上篇文件介绍了GPU的一些功能，这篇文章和大家继续介绍GPU。GPU诞生之初主要用于游戏里面的图像运算。随着技术的发展，GPU的并行处理和通用计算的优势被持续挖掘，其已经被应用到建筑，互联网，金融服务，医疗健康，制造业，机器人，超级计算等各个领域。
图片来自百度百科
GPU按照接入方式划分可分为独立GPU和集成GPU，按照应用方式可分为服务器GPU，个人电脑GPU，游戏主机GPU，汽车GPU，移动端GPU。
服务器GPU主要为机器学习提供训练和推理，比如腾讯的部分云服务器采用的就是英伟达Tesla GPU系列。网络上经常提到的GPGPU就是这个系列。
图片来自英伟达网站
个人电脑GPU，即我们熟知的显卡。电脑的显卡主要用于电脑图形界面的显示以及游戏的渲染等，常用的如英伟达的GeForce系列。
游戏主机GPU,一类是PC游戏领域，这个和上述普通PC显卡类似，但是游戏显卡渲染效果更强，带来的画面效果更逼真。游戏主机GPU另外一类是专用的游戏机显卡，如任天堂的游戏机，微软的Xbox，索尼的PS4/5等。
图片来自英伟达网站
汽车GPU用于汽车辅助驾驶（ADAS）中，其涵盖了汽车仪表到中控的多个系统。汽车GPU的代表有特斯拉的Tesla FSD。
Tesla FSD(图片来自电子发烧友网站)
移动端的GPU主要运用于手机，平板电脑等显示，其代表有ARM的Mali,高通的Adreno等。
全球GPU市场价值预计到2027年达到1853亿美元，年增长率32.82%。在传统GPU市场中英伟达，AMD，Intel占据了绝大部分，国产占有率非常低。
前三家GPU供应商收入份额对比（图片来源方正证券）
近些年国产GPU蓬勃发展，景嘉微是国产GPU的先行者，于2014年推出第一款GPU，后续又完成两款GPU量产，产品主要运用在桌面计算机等各领域。
图片来自景嘉微网站
作为大陆半导体IP授权服务商芯原股份也提供GPU IP，其主要应用在可穿戴设备，物联网，汽车电子，电脑及平板上。
上海兆芯除了掌握CPU技术，还掌握了GPU核心技术。代表作品有KX-6000， 主要面向高性能桌面，便携终端等。
图片来自兆芯网站
IP定制和芯片设计服务企业芯动科技在2020年推出“风华”系列GPU，主要应用在个人计算机和服务器上。
图片来自芯动科技网站
传统量产的GPU厂商除了上述讲的几家外，还有航锦科技，中船重工709研究所，中船重工716研究所等。最近新兴的GPU创业公司也有很多，下面简单介绍下这些公司。
芯瞳科技成立于2019年，目前推出的产品GenBu01主要面向嵌入式计算机产品及PC等。
天数智芯成立于2018年，于2021年成功点亮GPGPU产品，其主要用于云端AI训练，高性能计算等。
图片来自天数智芯网站
壁仞科技成立于2019年，目前聚焦云端通用智能计算，逐渐在人工智能训练和推理、图形渲染等多领域赶超现有解决方案，实现国产高端通用智能计算芯片突破。
沐曦成立于2020年，其研发产品主要应用于高性能计算，人工智能，数据中心等各个领域。
登临科技成立于2017年，目前Goldwasser系列产品已经实现规模量产，团队致力于以GPGPU为核心构建高性能计算平台。
摩尔线程成立于2020年，致力于构建中国视觉计算及人工智能领域计算平台。
瀚博半导体成立于2018年，专注于研发高性能通用加速芯片，于今年7月推出首款云端通用AI推理芯片SV102，其产品主要针对多种深度学习推理负载而优化，为计算机视觉、智能视频护理、自然语言处理等应用场景，提供低延时、高吞吐的异构计算性能和高效的性耗比。
燧原科技成立于2018年，专注于人工智能领域云端算力平台，2019年已经推出第一代人工智能产品，第二代AI芯片预计今年年底量产，云燧系列人工智能加速卡可应用于云数据中心，超算中心，互联网，金融等各个人人工智能场景。
图片来自燧原网站
除了上述创业公司之外，还有汽车厂商，互联网公司也在致力于高性能计算芯片设计研发。
我们通过上述分析发现国内早期的GPU公司主要产品应用个人电脑,移动设备的显示等视觉领域。最近成立的GPU创业公司的业务主要集中在云端服务器芯片等，这得益于人工智能基础硬件的发展需求。据IDC预测，到2024年中国GPU服务器市场将达到64亿美元。
中国GPU服务器市场预测（图片来自方正证券）
汽车GPU目前有相关公司开始介入，而对于游戏领域目前还没有相关公司参与。相信在不久的将来也会有公司切入这块市场。
上面我们简单梳理了下国内外GPU现状，当前GPU增长的驱动力来自于汽车，服务器，游戏，个人电脑，移动设备等，挖矿业务可能对GPU的增长也有贡献。在这些领域GPU国产率比较低，国内公司大有可为。笔者认为未来元宇宙会成为GPU一个新增的驱动力。对于元宇宙的相关知识读者可以找网上相关资料了解，未来元宇宙在购物，影视，游戏，工业制造等各个领域将发挥重大作用。元宇宙的构建需要大量的视觉处理和AI运算，这些都需要GPU去完成。因此无论国内外，GPU在未来的世界中仍然拥有非常广阔的市场成长空间。
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作者：IC bug 猎人
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/k-ni2dRf7Yn6SXP7V9eUhQ
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