20160531-广发证券-计算机应用行业深度研究_从软件算法生态看GPU的发展与局限_22页_2mb

计算机应用行业总结：GPU的发展与局限

核心内容

GPU（Graphics Processing Unit）作为协处理器，其最初设计主要用于图形计算，具有高并行度、高吞吐量和对延迟容忍的特性。随着技术的发展，GPU逐渐被应用于更广泛的并行计算任务，如科学计算、金融数据处理、云计算和大数据分析等。然而，GPU在人工智能加速硬件领域并非终极解决方案，未来可能被专用人工智能加速芯片所取代。

主要观点

1. GPU的适用性与局限性

• 适用领域：

  • 图形处理与显示；
  • 大规模并行标准浮点数计算任务；
  • 云计算与大数据分析加速；
  • VR/AR设备的图形计算需求。

• 不适用领域：

  • 需要高精度计算的任务（如金融账本计算）；
  • 有较多串行成分或反馈机制的并行任务；
  • 网状结构数据流的并行任务（如FFT）；
  • 需要复杂节点间交互的神经网络计算任务。

2. 人工智能加速硬件的挑战与发展趋势

• GPU在人工智能中的应用：

  • 早期被广泛用于图像识别、自动驾驶等项目；
  • 具备一定的并行计算能力，但并非最优选择。

• FPGA与TPU的挑战：

  • FPGA在某些场景下具有更高的能效比；
  • TPU是谷歌开发的专用人工智能协处理器，其性能远超传统GPU方案，尤其在计算精度优化和能耗效率方面。

• 发展趋势：

  • 专用人工智能协处理器（如TPU）将成为主流；
  • GPU作为过渡方案，其在计算单元和片上网络优化方面存在不足；
  • 随着人工智能商业化，专用芯片将更具竞争力。

3. GPU在VR/AR与游戏市场的潜力

• VR对GPU的需求：

  • 图形处理性能要求远高于大众级显卡；
  • 需要极低延迟和高刷新率；
  • 目前VR设备依赖中高端GPU，未来VR市场将推动GPU市场增长。

• 市场空间预测：

  • VR设备将替代部分游戏主机与高清电视市场；
  • 高端GPU市场空间预计在游戏主机数量与游戏主机+高清电视总量之间。

4. GPU在云计算与大数据中的应用前景

• 云计算中的GPU应用：

  • 亚马逊EC2平台支持GPU加速，用于大规模并行计算；
  • GPU在Hadoop等大数据平台中具备良好的应用前景。

• 未来趋势：

  • 云+GPU+游戏模式将成为新的发展方向；
  • GPU在云游戏中的作用是处理图像计算，客户端仅需解码显示。

关键信息

市场现状

• GPU市场结构：
  • 独立GPU市场中NVIDIA占据主导地位，2015年市占率达81%；
  • SoC集成GPU市场增长迅速，预计2017年将占90%以上市场份额；
  • 移动设备市场将成为GPU未来主要增长点。

技术特性

• GPU架构：

  • 采用树状片上网络（NoC），适用于图像处理；
  • 计算单元优化为浮点运算，但存在高能耗和低能效问题。

• TPU设计特点：

  • 针对人工智能算法优化，采用低精度计算；
  • 提升了能耗效率，适合大规模神经网络计算；
  • 被用于谷歌的AlphaGo项目等关键人工智能应用中。

未来展望

• GPU市场前景：

  • 高性能GPU市场将受益于VR/AR、云游戏等新兴应用场景；
  • 云计算和大数据将为GPU提供新的增长空间。

• GPU面临的挑战：

  • 面临专用人工智能加速芯片（如TPU）的竞争；
  • 产业长期被寡头垄断，A股相关公司较少，存在较大差距。

风险提示

• 技术风险：

  • 前沿技术领域易受新技术冲击；
  • GPU在人工智能加速领域可能被替代。

• 市场风险：

  • 产业集中度高，竞争格局不具开放性；
  • A股相关公司较少，市场空间有限。

投资要点

1. GPU作为协处理器：针对图形并行计算优化，但无法满足所有并行计算需求。
2. 人工智能加速需求：GPU虽被广泛使用，但未来可能被专用人工智能芯片取代。
3. VR/AR市场潜力：将成为高端GPU的重要支撑，推动市场增长。
4. 云计算与大数据应用：GPU在这些领域有良好前景，尤其在Hadoop等平台中。
5. 市场结构变化：SoC集成GPU将占据更大市场份额，NVIDIA在独立GPU市场仍具优势。

未来展望

• GPU在图形计算、云计算和大数据分析等领域仍有广泛应用前景；
• 专用人工智能协处理器的出现将对GPU构成挑战；
• VR/AR市场将成为GPU增长的重要驱动力；
• 随着人工智能的普及，GPU将面临更激烈的竞争和替代压力。

行业评级

• 行业评级：买入
• 报告日期：2016-05-31
• 分析师：刘雪峰 S0260514030002
• 联系人：张璋 021-60759787
• 邮箱：zhangzhang@gf.com.cn
• 客服邮箱：gf fy@gf.com.cn

结论

GPU在图形计算、云计算和VR/AR等场景中具有不可替代的优势，但在人工智能加速硬件领域可能被专用芯片取代。随着技术发展和市场需求变化，GPU的未来将取决于其在新兴应用场景中的适应能力及能否有效应对专用加速芯片的挑战。