伺服器市場在變化：英特爾和AMD展開激烈爭奪，國產晶元不斷湧現。
AI伺服器：高速發展機遇與產業鏈分析。
隨著AIGC的崛起，AI伺服器市場將迎來快速發展機遇。
對用於訓練和推理的伺服器的需求激增推動了人工智慧伺服器市場的增長。
AI伺服器產業鏈主要包括晶元、伺服器、軟體、服務四個環節。
AI伺服器競爭格局：英偉達、AMD、英特爾等廠商佔據主導地位。 AIGC帶來伺服器轉型，訓練推理帶來伺服器需求增量，AI伺服器市場迎來高速發展機遇，AI伺服器產業鏈分析，AI伺服器競爭格局。
伺服器硬體成本構成：
處理器和晶元組：約 50%。
記憶體：約 15%。
外部儲存：約 10%。
其他硬體（IO 卡、硬碟驅動器、機箱等）：約 25%。
主要硬體包括處理器、記憶體、晶元組、IO（RAID卡、網絡卡、HBA卡）、硬碟、機箱（電源、風扇）。 以一台普通伺服器的生產成本為例，CPU和晶元組約佔50%，記憶體約佔15%，外部儲存約佔10%，其他硬體約佔25%。
伺服器的邏輯架構與普通計算機類似，但為了滿足高效能計算的需求，在處理能力、穩定性、可靠性、安全性、可擴充套件性、可管理性等方面都有更高的要求。 因此，許多伺服器製造商正在投入大量資源開發和生產伺服器，以建立滿足各種需求的伺服器，以應對當今快速發展的數字世界。
1.全球伺服器市場持續增長，2022 年出貨量和收入分別同比增長 6% 和 17%，達到 1380 萬美元和 1117 億美元，預計未來幾年將保持穩健增長。
2.中國伺服器市場規模始終保持較快增長，年復合增長率為145%，預計2023年市場規模將增至308億美元。
3.中國伺服器市場具有巨大的增長潛力，得益於國家對新基建的持續投資，以及數位化轉型和雲計算的快速發展，對伺服器的需求正在增長。
4.隨著國內外伺服器廠商的激烈競爭和行業格局的不斷變化，國產伺服器品牌憑藉其高價效比的優勢不斷擴大市場份額，有望成為未來伺服器市場增長的主力軍。
根據 Counterpoint 的全球伺服器銷售跟蹤器，2022 年，全球伺服器出貨量將同比增長 6%，達到 1380 萬台。 收入將同比增長17%，達到1117億美元。 根據IDC和中國商業產業研究院的資料，中國伺服器市場規模將從2019年的182億美元增加到2022年的27.3美元4億美元，復合年增長率為145%，預計2023年中國伺服器市場規模將增至308億美元。
潮水霸道，新華緊隨其後，超級聚變突圍，中興通訊強勢崛起。
浪潮在國內伺服器市場牢牢佔據領先地位。 新華社繼續穩步發展。 超級多元變種人大軍已經公升至榜首，排名第三。 中興通訊強勢崛起，進入前五名，展現出強大的競爭力。 IDC發布的《2022年第四季度中國伺服器市場初步跟蹤報告》顯示，浪潮在中國領先，新華排名第三，Super Fusion排名第三，中興通訊進入前五名。
AIGC產業生態三層架構：
1.上游 Base Layer：
AIGC技術基礎設施層是基於預訓練模型構建的。
2.中間層：
垂直化、場景化、個性化的模型和應用工具。
3.應用層：
內容生成服務，例如面向 C 端使用者的文字和音訊。 AIGC產業生態的原型已經浮出水面，呈現為上、中、下層架構：第一層是上游基礎層，即基於預訓練模型構建的AIGC技術基礎設施層。 第二層是中間層，即垂直的、場景化的、個性化的模型和應用工具。 第三層是應用層，即面向C端使用者的內容生成服務，如文字、音訊等。
GPT的歷史。
GPT 系列和 BERT 模型都是眾所周知的 NLP 模型，它們都基於 Transformer 技術。 GPT 是一種生成式預訓練模型，由 OpenAI 團隊於 2018 年首次發布。
GPT-1 只有 12 個 Transformer 層，而 GPT-3 將層數增加到 96 層。 GPT模型的演進主要包括：
資料量和參數量增加幾個數量級：GPT-3 的資料量和參數量比 GPT-2 多幾個數量級。
