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广发证券:从软件算法生态看GPU的发展与局限(
发布时间:2019-10-15

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  计算机系统面对的计算任务有着复杂而不同的性能要求,当CPU 无法满足特定处理任务时,则需要一个针对性的协处理器辅助计算。GPU 就是针对图像计算高并行度,高吞吐量,容忍高延迟而定制的并行处理器。

  在人工智能技术发展早期,GPU 作为一种现成的并行计算加速芯片被使用在多个项目之中,上海考研暑期名师特训营,如汽车的自动驾驶,图像识别算法等。

  但GPU 未必为人工智能加速硬件的终极答案。扫描件修改软件下载雷锋心水论坛,早在2014 年就有研究表明使用FPGA(现场可编程逻辑门阵列)与GPU 在加速图像识别类任务能效比为7:2;2016 年5 月末谷歌披露其TPU(Tensor Processing Unit)专用人工智能加速芯片性能相比之前解决方案高出一个数量级。TPU 已秘密使用在谷歌诸多商业项目中超过一年,并参加了与李世石的世纪人机围棋大战。谷歌专用人工智能芯片实用化超出市场的认知和预期;

  芯片上大规模并行计算优化可分为两个主要问题:计算单元优化和片上网络优化。GPU 限于最初设计目标,在两个方向上均不能完美匹配人工智能主流算法。未来随着人工智能技术大规模商用化,从产业链过去发展的历史类比,专用人工智能加速协处理器将对GPU 这类过渡方案构成挑战。

  VR 对图形计算性能要求超过现有大众级显卡水平,未来VR 设备市场将成为GPU 市场增长的支撑之一。重度VR 设备主要替换现有的游戏主机和部分客厅高清电视市场,2015 年两者合计最大可替换规模6000 万台。考虑到GPU 在游戏主机领域是替换升级而非新增市场,且游戏主机消费人群与高清电视消费人群有一定重合,我们预期未来高性能GPU 市场空间在游戏主机与游戏主机+高清电视市场之间的某一个数字。

  GPU 的并行计算能力适合在除图形计算以外的多种特定计算场景中,云计算提供商如亚马逊将GPU 嵌入云计算服务EC2 中提供给用户。大数据基础开源软件架构Hadoop 的部分组件适合使用GPU 加速;Nvidia 积极推广云+GPU+游戏模式拓展新市场。NV 产品线中供给数据中心的业务虽然体量依然与游戏用GPU 相比太小,但是还是可以有积极期待。