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（報(bào)告出品方/作者：方正證券，陳杭）
一、GPU投資邏輯框架
處理器芯片經(jīng)歷了從專用到通用，再?gòu)耐ㄓ玫綄Ｓ玫?次轉(zhuǎn)變 。其中，可存儲(chǔ)指令的馮?諾依曼體系和1971年X86 CPU的誕生是第一次轉(zhuǎn)折的誘因；摩爾定律的減速和以GPU為代表的異構(gòu)運(yùn)算的崛起是第二次轉(zhuǎn)折的誘因 。異構(gòu)時(shí)代，芯片需集成多個(gè)模塊來(lái)滿足不同的需求 。例如汽車芯片集成了GPU、CPU、NPU等至少10種處理單元 。
GPU被廣泛地運(yùn)用于PC、游戲主機(jī)、汽車、服務(wù)器、移動(dòng)等領(lǐng)域 。其中注重算力的服務(wù)器和注重便攜性的移動(dòng)端分別 采用獨(dú)立和集成GPU，而汽車、游戲主機(jī)、PC等主要采用獨(dú)立+集成的GPU接入方式 。全球GPU市場(chǎng)表現(xiàn)為寡頭壟斷下的高增長(zhǎng)，年復(fù)合增速超過(guò)30%，主要市場(chǎng)份額被英偉達(dá)等美系企業(yè)占領(lǐng) 。在此宏觀 背景下，國(guó)產(chǎn)GPU企業(yè)蓬勃發(fā)展，在GPU軟硬件方面同時(shí)出擊，呈現(xiàn)“星星之火，可以燎原”之勢(shì) 。
GPU是數(shù)字芯片，基于制程越小，性能越好的規(guī)律，GPU產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)窍冗M(jìn)制程數(shù)字芯片產(chǎn)業(yè)鏈 。當(dāng)前國(guó)產(chǎn)GPU產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)口替代：設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，景嘉微等龍頭在不斷追趕，封測(cè)環(huán)節(jié)，通富承接AMD 7nm GPU封測(cè)，14nm及以下結(jié)點(diǎn)的先進(jìn)制程，設(shè)備、材料、EDA/IP、制造等環(huán)節(jié)與國(guó)外領(lǐng)先龍頭差距較大，目前仍采用“外循環(huán)為主+內(nèi)循環(huán)為輔”的模式 。
GPU產(chǎn)業(yè)鏈的巨頭大多集中在海外，它們位居產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)核心，對(duì)全球GPU行業(yè)起著決定性的作用 。設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)：NVIDIA、AMD幾乎壟斷獨(dú)立GPU的市場(chǎng)，英特爾、AMD幾乎壟斷集成GPU市場(chǎng)；設(shè)備、材料 、EDA/IP等環(huán)節(jié)國(guó)內(nèi)龍頭與國(guó)外龍頭差距較大，國(guó)產(chǎn)化率較低；制造環(huán)節(jié)：目前只有臺(tái)積電和三星有5nm 制程生產(chǎn)能力，但均需使用美國(guó)設(shè)備；封測(cè)環(huán)節(jié)：目前中國(guó)臺(tái)灣、中國(guó)大陸、美國(guó)三分天下 。
二、詳解GPU：專用計(jì)算時(shí)代的“畫師”
GPU（graphics processing unit）圖形處理器，又稱顯示核心、視覺(jué)處理器、顯示芯片，是一種在個(gè)人電腦、 工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）上做圖像和圖形相關(guān)運(yùn)算工作的微處理器 。GPU通常包括圖形顯存控制器、壓縮單元、BIOS、圖形和計(jì)算整列、總線接口、電源管理單元、視頻管理單元、 顯示界面 。GPU的出現(xiàn)使計(jì)算機(jī)減少了對(duì)CPU的依賴，并解放了部分原本CPU的工作 。在3D圖形處理時(shí)，GPU采用的核心技 術(shù)有硬件T&L（幾何轉(zhuǎn)換和光照處理）、立方環(huán)境材質(zhì)貼圖和頂點(diǎn)混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四 像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技術(shù)可以說(shuō)是GPU的標(biāo)志 。
軟件生態(tài)方面，GPU無(wú)法單獨(dú)工作，必須由CPU進(jìn)行控制調(diào)用才能工作，而CPU在處理大量類型一致的數(shù)據(jù) 時(shí)，則可調(diào)用GPU進(jìn)行并行計(jì)算 。所以，GPU的生態(tài)和CPU的生態(tài)是高度相關(guān)的 。近年來(lái)，在摩爾定律演進(jìn)的放緩和GPU在通用計(jì)算領(lǐng)域的高速發(fā)展的此消彼長(zhǎng)之下，通用圖形處理器（ GPGPU）逐漸“反客為主”，利用GPU來(lái)計(jì)算原本由CPU處理的通用計(jì)算任務(wù) 。目前，各個(gè)GPU廠商的GPGPU的實(shí)現(xiàn)方法不盡相同，如NVIDIA使用的CUDA（compute unified device architecture）技術(shù)、原ATI的ATI Stream技術(shù)、Open CL聯(lián)盟、微軟的DirectCompute技術(shù) 。這些技術(shù)可以 讓GPU在媒體編碼加速、視頻補(bǔ)幀與畫面優(yōu)化、人工智能與深度學(xué)習(xí)、科研領(lǐng)域、超級(jí)計(jì)算機(jī)等方面發(fā)揮異 構(gòu)加速的優(yōu)勢(shì) 。以上4種技術(shù)中，只有OpenCL支持跨平臺(tái)和開放標(biāo)注的特性，還可以使用專門的可編程電路 來(lái)加速計(jì)算，業(yè)界支持非常廣泛 。
從芯片設(shè)計(jì)思路看，CPU是以低延遲為導(dǎo)向的計(jì)算 單元，通常由專為串行處理而優(yōu)化的幾個(gè)核心組成，而GPU是以吞吐量為導(dǎo)向的計(jì)算單元，由數(shù)以千計(jì) 的更小、更高效的核心組成，專為并行多任務(wù)設(shè)計(jì) 。CPU和GPU設(shè)計(jì)思路的不同導(dǎo)致微架構(gòu)的不同 。CPU的緩存大于GPU，但在線程數(shù)，寄存器數(shù)和 SIMD（單指令多數(shù)據(jù)流）方面GPU遠(yuǎn)強(qiáng)于CPU 。微架構(gòu)的不同最終導(dǎo)致CPU中大部分的晶體管用于 構(gòu)建控制電路和緩存，只有少部分的晶體管完成實(shí)際 的運(yùn)算工作，功能模塊很多，擅長(zhǎng)分支預(yù)測(cè)等復(fù)雜操 作 。GPU的流處理器和顯存控制器占據(jù)了絕大部分 晶體管，而控制器相對(duì)簡(jiǎn)單，擅長(zhǎng)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn) 單操作，擁有遠(yuǎn)勝于CPU的強(qiáng)大浮點(diǎn)計(jì)算能力 。

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