訓練方法的轉變：GPT-1 使用無監督預訓練和監督微調相結合，而 GPT-2 和 GPT-3 使用純無監督預訓練。 GPT的發展，GPT家族和BERT模型都是眾所周知的NLP模型，都是基於Transformer技術的。 GPT 是一種生成式預訓練模型，由 OpenAI 團隊於 2018 年首次發布，GPT-1 只有 12 個 Transformer 層，到 GPT-3 時，它已經增加到 96 層。 其中，GPT-1採用無監督預訓練和監督微調相結合的方式，而GPT-2和GPT-3則是純無監督預訓練，GPT-3與GPT-2相比的進化主要是資料量和參數量增加乙個數量級。
異構計算可能成為未來的主流。
異構計算是一種將不同指令集和架構的計算單元組合成乙個系統的計算方法，包括GPU雲伺服器、FPGA雲伺服器和彈性加速計算例項（EAIS）。 核心思想是讓最合適的專用硬體服務於最合適的業務場景，最大化資源利用率，加速計算效能提公升。
異構計算的優勢：
1.效能改進：通過將計算任務分配給最合適的硬體，可以顯著提高計算效能。
2.能效優化：通過選擇合適的硬體，您可以降低功耗並提高能效。
3.可擴充套件性增強：異構計算允許使用不同型別的硬體，從而實現計算系統的靈活擴充套件。
4.成本優化：異構計算可以根據業務需求選擇最具價效比的硬體，降低成本。
如果選擇異構計算，可以享受專業硬體的優勢，如效能提公升、能效提公升、成本優化等，加速業務創新發展。 異構計算是指利用不同型別指令集和架構的計算單元組成乙個系統的計算方法，主要包括GPU雲伺服器、FPGA雲伺服器、彈性加速計算例項EAIS。
讓最合適的專用硬體服務於最合適的業務場景。
在CPU+GPU異構計算架構中，CPU和GPU協同工作，充分發揮各自的優勢。 CPU負責邏輯複雜的序列程式，而GPU則專注於資料密集型平行計算程式，從而有效提高計算效率。
CPU和GPU通過PCLE匯流排連線，CPU負責協調任務分配，GPU負責並行處理資料，結合CPU和GPU的優勢，大大提高了計算效能。 在CPU+GPU的異構計算架構中，GPU和CPU通過PCLE匯流排連線協同工作，CPU的位置稱為主機，GPU的位置稱為裝置。 基於CPU+GPU的異構計算平台可以相輔相成，CPU負責處理邏輯複雜的序列程式，而GPU則專注於資料密集型平行計算程式，以最大限度地提高效率。
越來越多的 AI 計算使用異構計算來加速效能。
2017 年，阿里巴巴發布了第一代計算 GPU 例項 GN4。 搭載NVIDIA M40加速器，通過10G網路為AI深度學習場景提供服務。 與同時代產品相比，GN4 的效能提高了近 7 倍，使其成為業界領先的 GPU 例項之一。 GPU 例項於 2017 年發布，帶有 GN4 加速器和 NVIDIA M40 加速器。 在10G網路中，AI深度學習場景的效能比同時代的CPU伺服器高出近7倍。
CPU：強大的執行引擎。
CPU 適用於各種工作負載，尤其是那些需要高延遲和每核效能的工作負載。 作為乙個強大的執行引擎，CPU將其相對較少的核心集中在單個任務上，並快速完成它，特別是對於序列計算和資料庫執行等型別的工作。
CPU的優點：
低延遲。 每個核心的高效能。
非常適合處理單個任務。
CPU應用場景：
序列計算。 資料庫執行。
其他具有高延遲和每核效能的工作負載適用於各種工作負載，尤其是那些具有高延遲和每核效能的工作負載。 作為乙個強大的執行引擎，CPU將其相對較少的核心集中在單個任務上，並快速完成它。 這使得它特別適合處理從序列計算到資料庫執行的工作型別。
GPU 從圖形處理開始，最初用於 3D 渲染。 隨著演進，GPU的功能也逐漸從固定變為靈活可程式設計。 雖然圖形仍然是 GPU 的主戰場，但它已成為可以處理更多應用程式的並行處理器。 GPU的強大之處在於其平行計算能力——在處理**或其他資料時，GPU可以將其分解成多個小塊，由處理器核心同時處理，大大加快了資料處理速度。 它最初是作為 ASIC 開發的，專門用於加速特定的 3D 渲染任務。 隨著時間的流逝，這些固定功能的引擎變得更加可程式設計和靈活。 雖然圖形和當今視覺上越來越逼真的頂級遊戲仍然是 GPU 的主要功能，但它們也已經發展成為能夠處理越來越多的應用程式的更通用的並行處理器。
AI 伺服器作為計算能力基礎設施繼續增長。
AI伺服器市場潛力巨大。
受益於AI時代對算力需求的增加，預計對AI伺服器的需求將快速增長。
2022年，搭載GPGPU的AI伺服器年出貨量佔伺服器總量的近1%。
