2022年全球GPU市场需求空间趋势及国内重点企业研究报告（35页）.pdf

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1、2022 年深度行业分析研究报告 3 目录目录 报告缘起报告缘起.6 市场需求：AI、高性能计算、图形渲染等推动 GPU 等并行计算芯片需求.6 英伟达历史借鉴：产品技术、软件生态等构筑 GPU 核心壁垒.9 全球全球 GPU 市场：并行市场：并行计算理想载体芯片，数据中心为中期需求增长主要场景计算理想载体芯片，数据中心为中期需求增长主要场景.14 GPU：通用并行计算理想载体芯片，从图形处理向 AI、高性能计算等领域扩展.14 图形渲染：游戏为主，中期有望保持 10%15%平稳增长.17 数据中心：AI&高性能计算等，预计中期保持 25%以上年均复合增速.19 国内国内 GPU 市场：中期潜

2、在空间可观，本土厂商开始规模崛起市场：中期潜在空间可观，本土厂商开始规模崛起&产品落地产品落地.22 国内市场现状：和全球市场同步，预计 2030 年规模将突破 300 亿美元.22 国内市场格局：本土厂商快速崛起，产品亦逐步上市.24 本土本土 GPU 厂商：有望率先在厂商：有望率先在 AI 领域实现落地，并逐步扩展至图形渲染、复杂科学计算等领域实现落地，并逐步扩展至图形渲染、复杂科学计算等场景场景.26 附录：国内部分重点附录：国内部分重点 GPU 企业介绍企业介绍.29 摩尔线程：专注于研发设计全功能 GPU 芯片及相关产品.29 沐曦集成电路：国产高性能 GPU 芯片解决方案领先公司.

3、30 瀚博半导体：从 AI 与视频转向更广阔的通用计算市场.31 壁仞科技：专研通用计算体系，向图形渲染进发.33 阿里平头哥：专注云与 AI 的芯片研发厂商.34 昆仑芯：产品聚焦 AI 加速芯片，自研 XPU 架构赋能智慧应用.35 4 插图目录插图目录 图 1：英伟达单芯片推理性能（Int8 Tops）.6 图 2：人工智能框架发展史.7 图 3：英伟达 CUDA AI 开发者人数.7 图 4：英伟达 CUDA 累计下载次数.7 图 5：深度学习初期模型越来越大.8 图 6：全球数据中心芯片市场营收规模（百万美元）.8 图 7：全球数据中心芯片市场市占率.9 图 8：英伟达 8 月 31

4、 日公告.10 图 9：英伟达 9 月 1 日公告.10 图 10：不同类型游戏场景所需的帧数.11 图 11：RTX 帧数大幅领先传统架构.11 图 12：英伟达&AMD PC 用独显 ASP（美元/个）.11 图 13：全球 AI 芯片市场主要参与企业（按主要场景划分）.12 图 14：训练相对加速倍数 Mlperf 评测.13 图 15：以红绿蓝三原色为例，计算机如何表示图像.15 图 16：GPU 可适用的计算范围.15 图 17：CPU 与 GPU 架构.16 图 18：逻辑门组合为真值表以及 CLB.16 图 19：CLB 与可编程逻辑布线构成 FPGA.16 图 20：谷歌云专用

5、 AI 处理器 TPU v4 为 ASIC 芯片.17 图 21：独显 GPU出货量（百万个，按类型类型划分）.18 图 22：独显 GPU出货量占比（%，按类型划分）.18 图 23：独显 GPU出货量（百万个，按品牌划分）.18 图 24：独显 GPU出货量占比（%，按品牌划分）.18 图 25：全球 TOP 云厂商数据中心部署并行计算芯片份额结构（2021）.19 图 26：英伟达 GPU 产品在全球 Top 500 超算中心市场占有率.19 图 27：英伟达数据中心营收构成及占比：按不同业务划分.20 图 28：2020Q1，阿里云、亚马逊云、微软云 GPU 加速卡市占率.20 图 2

6、9：全球 PC 用独立显卡 GPU 渗透率测算.22 图 30：中国 PC 用独立显卡 GPU 出货量（百万）.22 图 31：全球主要云厂商 capex 支出（亿美元）.23 图 32：全球 Top500 超算中心分布（按地区）.23 图 33：中国国产 GPU 企业发展历史.24 图 34：摩尔线程及产品发展历程.29 图 35：沐曦集成电路创始团队背景.30 图 36：沐曦集成电路产品矩阵图.31 图 37：公司 VA1 通用推理卡.32 图 38：公司 SV100 云端推理芯片.32 图 39：云端 GPU 芯片 SG100.32 图 40：壁仞科技发展时间线.33 图 41：阿里平头