIDUWENKUCHAPTER市场情况描述行业现状目前国内GPU企业主要细分多功能GPU和通用GPU企业，主要分布应用PC端和AI计算端，但大多企业仍主要停留在研发及待商用化阶段，部分发布产品就性能而言在国际水平存在一定的竞争力，但整体生态，上游IP依赖仍是国产CPU发展难题，实际商用化和市场竞争力仍存在理论水平，目前实际商用化的仅景嘉微一家，且经营状况相对较好，就投资热度而言，2022年虽然上半年GPU投资热度下降，下半年市场热度有所回升，就趋势而言，国产GPU企业数量持续增长，GPU发布产品数量持续增长，国产GPU程度稳步推进。行业现状01市场份额变化从全球GPU行业市场规模来看，据统计，2020年全球GPU行业市场规模为251亿美元，2027年将达到1851亿美元，年平均增速为382%，保持高速增长状态。中国大陆独立GPU2027年市场规模超过341亿美元，国产化孕育良好机会。由于NVIDIA和AMD基本占据了独立GPU市场的全部份额，所以根据两者2020年在中国大陆的独立GPU销售收入，可以估测2020年中国大陆GPU市场的规模。估算得出2020年中国大陆的独立GPU市场规模为439亿美元，保守假设中国GPU市场规模保持与全球GPU市场规模相同的增速，2027年中国大陆GPU市场规模将超过3457亿美元。从国内GPU芯片板卡市场来看，增长速度或将趋缓。据统计，2020年中国GPU芯片办卡市场规模为124亿元，同比增长40.91%。到2024年，市场规模将达到370亿元，年均复合增长速度约为30%。随着国内芯片技术的进步，国产GPU芯片已经慢慢发展起来，中国GPU芯片板卡市场将高速增长:2024年,中国GPU芯片板卡市场规模将达到370亿元，年均复合增速约30%。行业现状02市场情况从中国主要芯片国产化率来看，射频芯片、移动通信终端、模拟芯片、闪存、微控制器、内存、可编辑逻辑器件的国产化率分别为40%、24%、15%、5%、3%、1%、1%。谨慎估计GPU芯片的国产化规模约37亿元，由于GPU指令集复杂程度相对较低,国内有一定基础，国产化率有望达到10%-15%，对应37-56亿元的市场规模。英伟达是全球领先的GPU供应商，英伟达是全球GPU市场绝对领先者，2020年英伟达数据中心收入28亿美元；2021财年公司营业收入规模达到了约167亿美元。集成电路芯片产业链是信息技术产业链的关键，对支撑点、社会发展和社会经济具有重要的现实意义。未来两年，随着5G的逐渐普及，越来越多的计算将转移到云托管，所以我们可以看到大数据中心的计算速率，尤其是GPU计算速率，正在以非常高的速度增长。此外，在网络服务器、汽车和工业生产行业的应用呈现出很高的发展趋势。行业现状GPU出货量就整体显卡市场变动情况而言，2020年下半年“挖矿”带动全球独显需求爆发式上升，GPU出货量出现持续增长趋势，整体GPU出货量波动情况和比特币价格高度相似，一度在比特币高点的Q2达到近年来季度最高值，Q4比特币价格回升后再度下降，均价高于Q3,出货量也表现为小幅度回升趋势，2022年来看，中国作为全球最大的挖矿市场“禁矿”政策趋严，叠加以太坊合并和比特币价格下降，全球GPU需求持续较大幅度下降。整年来看，2021年全球GPU出货量约为53亿块，同比2020年增长超10%。01GPU技术壁垒GPU设计是一项系统工程。总体来说，技术架构为GPU的硬件壁垒，算法及生态是GPU的软实力所在。缺一不可，壁垒极高。硬件架构方面，GPU结构精密复杂，是长期技术演进的结果。高级图形处理步骤较多，包括顶点处理、光栅化、纹理贴图等步骤，给予支持的是底层精密复杂的硬件结构。