ChatGPT相關應用有望推動AI相關領域的發展，AI伺服器出貨量年增長率可達8%。
2022 2026年AI伺服器復合增長率將達到108%。
作為算力基礎裝置，對伺服器的需求有望受益於AI時代對算力需求的增加，並快速增長。 據TrendForce集邦諮詢資料顯示，截至2022年，搭載GPGPU（通用GPU）的AI伺服器年出貨量將佔伺服器總量的近1%，預計在聊天機械人相關應用的支援下，有望再次推動AI相關領域的發展，預計年增長率為8%。 2022年 2026年復合增長率將達到108%。
AI伺服器市場正在迅速增長。
IDC**，2021年中國AI伺服器市場規模將達到57億美元，同比增長616%。預計到 2025 年，市場規模將增長到 109 億美元，復合年增長率為 175%。
AI伺服器的異構組合，滿足不同應用的需求。
AI 伺服器具有異構架構，可以以不同的方式組合。 如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他加速卡等，滿足不同應用的需求。
AI 伺服器推動數位化轉型。
AI伺服器正在推動各行各業的數位化轉型。 醫療、金融、製造、交通、零售等行業都看到了AI的潛力和價值，紛紛開始部署AI伺服器，以提高效率和服務水平。 伺服器是異構伺服器，可以根據應用範圍進行不同方式的組合，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他加速卡等。 IDC預計，2021年中國AI伺服器市場規模為57億美元，同比增長616%，到 2025 年市場規模將增長到 109 億美元，復合年增長率為 175%。
AI伺服器的組成和形式。
浪潮NF5688M6 AI伺服器：算力澎湃，智慧型引領未來。
浪潮NF5688M6 AI伺服器，搭載8個NVIDIA Ampere架構GPU，通過NVSockey實現GPU跨節點P2P高速通訊互聯，算力澎湃，輕鬆應對各種AI訓練和推理任務。
配備 2 個第三代英特爾至強可擴充套件處理器 （ICE Lake），支援 8 個 2 個板載 5 英吋 NVMe SSD 或 SATA SAS SSD 和 2 個 SATA M2.可以滿足不同的儲存需求。 可選的 PCIe 40 x16 ocp 3.0網絡卡，速率支援10G、25G、100G，網路連線靈活可靠。
浪潮NF5688M6 AI伺服器是您構建AI系統，助您在AI領域取得成功的理想選擇。
優勢一覽：8 個 NVIDIA Ampere GPU，算力澎湃，輕鬆應對各種 AI 訓練和推理任務。
NVSower實現GPU跨節點P2P高速通訊互聯，資料傳輸高效無損。
2 個第三代英特爾至強可擴充套件處理器 （Ice Lake） 提供強大的效能和可靠性。
支援 8 塊 2板載 5 英吋 NVMe SSD 或 SATA SAS SSD 和 2 個 SATA M2.儲存容量靈活，可擴充套件。
可選的 PCIe 40 x16 ocp 3.0網絡卡，速率支援10G、25G、100G，網路連線靈活可靠。 伺服器主要元件：以浪潮NF5688M6伺服器為例，利用NVSoper實現GPU跨節點P2P高速通訊互聯。 整機擁有8個NVIDIA Ampere架構GPU，通過NVSower實現GPU跨節點和P2P的高速通訊和互聯互通。 配備 2 個第三代英特爾至強可擴充套件處理器 （ICE Lake），支援 8 個 2 個5 英吋 NVMe SSD 或 SATA SAS SSD 和 2 個 SATA M2. 1 個 PCIe 40 x16 ocp 3.0網絡卡，速率支援10G、25G、100G;
10 個 PCIe 40x16 插槽，2 個 PCIe 40x16插槽可以減慢到 PCIe 40x8。
1 過流 30 個插槽。
支援 32 DDR4 RDIMM LRDIMM 記憶體，速度高達 3200mt s。
6 個 3000W 80Plus 白金級電源、N+1 冗餘熱插拔風扇和機箱。 10 個 PCIe 40x16 插槽，2 個 PCIe 40 x16 插槽 （PCIe 4.）0 x8 速率）、1 ocp30 個插槽。 它支援32 DDR4RDIMM LRDIMM記憶體，最高速率為3200MTS，物理結構還包括6個3000W 80PLUS鉑金電源，N+1冗餘熱插拔風扇，機箱等。
