GPGPU核心部分、市場規模及格局分析

擅長高效并行計算，應用領域逐步擴展。

GPGPU：利用圖形處理器，進行高性能計算。GPU 最初的定位是解決 CPU 在圖形圖像領域效率低的問題，主要提升圖形、圖像、視頻等數據的處理性能，通過 PCI-E 總線與 CPU 處理器通信，接受 CPU 調度指揮。 后期衍生為兩大分支，一種繼續用于圖形圖像，另一種作為運算協處理 器（GPGPU）。GPGPU 架構包含多個運算單元核心，核心部分包含多 個可編程多處理器，需要協同工作共同完成運算任務，具有處理并行計 算任務的優勢；并且流處理器支持專用向量、張量、矩陣運算指令，提 升浮點運算的精度和性能，滿足不同計算場景的需要。GPGPU 的優勢 在于具備高效的并行性、能進行高密集運算、善于大規模數據流并行處 理，是人工智能領域最主要的協處理器解決方案，占據人工智能 90%以 上的市場份額。

可以從性能、架構和應用領域三個維度分析比較 GPGPU：1）性能：計算能力、熱設計功耗、能效比、進程、內存和內存帶寬是 GPGPU 的關鍵參數。計算能力是 GPGPU 的核心關鍵參數，其中 TFLOPS 是指每秒一萬億次浮點運算次數，數字越大代表每種格式下的 芯片計算能力越強。考慮到熱設計功耗問題，能效比是反映相同功耗下 GPGPU 可提供的計算能力。GPGPU 未來提高性能的關鍵技術，主要 從提升工藝制程、增加運算核心數量、采用更高帶寬的片上存儲器、提 高存儲器的帶寬和容量等方面提升，高帶寬、低延時的片間互連總線結 構也是未來產品優化提升的方向之一。

2）類 CUDA 生態：軟硬件集成所帶來的性能優化已成為 GPGPU 的關 鍵競爭力。基于 GPGPU 的 AI 芯片生態系統是輕量級、模塊化的軟件 開發環境，不僅提供多種開發工具和運行時環境，也擁有豐富的系統關 鍵功能組件，主流的框架包括 OpenCL、SYCL、CUDA。而海光協處理 器全面兼容 ROCm GPU 計算生態，與 CUDA 在生態、編程環境等方面 具有高度的相似性，便于 CUDA 用戶以較低代價快速遷移至 ROCm 平 臺，與國際主流商業計算軟件和人工智能軟件的適配性較高，軟硬件生 態豐富，軟件開發人員對生態系統完整性和多樣性的提升促進了 GPGPU 的持續發展。

3）應用領域：GPGPU 廣泛應用于人工智能領域、商業計算和大數據處理領域。主要部署在服務器集群或數據中心，在智能工廠、無人駕駛、 智慧城市等領域具有廣泛的市場空間。GPGPU 可覆蓋 4-64bit 的計算精 度，32bit、64bit GPGPU 適合高性能計算場景，適用于信號處理、三維 醫學成像、民用雷達、能源等領域，在工業、國防、科研有廣泛應用場 景。并且，GPGPU 適用于超算、大數據處理、人工智能等對算力要求 非常高的應用場景，以超算領域為例，2020 年全球超算系統 TOP500 中，有七成采用 GPGPU，在 TOP25 中，有 20 個采用 GPGPU。

算力是大模型推廣之基，全球算力規模呈高增長態勢。算力指計算設備 執行算法、處理數據的能力，包括 CPU、GPU 等。隨著 AIGC 的浪潮 興起，算力是大模型推廣的奠基石，推理的算力需求通常會隨著用戶使 用 AI 模型次數的增加而增加，隨著大模型向千行百業的滲透速度加快， 推理所需的計算能力未來將持續增長。大模型訓練所需算力每 3-4 個月 增長 1 倍，增速遠超 18-24 個月增長 1 倍的摩爾定律，據灼識咨詢，預 計 2030 年全球算力規模達到 56ZFlops ，智能算力 2021-2030 年年均 復合增長率將超 65%。

數據中心建設提速，算力芯片（GPGPU）、AI 服務器有望持續放量。 GPGPU 高度并行的計算資源為大型模型的訓練和推理提供了不可或缺 的支持，已成為國內 AI 領域運算加速主要解決方案。據中商產業研究院， 2024 年中國 AI 芯片市場規模預計達 1412 億元，2019-2024 年 CAGR 達 64.8%，其中 GPU 為主流技術路徑。海光的大股東為中科曙光，中 科曙光在高性能計算領域的競爭優勢顯著，且已經占據較大市場規模， 海光 DCU 有望與股東中科曙光產生較強的協同效應。

AI 服務器應用普及化，GPU 迎來量價齊升。中國 AI 服務器市場規模和 出貨量逐年增長，根據中商產業研究院預測，2024 年市場規模將達 560 億元，2024 年中國 AI 服務器出貨量將達到 42.1 萬臺。單服務器搭載GPU 顆數提升，帶動服務器 GPU 芯片價值量增長，4 卡/8 卡 GPU 服 務器逐步成為主流，單臺服務器的芯片價值量提升。

英偉達市占強勢領先，IP 限制下國產化之路仍遠。國際 GPU 市場主要 被NVIDIA和AMD占據，國內人工智能芯片設計公司成立時間相對較晚， 在技術積累和資本投入上與國際集成電路設計龍頭企業有一定差距，許 多 IP 受制于海外廠商。按市場格局劃分，目前在 AI 芯片領域有三類玩 家，分別是英偉達、AMD 為代表的老牌芯片巨頭、以 Google、百度、 華為為代表的云計算巨頭、AI 芯片獨角獸（如寒武紀、壁仞科技、地平 線等）。據 IDC 數據，2022 年中國 AI 加速卡出貨量約為 109 萬張，其 中英偉達在中國 AI 加速卡市場份額為 85%，華為市占率為 10%，百度 市占率為 2%，寒武紀和燧原科技均為 1%。

國產 GPGPU 加速推行時，海光信息在 GPGPU 領域優勢顯著。隨著目 前國產 GPGPU 廠商正在積極推動信創標準的制定，并積極推進產品與 CPU、服務器等產業鏈環節的適配，有望成為繼 CPU 之后信創替代的 下一關鍵芯片。國內市場，海光信息、海思半導體、寒武紀等為國產協 處理器研發的主要企業，在人工智能算法和針對人工智能應用場景的專 用芯片設計上具備差異化優勢。寒武紀、海思半導體主要聚焦于人工智 能芯片領域，而海光信息的協處理器基于 GPGPU 架構，類 CUDA 架構 下具有良好應用的生態，應用遷移轉換成本低，綜合考慮性能、能效比 和編程靈活性等方面的因素，GPGPU 在協處理器應用領域具有非常明 顯的優勢。