GPU微架构、性能指标、场景、生态链及竞争格局(2023)
导读:从报告“GPU研究框架(2023)”看,GPU的核心竞争力在于架构等因素决定的性能先进性和计算生态壁垒。GPU详细技术内容参考NVIDIA GPU架构白皮书、GPU技术专题下载链接、深度报告:GPU研究框架、CPU和GPU研究框架合集等。
国内GPU厂商纷纷大力投入研发快速迭代架构,推动产业开放构建自主生态,加速追赶全球头部企业。国产替代需求持续释放叠加国际局势不确定性加剧,AI&数据中心、智能汽车、游戏等GPU需求有望高增,国产GPU迎来发展黄金期,我们看好国产GPU公司的发展与投资机遇。
第一,我们从性能和生态2个维度构建了GPU完整的研究体系。1)性能:决定GPU是否“高效”,其中微架构/制程是影响GPU性能的核心要素。2)生态:CUDA构筑通用计算坚固壁垒。
第二,提出在评估GPU性能的指标的重要性上:微架构、制程、流处理器数量、核心频率对GPU性能影响较大。我们详细梳理了GPU的微架构、制程、显存容量/位宽/带宽/频率、核心频率等各类性能参数及重要性程度,并利用“核心数*核心频率*2”公式对性能算力进行量化,揭示可用3DMark、MLPerf 等GPU软件跑分进行相关性能测试评估。
第三,详细拆解了NVIDIA Fermi和Hopper两大典型微架构的具体硬件实现,在顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理的图形渲染流水线上对Fermi架构进行了拆分;在指令接收、调度、分配、计算执行的通用计算流水线上对Hopper架构进行了简单易懂的描述,并指明更多、更专、更智能等未来架构升级迭代的方向。
第四,明晰了生态是构建通用计算壁垒的基石。提出GPU研发难度在图形渲染硬件和通用计算软件生态层面,在IP、软件栈方面研发门槛较高,需要较长的积累,先发者优势明显。CUDA生态从2006年推出至今,经过不断发展完善,几乎已在行业生态内处于垄断地位。
第五,深度复盘Nvidia/AMD(ATI)的产品迭代和竞争发展史,通过对NVIDIA长期保持领先和AMD(ATI)反超进行总结得出结论:架构创新升级和新兴领域前瞻探索是领跑GPU行业的关键。
第六,梳理和测算了国内GPU在AI&数据中心、智能汽车、游戏行业的市场空间和发展趋势。
以下为报告原文,节选部分内容,更多内容请参看原报告“GPU研究框架(2023)”。
更多内容参考“中流击水:六大国产CPU厂商分析(2022)”、“央国企信创:基于信创体系的数字化转型(2022)”,“2022年国产服务器CPU研究框架”以及六大国产CPU分析。华为鲲鹏处理器介绍、鲲鹏计算产业发展白皮书、华为鲲鹏生态研究框架。
下载链接:
信创从“芯”开始
华为昇腾服务器研究框架(2023)
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