Yuanjing财富/表演瓶颈的突破增加了国内GPU筹码\
作者：365bet登录日期：2025/08/05 浏览：
图：中国的GPU市场规模在2023年增加到807亿元人民币，希望到2024年国内GPU市场规模将增加到10079亿元人民币，2025年可能超过1,200亿元。尽管NVIDIA和AMD等国际巨头仍在一般市场中占有很大的份额，但国内GPU表现出其绩效和有效性持续提高的增长趋势，以及他们准确地处理国内市场需求。在某些特定领域，例如军事行业，政府信息，教育等，国内GPU已成为重要的选择。大陆GPU行业生态系统正在逐渐改善。在工业链上方，半导体制造过程继续拥有越来越大D制造GPU国内。在工业连锁店中，许多国内GPU公司，例如Lisuan Technology，Jingjiawei，Moore Threading和Biren Technology都在新兴，研发投资增加并推出了一系列竞争性产品。漏洞工业流，与GPU相关的领域继续扩展，包括人工智能，游戏，电影和电视特殊效果，工业设计等。国内GPU公司不断改变建筑设计。 Moore Thread的自我开发体系结构是GPU在中国的第一个完整功能架构，该体系结构实现了一个支持AI智能计算，图形加速和物理模拟的单个芯片。正是在四个世代中，这为完整产品矩阵的开发奠定了基础。 Jingjiawei多年来一直从事图形和控件领域。它开发的GPU芯片体系结构已针对图形处理进行了优化，并具有空气和载有车辆的独特好处。这些创新建筑的出现损害了外国建筑的垄断，并为改善GPU性能和扩大运营提供了可能性。通过持续的建筑选择，国内GPU继续提高计算，质量图形渲染等方面的平行效率。根据市场研究机构的数据，中国的GPU市场规模从2023年的GPU市场规模从345亿元人民币（均低于下方）增加到2020年的8077亿元，并以32.74％的每年32.74％的复合增长率增加。预计国内GPU市场至2024年的规模将增加到1,079亿元人民币，并且在2025年可能会超过1,200亿元人民币。在此过程中，国内GPU的贡献增加了。将来，随着技术的突破和市场扩展，他们的市场份额有望继续增加。该行业面临八个主要挑战和绩效的瓶颈nt。尽管国内GPU近年来已经进行了一些技术发展，但与国际高级水平相比，在计算速度，计算密度和图形处理功能等国际高级水平上，已经有很大的空间。进一步提高绩效面临的问题，例如建筑优化和技术过程技术限制的困难。例如，在高端AI培训方案中，国内GPU计算强度很难满足类型培训的大规模数据处理和复杂的模型摩ga要求。基本技术和发展的研究问题。 GPU的主要技术，例如芯片架构设计，缓存技术，计算计算算法等，很难开发。目前，一些GPU国内公司仍依靠外国技术或IP对某些基本技术的许可，其独立的研发能力需要进一步增强。就基本建筑的变化而言，需要进行许多人力，资源和时间来投资长期的研发和技术积累。技术障碍的过程。先进的芯片工艺技术对于提高GPU性能和降低电力消耗至关重要。内部，NVIDIA和其他公司可以使用该过程中最有利的流程来生产GPU芯片，例如3NM TSMC流程。国内半导体制造公司与技术过程中的国际高级级别之间存在差距，在一定程度上，这在一定程度上可以改善国内GPU的性能以及微型化和低功耗的产品的发展。国际巨头正在垄断。在全球GPU市场中，NVIDIA，AMD和英特尔等国际巨头占据了大多数市场的共享，并形成了垄断市场的高结构。在先进技术，成熟产品和伊桑完整的ecosys中TEMS，这些公司在高端市场上的竞争激烈，这给国内GPU公司带来了巨大的市场压力。进入高端市场时，国内GPU公司会面临许多障碍，例如高技术障碍和低级用户认可。价格竞争很强大。为了争夺市场共享，国际GPU公司也在价格上竞争。特别是在中部和低市场，GPU国内公司在控制和价格技术方面面临挑战。通过大规模的生产和技术利益，国际公司可以以较低的价格推出产品，从而挤压国内GPU公司的市场空间，这使国内GPU公司在竞争中相对缺席的价格就可以使国内GPU公司的价格销售。市场渠道受到限制。