馳騁在AI世界，計算引擎可以按需解鎖。
4 GPU（浪潮NF5448A6）：主流 AI 伺服器，滿足基礎 AI 訓練需求。
8 GPU（NVIDIA A100 640GB）：效能大幅提公升，適合大中型 AI 訓練任務。
16 個 GPU （NVIDIA DGX-2）：用於複雜 AI 模型訓練和科學研究的頂級 AI 伺服器。 GPU 的數量從 4 個 GPU（浪潮NF5448A GPU （NVIDIA A100 640GB） 到 16 個 GPU （NVIDIA DGX-2） 不等。
核心元件： GPU（圖形處理單元）：負責複雜的數學和圖形計算。
DRAM（動態隨機存取儲存器）：提供高速資料訪問。
SSD（固態硬碟）：提供快速儲存。
RAID 卡：管理多個硬碟驅動器以提高儲存效能和可靠性。
其他元件： CPU（**處理器）：協調系統並執行任務。
網路介面卡：連線到伺服器和網路。
PCB：連線所有元件並提供電源。
高速互連晶元（板載）：實現元件之間的快速通訊。
散熱器模組：保持系統冷卻並防止過熱。 伺服器的核心元件包括GPU（圖形處理單元）、DRAM（動態隨機存取儲存器）、SSD（固態硬碟）和RAID卡、CPU（**處理器）、網絡卡、PCB、高速互連晶元（板載）和散熱模組。
CPU 和 GPU 領域的主要供應商：
CPU：主要由 Intel** 提供
GPU：國際巨頭英偉達（Nvidia）處於領先地位，國內廠商寒武紀（Cambrian）和海光資訊（Haiguang Information）也在發展。 主要供應商有英特爾、GPU，領先的廠商是國際巨頭英偉達，以及寒武紀、海光資訊等國內廠商。
AI伺服器競爭格局。
IDC發布《2022年第四季度中國伺服器市場跟蹤報告》初訊，超融合成為最大贏家，份額為32%飆公升至101%。
浪潮仍位居第一，占有28份額1%，但下降幅度很大。 新華社III緊隨其後，占有17份額2%，也略有下降。
戴爾和聯想排名第一。
第三、第四，但份額有所下降，分別為158% 和 123%。
中興通訊如雨後春筍般湧現，占有31% 至 53%，從第九位躍公升至第五位。
Super Fusion和中興通訊的出色表現打破了市場格局，為競爭注入了新的活力。 《2022年第四季度中國伺服器市場跟蹤報告》發布。 從報告中可以看出，前兩波與新華三號相比變化較小，第三波是超級聚變，從32%的份額躍公升至101%，增幅遠遠超過其他伺服器廠商。 在前8大伺服器廠商中，浪潮、戴爾、聯想均出現大幅下滑，而Super Fusion和中興通訊則實現了顯著增長。 其中，浪潮的份額來自308% 降至 281%；新華社III股從175%降至172%；中興通訊從31% 至 53%，居全國第5位。
聯想的跌幅最大，從75% 降至 49%。
AI伺服器採購格局：北美巨頭稱霸，國內浪潮興起。
關鍵資料：2022年，北美四大雲運營商（谷歌、AWS、Meta、Microsoft）合計佔AI伺服器採購量的66%2%。
國內AI建設浪潮加速，位元組跳動採購佔比已達62%，國內領先的製造商。
騰訊、阿里巴巴和百度緊隨其後，採購比例約為。 5% 和 15%。
洞察：北美雲巨頭因其龐大的資料中心和計算需求而主導著 AI 伺服器採購。
國內廠商正在加速追趕，以位元組跳動為代表的網際網絡巨頭正在積極布局AI領域，帶動國內AI伺服器市場的增長。
趨勢：隨著AI技術的發展及其應用的不斷擴大，AI伺服器市場將繼續快速增長。
國內企業有望憑藉其成本優勢和對當地市場的深入了解進一步擴大其市場份額。 TrendForce集邦諮詢資料顯示，2022年北美四大雲公司谷歌、AWS、Meta、Microsoft，佔AI伺服器採購量的66%2%是最多的，而近年來，隨著國內國產化程度的加大，AI建設的浪潮越來越多，位元組跳動的採購力最為顯著，佔比62%，其次是騰訊、阿里巴巴和百度。 5% 對 15%。
國內AI伺服器市場的競爭格局。
浪潮資訊，新華社。
3、Super Fusion、中興通訊等競爭對手領跑國內AI伺服器市場。
