过去20多年里，GPU的基本需求源于视 频加速，2D/3D游戏 。随后GPU运用自 身在并行处理和通用计算的优势，逐步开 拓服务器、汽车、矿机、人工智能、边缘 计算等领域的衍生需求 。虽然GPU无法离开CPU独立运作，但是在 当前“云化”加速的时代，离开了GPU的 CPU也无法胜任庞大的计算需求 。所以 GPU和CPU组成了异构运算体系，从底层 经由系统软件和驱动层支持着上层的各种 应用 。GPU已经成为了专用计算时代的刚 需 。
GPU的供给涉及设计、制造、封测三个主要环节，整体供给模式有IDM和Fab+Fabless两种 。IDM模式将设计、制造和封测集中在一起，代表厂商有英特尔 。Fab+Fabless模式的代表有AMD设计，台积电制造，通富 微电封测；ARM阵营的苹果设计，台积电制造，日月光封测 。目前GPU的先进设计、先进制造主要被美系、韩系和中国台湾所控制 。中国大陆企业华为和中芯国际遭到美国实体清单限制，未来发展艰难 。封测方面，长电科技和通富微电已经掌握先进封测技术，已经有能力为苹果、AMD提供封测技术支持 。
汽车GPU的用例几乎涵盖了从ADAS到自动驾驶，从仪表到中控信息系统等多个车载系统 。在实际大规模量产领域，基于深度学习的ADAS系统是GPU的主力战场 。不同于消费级GPU，汽车GPU需要满足诸如AEC-Q100等车规认证，快速生成冗余备份，在冗余备份中进行二次 处理，确保功能的安全执行 。安全关键图形和计算能力是下一代车载系统的要求 。为了提高汽车GPU的速度，实现 图形和视频流之间快速切换，汽车GPU需要专用的图形API，如Imagination专用汽车GPU的OpenGL?SC?2.0 API 。通过GPU的硬件虚拟化解决方案，多屏幕、多操作和多个应用程序都能在一个GPU上运行而没有性能损失 。随着汽车的含硅量上升、功能的多样化，汽车CPU将和汽车GPU组成SoC，从分布式向中心化发展，统筹计算整车 数据 。以新能源车的标杆特斯拉为例，下代HW4.0将同时集成ADAS（先进辅助驾驶）、电动汽车动力传动、车载 信息娱乐系统和车身电子四大功能 。汽车GPU作为主要算力的提供方，对整个汽车行业具有决定性作用 。目前汽车GPU可以分为2派 。其一，是以特斯拉为代表的“自主”派，采用类似于苹果公司的模式，自主设计芯片，不对外开放技术，软硬件的整合在公司内部完成 。其二，是以英伟达为代表的“开放”派，采用类似于安卓的模 式，对外开放技术，服务其他车企，自己不造整车 。具体模式的选择需要综合地权衡灵活性和契合度 。
服务器GPU，即在服务器中使用的GPU，它从底层支持着整个服务器产业链 。服务器GPU被广泛应用于AI 、数据分析、高性能计算与渲染等领域 。不过服务器是网络中的重要设备，要接受少至几十人、多至成千 上万人的访问，因此对服务器GPU具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等严格要求 。在AI服务器领域，相较于其他运算单元，服务器GPU因较高的可编程性和不错的通用性能，被用作特定应 用处理器（ASP），部署在云端、办公室、数据中心、边缘计算 。目前，主要的服务器GPU解决方案有英伟达的DGX、EGX、HGX等平台；AMD的Instinct M100 GPU 解决方案 。这些服务器GPU被广泛用于戴尔、惠普、技嘉、超微的服务器产品 。
纵观全球智能手机和平板市场，智能手机的出货量在 12亿部以上，是同期平板出货量的8倍以上 。随着移动通讯进入5G时代及5G技术的亲民化，5G手 机的换机将带动整个手机市场复苏 。预计未来5年手 机的出货量将保持1.7%的同比增长，2024年出货量 将超过14亿部 。? 全球智能手机CPU基本全部采用ARM指令集 。截至 2020Q3，联发科和高通是最主要的手机SoC供应商，市场份额分别为31%和29% 。截至2020Q2，全球平板电脑的SoC大部分采用ARM 指令集，占比超过50%，还有部份使用Windows系 统追求高性能的平板采用英特尔的X86处理器，占比 18% 。
推荐阅读
- 显卡驱动更新的方法
- 宝马530le怎样选配
- 看4k电影用什么显卡
- gts250能玩什么游戏 GTS250显卡可以玩使命召唤吗
- 集显和独显的区别
- 电脑显卡散热不好怎么解决
- 显卡有什么作用
- 南方家私沙发655306\\/1 南方家私沙发
- cpu集成显卡性能排行2020 cpu集成显卡性能排行
- 530胎压标准