北京软件外包公司从软件算法生态看GPU的发展与局限

　　北京软件外包公司从软件算法生态看GPU的发展与局限，GPU作为一种协处理器,传统用途主要是处理图像类并行计算任务;

　　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。

　　人工智能加速硬件技术路线尚未确定,GPU加速受多重挑战;

　　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,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。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(TensorProcessingUnit)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。

　　GPU是VR显示性能的保障,VR是未来GPU市场的支撑之一;

　　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在云计算/大数据等领域也有较好的应用前景;

　　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。

　　风险提示。

　　GPU/人工智能/并行计算等前沿技术领域,易被新技术改变行业趋势;

　　GPU产业长期被寡头垄断,A股相关公司极少,差距极大;