英伟达被剿杀了?高通不装了,美国大厂联手成立反CUDA联盟【附GPU行业市场预测】

瞻研究

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图源:摄图网

CUDA(Compute Unified Device Architecture)作为英伟达推出的软件平台,自2006年诞生以来,已经成为许多GPU加速应用程序的标准。

据统计,全球有超过400万开发人员依赖英伟达的CUDA软硬件协同系统,构建AI应用及其他程序。通过CUDA架构,开发人员和软件工程师能够更有效地利用英伟达GPU的计算力,协同软硬件资源以提高计算密集型任务的处理速度。

近日,路透社发表报道说,高通、谷歌、英特尔等其他美国科技巨头,正在成立代号为“UXL”的联盟(Unified Acceleration的简称),联合挑战英伟达的霸主地位。

据最新曝光,高通的AI与机器学习负责人Vinesh Sukumar坦言:“我们就是在指导开发者如何从英伟达迁移到其他平台。”

目前,基于英特尔OneAPI技术的跨平台AI软件工具套件已投入使用,被视为是UXL技术发展的重要一步,下一步就是创建专为AI设计的标准计算编程模型。

值得一提的事,AMD被视为是英伟达最强大竞争对手,但AMD并未出现在UXL的成员名单中。

英伟达对此也展开了对策,在其CUDA软件11.6及更高版本的最终用户许可协议(EULA)中新增了一条禁止逆向工程、反编译或反汇编使用SDK生成结果,并在非英伟达平台上进行转译的规定。这一表述也引起了全球市场的广泛关注。

全球GPU芯片行业发展历程

在1984年之前,GPU原本只是用于图形和图像的相关运算,受CPU的调配,但随着云计算、AI等技术的发展,GPU并行计算的优势被发掘,在高性能计算领域逐渐取代CPU成为主角。1999年,NVIDIA公司在发布其标志性产品GeForce256时,首次提出了GPU的概念。2006年,NVIDIA发布了第一款采用统一渲染架构的桌面GPU和CUDA通用计算平台,使开发者能够使用NVIDIAGPU的运算能力进行并行计算,拓展了GPU的应用领域。2011年,NVIDIA发布TESLAGPU计算卡,正式将用于计算的GPU产品线独立出来,标志着GPU芯片正式进入高性能计算时代。

图表1:全球GPU芯片行业发展历程

预计2027年全球市场规模超过320亿美元

根据IC Insights数据,2015-2021年全球GPU芯片市场规模增速超过20%,2021年,全球GPU芯片市场规模超过220亿美元。

根据JPR资料,预计2022-2026年,全球GUP出货量将实现6.3%复合年增长,以此增长率测算2027年全球GPU芯片行业市场规模将超过320亿美元。

图表5:2022-2027年全球GPU芯片行业市场规模预测(单位:亿美元)

中信证券预测,今后三年是国产GPU发展关键窗口期,生态建设至关重要。以ROCm为代表的生态实现了并行计算软件库的广覆盖,对主流AI框架如Pytorch等的完善支持都是生态建设的核心。优先推荐性能优良、软件库覆盖率高且能够持续迭代、已获得客户认可的公司如海光信息。昇腾NPU率先获得Pytorch原生支持,且研发资源强大,未来有望持续领先。

中信证券在研报中指出,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。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。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国GPU芯片行业市场前瞻与投资战略规划分析报告

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