在长期发展之后，这家国际GPU巨头建立了广泛而成熟的营销渠道和客户网络。国内GPU公司在建设中有些困扰市场渠道，很难将其产品迅速带入市场并获得客户认可。在市场的某些传统领域，客户高度依赖国际品牌，国内GPU公司需要花费大量能源和资源来扩大市场渠道并改善产品市场范围。软件生态系统尚未完成。 GPU应用程序与丰富的软件支持和完整的开发工具链密不可分。在此问题中，国内GPU在框架，游戏引擎等深入研究中都有明确的缺点。尽管有一些流行的AI框架（例如张力流和Pytorch）逐渐适应了国内GPU，但适应的深度和适应范围比国际Mabstream Mastream Mastream GPU较低，而在国内却不足，并且在这些框架中均不足以使这些框架在国内效率不足，并且在这些框架中均在这些框架中效率不高，并且在这些框架中均在这些框架中效率不足。此外，驾驶员的稳定性和国内GPU的兼容性o需要改进，并且在各种操作系统和硬件平台上可能会出现各种问题，从而影响用户的体验。开发人员社区的影响力较弱。国际巨头GPU拥有一个庞大而活跃的开发人员社区，可为开发人员提供丰富的资源，技术支持和通信平台，这表明了基于GPU的技术应用程序和促销的变化。国内GPU开发人员社区的规模很小，影响力有限。开发人员之间的沟通与合作还不够近，因此很难发展合作创新的氛围。同时，国内GPU公司在开发人员的支持和缺乏完整的开发人员培训系统和技术文档方面没有足够的投资，从而降低了开发人员的了解和使用国内GPU的意愿。制定政策的六个建议：增加研究和发展的投资基本技术的t。政府应继续增加对主要GPU国内技术的研究和开发，建立研发的特殊资金，并鼓励企业对基本技术进行研究，例如芯片建筑设计，cache技术和并行计算算法进行研究。企业本身还应增加研发投资的比例，增强独立变更能力并破坏技术瓶颈。同时，我们应该加强对财产的智力保护，鼓励企业申请专利，开发独立的知识所有者系统并改善基本竞争。促进先进过程技术的发展。加强与半导体制造公司的合作，并共同促进高级过程技术的研发和应用。支持SMIC和其他公司的高级流程技术，提高流程的水平GPU国内的，从而改善了产品性能并减少电力消耗。此外，我们应该加强对芯片制造设备和材料的研发支持，打破半导体制造领域的外国垄断，并确保工业链和供应链的安全性。开发一个独立的软件生态系统。鼓励国内GPU公司与软件公司和科学机构合作，共同开发适合国内GPU的操作系统，驱动程序，开发链和应用程序软件。增加对国内AI框架，游戏引擎等的支持，并促进其对国内GPU的深入改编。与软件生态系统建立联盟，以促进各方与各方进行变化的资源共享和策略，并提高软件兼容性和支持GPU国内应用程序的功能。培养开发人员社区。 supp国内GPU公司旨在促进和改善开发人员社区，并提供技术培训开发人员，技术支持和通信平台。鼓励企业举办开发人员竞赛，技术研讨会和其他活动，以吸引更多的开发商参与国内GPU的开发。通过提供诸如开放资源项目，开发文档和测试工具之类的资源，开发人员使用的阈值已被降低，开发人员使用国内GPU的认可和意愿得到了改善。扩展不同的应用程序情况。作为Karain的图形和AI领域的传统处理，我们积极扩展了国内GPU的应用到新兴领域，例如自动驾驶，工业互联网，医学成像和智能城市。开发特殊的GPU产品以根据各种应用程序的需求提高产品连贯性和竞争力。同时，我们必须加强与即将到来的公司公司的合作，进行联合改变，基于国内GPU并存解决方案，并促进在各个领域的国内GPU广泛应用。加强国际合作与交流。基于独立的变革，我们正在积极进行国际合作和交流。从国际先进的技术和管理经验中学习，介绍最终的外国人才和高级技术，并加快国内GPU的发展。同时，我们必须积极参与国际标准的制定，并改善国内GPMay发言和影响国际市场的权利。通过国际合作，扩大海外市场并增加国内GPU市场的全球部分。 （May -set是外国投资基金的董事总经理） 上一篇：乌克兰无人机军事购买腐败案件四人被捕
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