以英伟达2018年推出的Turing架构为例，其包含4608个CUDACore、576个深度学习矩阵运算单元、72个光追单元等。算法方面，GPU图形渲染需用到计算图形学，涉及数学、物理等多学科知识。模拟真实世界时，即便是树叶抖动、风吹发丝、水波荡漾这样看似平常的场景，若想在计算机上实现，都需要大量图形算法。生态方面，分析师指出，软件生态是GPU厂商的重要竞争屏障。还是以龙头英伟达为例，公司已与行业伙伴形成商业合作/互相授权，同时，还推出供软件开发人员使用的CUDA平台，形成开发人员社区生态。0213行业痛点FROMBAIDUWENKUCHAPTER14问题及解决方案FROMBAIDUWENKUCHAPTER15行业发展趋势前景FROMBAIDUWENKUCHAPTER发展趋势前景描述更加逼真的图形展现:图形显现是GPU芯片最初的功能，随着视觉科技和虚拟现实技术的发展，更加真实的图形显现效果会对GPU的并行计算能力提出更高的要求，因此，图形显现是GPU芯片未来重要的发展方向。高性能计算:高性能计算主要包括通用计算和人工智能计算。通用计算就是用GPU来处理一些原本CPU可以处理、但是更适合拥有强大浮点计算能力的GPU处理的运算，比如人脸识别等。人工智能计算是另一种高性能计算，不同于传统的基于流处理器的GPU，用于AI计算的GPU大多数情况下浮点计算精度要求较低，但对计算吞吐量要求较高。国产GPU与国外产品相比差距不小，正在加速追赶:凌久GP101由中船重工709所研发，并在在2018年2月第一次流片成功。凌久GP101GPU芯片支持HDMI、DVI、VGA等通用显示接口，支持2D、3D图形加速和OpenGLES0，支持4K分辨率、视频解码和硬件图层处理等功能，可以广泛应用于军民两用电子设备、工业控制、电子信息等领域。这标志着国内自主研发GPU芯片已经具备批量生产能力，为后续相关研发和国产化应用打下了坚实基础。国产GPU逐步走向市场，国产化空间值得期待:中国前期的国产GPU主要面向专用领域，例如2014年5月，景嘉微发布的JM5400是面向军用领域。2018年9月，景嘉微JM7200流片成功。JM7200兼顾专用与民用市场，意味着国产GPU开始迈向民用市场。2019年3月，景嘉微向中国电科某所提供JM7200显卡产品，合同金额合计145,000元人民币。这是公司JM7200产品获得的首份订单。2019年上半年，JM7200芯片已完成与龙芯、飞腾、银河麒麟、中标麒麟、国心泰山、道、天脉等国内主要的CPU和操作系统厂商的适配工作，与中国长城、超越电子等十余家国内主要计算机整机厂商建立合作关系并进行产品测试，大力开展进一步适配与市场推广工作。2019年下半年景嘉微长沙景美集成电路设计有限公司与湖南长城科技信息有限公司签署战略合作协议，湖南长城2020年拟采购100,000（套）JM7200图形显卡，实际采购数量以湖南长城集成景嘉微产品后制成的整机参与湖南省政府采购项目招标后实际中标的数量为准。景嘉微下一代GPU产品JM9231主要针对国产化办公电脑，便携式计算机、中低端的游戏机和高端嵌入式系统等消费电子领域；JM9271主要针对人工智能、安防监控、语音识别、深度学习、云计算等对计算速度要求非常高的高端应用领域。国产GPU正逐步走向民用，走向市场。行业发展趋势前景更加逼真的图形展现图形显现是GPU芯片最初的功能，随着视觉科技和虚拟现实技术的发展，更加真实的图形显现效果会对GPU的并行计算能力提出更高的要求，因此，图形显现是GPU芯片未来重要的发展方向。行业发展趋势前景01020304高性能计算高性能计算主要包括通用计算和人工智能计算。通用计算就是用GPU来处理一些原本CPU可以处理、但是更适合拥有强大浮点计算能力的GPU处理的运算，比如人脸识别等。