一、gpu芯片發(fā)展現(xiàn)狀如何

從全球gpu行業(yè)市場規(guī)模來看,，據(jù)統(tǒng)計,，2020年全球GPU行業(yè)市場規(guī)模為254.1億美元，預計2027年將達到1853.1億美元,，年平均增速為32.82%,，保持高速增長狀態(tài)。

受市場需求以及政策,、資本的推動,，gpu在國內受到瘋狂追捧。地緣政治,、大國博弈背景下,，相較于已有一定積累的國產(chǎn)cpu，國產(chǎn)gpu的破局更具緊迫性和必要性。人才儲備程度,，科創(chuàng)板提供的退出機制,，也為國產(chǎn)gpu的發(fā)展創(chuàng)造了良好契機。

于是,，gpu成為繼AI之后,，最為性感的芯片投資賽道。資本的蜂擁而至吸引了一眾大廠精英創(chuàng)業(yè),。據(jù)不完全統(tǒng)計,，目前該領域的初創(chuàng)企業(yè)已近20家，所有一線投資機構均參與其中,。

二,、gpu芯片發(fā)展趨勢怎么樣

gpu未來主要有兩大應用發(fā)展方向。從需求端考慮,，gpu的優(yōu)勢在于并行計算,，需要大規(guī)模運用到并行計算的領域就是未來gpu的發(fā)展方向。

1,、更加逼真的圖形展現(xiàn)

圖形顯現(xiàn)是gpu芯片最初的功能,，隨著視覺科技和虛擬現(xiàn)實技術的發(fā)展，更加真實的圖形顯現(xiàn)效果會對gpu的并行計算能力提出更高的要求,，因此,，圖形顯現(xiàn)是gpu芯片未來重要的發(fā)展方向。

2,、高性能計算

高性能計算主要包括通用計算和人工智能計算,。通用計算就是用gpu來處理一些原本cpu可以處理、但是更適合擁有強大浮點計算能力的gpu處理的運算,，比如人臉識別等,。

人工智能計算是另一種高性能計算，不同于傳統(tǒng)的基于流處理器的gpu,，用于AI計算的gpu大多數(shù)情況下浮點計算精度要求較低,，但對計算吞吐量要求較高。