优势在于通过并行核算完成很多重复性核算。GPGPU即通用GPU，能够协助进行非图形相关程序的运算。在类似的价格和功率范围内，GPU 能供给比CPU 高得多的指令吞吐量和内存带宽。GPGPU 架构规划时去掉了 GPU 为了图形处理而规划的加快单元，保留了 GPU 的 SIMT架构和通用核算单元，通过 GPU 多条流水线的并行核算来完成很多核算。

　　所以依据 GPU 的图形使命无法直接运转在 GPGPU 上，但关于科学核算，AI练习、推理使命（首要是矩阵运算）等通用核算类型的使命依然保留了 GPU 的优势，即高效的转移和运算有海量数据的重复性使命。现在首要用于例如物理核算、加密解密、科学核算以及比特币等加密钱银的生成。

　　跟着超算等高并发性核算的需求不断进步，英伟达以推进 GPU 从专用核算芯片走向通用核算处理器为方针推出了GPGPU，并于 2006 年前瞻性发布并行编程模型 CUDA，以及对应工业规范的 OpenCL。CUDA 是英伟达的一种通用并行核算渠道和编程模型，它通过运用图形处理器 (GPU)的处理才能，可大幅进步核算功能。CUDA 使英伟达的 GPU 能够履行运用 C、C++、Fortran、OpenCL、DirectCompute和其他言语编写的程序。在 CUDA 面世之前，对 GPU 编程必需要编写很多的底层言语代码；CUDA 能够让一般程序员能够运用 C 言语、C++等为 CUDA 架构编写程序在 GPU渠道上进行大规模并行核算，在全球 GPGPU 开发商场占比已超越 80%。GPGPU 与 CUDA 组成的软硬件底座，构成了英伟达引领 AI 核算及数据中心范畴的根基。

　　GPU 架构晋级进程核算才能不断强化，Hopper 架构适用于高功能核算（HPC）和 AI 作业负载。英伟达在架构规划上，不断加强 GPU 的核算才能和动力功率。在英伟达 GPU 架构的演化中，从最早 Tesla 架构，别离通过 Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing、Ampere至发展为今日的 Hopper 架构。

　　以 Pascal 架构为分界点，自 2016 年后英伟达逐渐开端向深度学习方向演进。依据英伟达官网，Pascal 架构，与上一代 Maxwell 比较，神经网络练习速度进步 12 倍多，并将深度学习推理吞吐量进步了 7 倍。

　　Volta 架构，装备 640 个 Tensor 内核增强功能，可供给每秒超越 100 万亿次（TFLOPS）的深度学习功能，是上一代 Pascal 架构的 5 倍以上。

　　Ampere架构，选用全新精度规范 Tensor Float 32（TF32），无需更改任何程序代码即可将AI 练习速度进步至 20 倍。

　　软件方面，AMD 推出 ROCm 渠道打造 CDNA 架构，但无法代替英伟达 CUDA 生态。AMD 最新的面向 GPGPU 架构为 CDNA 系列架构，CDNA 架构运用 ROCm 自主生态进行编写。AMD 的 ROCm 生态采纳 HIP 编程模型，但 HIP 与 CUDA 的编程语法极为类似，开发者能够仿照 CUDA 的编程方法为 AMD 的 GPU 产品编程，然后在源代码层面上兼容 CUDA。所以从本质上来看，ROCm 生态仅仅借用了 CUDA 的技能，无法真实代替 CUDA 产生壁垒。

　　 硬件端：依据 GPU、DPU 和 CPU 构建英伟达加快核算渠道生态：

　　（1）首要产品 Tesla GPU 系列迭代速度快，从 2008 年至 2022 年，先后推出 8 种 GPU 架构，均匀两年多推出新架构，半年推出新产品。超快的迭代速度使英伟达的 GPU 功能走在 AI 芯片职业前沿，引领人工智能核算范畴产生革新。

　　（2）DPU 方面，英伟达于 2019 年战略性收买以色列超算以太网公司 Mellanox，运用其InfiniBand（无限带宽）技能规划出 Bluefield 系列 DPU 芯片，补偿其生态在数据交互方面的缺少。InfiniBand 与以太网相同，是一种核算机网络通信规范，但它具有极高的吞吐量和极低的推迟，一般用于超级核算机的互联。英伟达的 Bluefield DPU 芯片可用于分管 CPU 的网络连接算力需求，然后进步云数据中心的功率，下降运营本钱。

　　（3）CPU 方面，自主规划 Grace CPU 并推出 Grace Hopper 超级芯片，处理内存带宽瓶颈问题。选用 x86 CPU 的传统数据中心会遭到 PCIe 总线标准的约束，CPU 到 GPU 的带宽较小，算功率遭到影响；而 Grace Hopper 超级芯片供给自研 Grace CPU+GPU 相结合的共同内存模型，然后能够运用英伟达 NVLink-C2C 技能快速传输，其带宽是第 5 代 PCIe 带宽的 7 倍，极大进步了数据中心的运转功能。

　　在算力需求快速增长的进程中，国产 GPU 正面临机会与应战并存的局势。现在，国产 GPU厂商的中心架构多为自研，难度极高，需投入海量资金以及昂扬的人力和时刻本钱。因为我国 GPU 职业起步较晚，缺少相应生态，现在同世界一流厂商仍存在较大距离。在中美冲突加重、经济全球化逆行的布景下，以海光信息、天数智芯、壁仞科技和摩尔线程等为代表的国内 GPU 厂商发展敏捷，国产 GPU 自主可控未来可期。

　　以Open AI的算力基础设施为例，芯片层面 GPGPU 的需求最为直接获益，其次是 CPU、AI 推理芯片、FPGA 等。AI 服务器商场的扩容，同步带动高速网卡、HBM、DRAM、NAND、PCB等需求进步。

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　　-NLG相继呈现。   2020年6月OpenAI在发布了GPT-3，这是其时

　　，超越GPT-3 /

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　　I/O）之间供给 3.2 TB/s 的双向带宽，更不用说将芯片连接到主板上其他单元（无论是另一个Grace CPU仍是

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