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内容来自报告“GPU研究框架（2023），NVIDIA引领GPU行业发展数十年，大多数时期技术和市场份额均领先；AMD（ATI）长期与保持NVIDIA竞争，N/A卡之争愈演愈烈。
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GPU研究框架（2023）
SOC芯片研究框架（2022）
信创研究专题框架
从软件算法生态看GPU发展与局限
NVIDIA GPU架构白皮书
1、NVIDIA A100 Tensor Core GPU技术白皮书
2、NVIDIA Kepler GK110-GK210架构白皮书
3、NVIDIA Kepler GK110-GK210架构白皮书
4、NVIDIA Kepler GK110架构白皮书
5、NVIDIA Tesla P100技术白皮书
6、NVIDIA Tesla V100 GPU架构白皮书
7、英伟达Turing GPU 架构白皮书
GPU技术专题下载链接
《GPU高性能计算概述》 
《GPU深度学习基础介绍》 
《OpenACC基本介绍》 
《CUDA CC 编程介绍》 
《CUDA Fortr基本介绍》
深度报告：GPU研究框架
CPU和GPU研究框架合集
1999年NVIDIA提出GPU概念，GPU已经有20余年发展历史；NVIDIA率先构筑通用计算的CUDA生态，引领GPU的行业革命；AMD（ATI）CPU、GPU双线并行紧随其后。
自2006年起，英伟达GPU架构保持约每两年更新一次的节奏，代际之间产品性能提升显著，性能和市场份额均领先AMD。2006年，英伟达推出了CUDA编程软件，使GPU成为通用并行数据处理加速器，并逐步构筑起CUDA生态。
2019年至今：AMD借助RDNA架构再度崛起，NVIDIA、AMD瓜分GPU市场。
未来竞争：NVIDIA新品性能提升飞跃，N卡地位难以动摇；NVIDIA维持游戏和数据中心领先地位，同时瞄准元宇宙、智能汽车市场。AMD加快RDNA系列架构迭代和性能提升；AMD结合自身CPU优势全方位布局AI芯片。
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）”。
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3、智驾芯片群雄并起，自动驾驶方兴未艾
4、智能驾驶之芯片和软件领域梳理
5、自动驾驶芯片行业研究报告
大话处理器：处理器基础知识深度读本
微架构：处理器的内心世界
MIPS指令与汇编
CPU架构与故障维修
《六大国产CPU架构分析报告》
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2、CPU生态价值与机遇研究
3、国产基础软硬件，重塑IT产业生态
4、中流击水：六大国产CPU厂商分析
5、聚力突破核心技术，信创产业扬帆起航
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算力大时代，处理器SoC厂商综合对比
AI领强算力时代，GPU启新场景落地
信创专题（数据库）：信创的关键环节（2022）
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3、2023半导体策略报告：国产化替代推进，IC需求复苏可期
4、2023年半导体设计：复苏与换挡
5、光刻胶：半导体产业核心卡脖子环节，国内蓄势待发
CPU和GPU研究框架合集
1、行业深度报告：GPU研究框架
2、信创产业研究框架
3、ARM行业研究框架
4、CPU研究框架
5、国产CPU研究框架
6、行业深度报告：GPU研究框架
ChatGPT的背后：指数级增长的芯片与半导体需求（2023）
国内外科技公司ChatGPT技术布局及应用场景
ChatGPT：又一个“人形机器人”主题（2023）
揭秘ChatGPT身后的AIGC技术和它的中国同行（2023）
ChatGPT 研究框架（2023）
ChatGPT：真格基金分享（2023）
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ChatGPT：真格基金分享（2023）
揭秘ChatGPT身后的AIGC技术和它的中国同行（2023）
《ChatGPT专题报告（1）》
1、行业专题研究：ChatGPT，开启AI新纪元（2023）
2、从ChatGPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力（2023）
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