人工智能计算是另一种高性能计算，不同于传统的基于流处理器的GPU，用于AI计算的GPU大多数情况下浮点计算精度要求较低，但对计算吞吐量要求较高。国产GPU与国外产品相比差距不小，正在加速追赶凌久GP101由中船重工709所研发，并在在2018年2月第一次流片成功。凌久GP101GPU芯片支持HDMI、DVI、VGA等通用显示接口，支持2D、3D图形加速和OpenGLES0，支持4K分辨率、视频解码和硬件图层处理等功能，可以广泛应用于军民两用电子设备、工业控制、电子信息等领域。这标志着国内自主研发GPU芯片已经具备批量生产能力，为后续相关研发和国产化应用打下了坚实基础。国产GPU逐步走向市场，国产化空间值得期待中国前期的国产GPU主要面向专用领域，例如2014年5月，景嘉微发布的JM5400是面向军用领域。2018年9月，景嘉微JM7200流片成功。JM7200兼顾专用与民用市场，意味着国产GPU开始迈向民用市场。2019年3月，景嘉微向中国电科某所提供JM7200显卡产品，合同金额合计145,000元人民币。这是公司JM7200产品获得的首份订单。2019年上半年，JM7200芯片已完成与龙芯、飞腾、银河麒麟、中标麒麟、国心泰山、道、天脉等国内主要的CPU和操作系统厂商的适配工作，与中国长城、超越电子等十余家国内主要计算机整机厂商建立合作关系并进行产品测试，大力开展进一步适配与市场推广工作。2019年下半年景嘉微长沙景美集成电路设计有限公司与湖南长城科技信息有限公司签署战略合作协议，湖南长城2020年拟采购100,000（套）JM7200图形显卡，实际采购数量以湖南长城集成景嘉微产品后制成的整机参与湖南省政府采购项目招标后实际中标的数量为准。景嘉微下一代GPU产品JM9231主要针对国产化办公电脑，便携式计算机、中低端的游戏机和高端嵌入式系统等消费电子领域；JM9271主要针对人工智能、安防监控、语音识别、深度学习、云计算等对计算速度要求非常高的高端应用领域。国产GPU正逐步走向民用，走向市场。16机遇与挑战FROMBAIDUWENKUCHAPTER17竞争格局FROMBAIDUWENKUCHAPTER竞争格局英特尔是全球最大的中央处理器（CPU）厂商，而带GPU的CPU成本和技术水平较低，仍占据主要GPU需求故而GPU仍主要由英特尔主导，AMD和英伟达市场主要集中在独立显卡，工艺水平更高的背景下整体出货量虽少，但市场份额持续提高。英特尔GPU出货量占比持续下降，2020年Q4季度受“挖矿”需求大增，成本更低的英特尔GPU需求量大涨，占比一度提升7个百分点左右，随后市场供需形成新平衡，英特尔份额再次持续走低。从独立GPU格局来看，英伟达占据独立CPU主要市场份额，AMD独立GPU和集成GPU总出货量可与英伟达相较，但但从独立CPU领域来看，英伟达拥有绝对的领导地位，独立GPU应用于独立显卡，整体价值更高，随着高端软件办公用户、游戏和电竞用户需求持续提升，独立GPU需求占比持续提升。竞争格局英特尔是全球最大的中央处理器（CPU）厂商，而带GPU的CPU成本和技术水平较低，仍占据主要GPU需求故而GPU仍主要由英特尔主导，AMD和英伟达市场主要集中在独立显卡，工艺水平更高的背景下整体出货量虽少，但市场份额持续提高。英特尔GPU出货量占比持续下降，2020年Q4季度受“挖矿”需求大增，成本更低的英特尔GPU需求量大涨，占比一度提升7个百分点左右，随后市场供需形成新平衡，英特尔份额再次持续走低。从独立GPU格局来看，英伟达占据独立CPU主要市场份额，AMD独立GPU和集成GPU总出货量可与英伟达相较，但但从独立CPU领域来看，英伟达拥有绝对的领导地位，