GPGPU研究框架和算力分析（2023）。
核心壁壘：高精度浮點計算和CUDA生態。
國產GPU產品與國外產品仍存在差距，主要體現在高精度浮點計算能力和軟體生態上。
計算效能：國產GPU有待突破。
碧辰BR100：FP32單精度超越NVIDIA A100，但不支援FP64雙精度計算。
天智信天元100：FP32單精度超過A100，但int8整數計算效能低於A100。
海光DCU：支援FP64雙精度浮點計算，效能約為A100的60%。
整體來看，國產GPU在計算效能上仍落後國外產品一代以上。
軟體生態：CUDA稱霸全球。
英偉達憑藉CUDA生態屏障佔據了全球GPU市場90%的份額。國內大多數企業都使用開源OpenCL進行自主生態建設，但布局需要花費大量時間。 AMD於2013年開始構建GPU生態，ROCM開放軟體平台花了近10年時間才逐漸變得有影響力，並且仍然相容CUDA。
突破國產GPU之道：自主創新與生態建設。
雖然國產GPU與國際廠商仍有差距，但國產廠商正在迎頭趕上。
挑戰與機遇：禁令下的本地化過程。
美國禁止在中國銷售高階GPU，為國內GPGPU和AI晶元廠商帶來了快速發展的機遇。
短期影響：工業進步受到阻礙。
該禁令可能會影響英偉達和AMD的GPU產品在中國的銷售，阻礙中國人工智慧計算、超級計算和雲計算行業的進步。
長期機會：本地化需求激增。
龐大的國內市場和資訊創新市場帶來了國產化需求的增加，預計國產AI晶元國產化佔比將大幅提公升。
國內廠商建議：自主創新，生態建設。
著力實現自主創新，構建自主生態圈。 國內企業應：
持續提公升計算效能，縮小與國際廠商的差距。
加快軟體生態建設，構建完整的自主生態。
與國內外合作夥伴合作，共同構建GPGPU本地化生態。 
GPGPU的核心壁壘是高精度浮點計算和CUDA生態系統。 從高精度浮點計算能力來看，國產GPU產品與國外產品的計算效能可能還有一代以上的差距; 在軟體和生態層面，與英偉達的CUDA生態差距更加明顯。
在AI計算GPU領域，碧辰科技在國內發布的BR100產品在FP32單精度計算效能上超越了NVIDIA A100晶元，但不支援FP64雙精度計算; 天天智信推出的天元100的FP32單精度計算效能超越了A100晶元，但在整數計算效能上低於A100; 海光推出的DCU實現了FP64雙精度浮點計算，但效能只有A100的60%左右，與四年前的水平差不多。 因此，從高精度浮點計算能力來看，國產GPU產品與國外產品在計算效能上可能還存在一代以上的差距。
然而，GPU不僅需要在硬體上提公升算力，而且軟體層面對於GPU應用和生態布局尤為重要，NVIDIA憑藉CUDA築起生態屏障，佔據了全球90%的GPU市場。 目前國內大部分企業都使用開源OpenCL進行自主生態建設，但這需要大量的時間進行布局;
相較於AMD在2013年構建的GPU生態，通用計算的ROCM開放軟體平台花了將近10年的時間才逐漸變得有影響力，並且仍然相容CUDA。 因此，我們認為，國內廠商與英偉達的CUDA生態在軟體和生態層面的差距，比計算效能更為明顯。
儘管國內產品與國際廠商的計算效能和軟體生態實力仍有差距，但國內廠商仍在迎頭趕上，力爭在GPGPU國產化上實現突破。
從長遠來看，美國禁止向中國銷售高階GPU給國內GPGPU和AI晶元廠商帶來了快速發展的機遇。 短期來看，我們認為，高階通用計算GPU的禁令可能會影響NVIDIA和AMD GPU產品在中國的銷售，阻礙中國AI計算、超級計算和雲計算產業的進步。 可以用中高計算效能的CPU、GPU、ASIC晶元等代替，這些晶元沒有被NVIDIA和AMD以及國內廠商禁止。
從長遠來看，國內CPU、GPU、AI晶元廠商受益於龐大的國內市場，疊加國內資訊化和創新市場帶來的國產化需求增加，我們預計國產AI晶元的國產化比例將大幅提公升，藉此機會公升級產品，逐步達到國際先進水平， **對於國內廠商，建議重點實現自主創新，打造自主生態圈，與國內企業：國內晶元龍頭企業崛起：
龍芯中科：國內領先的PC CPU，率先推出自主研發的GPGPU產品，助力提公升國產圖形處理能力。
海光資訊：國內領先的伺服器CPU，成功推出深度計算（DCU）晶元，助力提公升資料中心的人工智慧計算能力。
精家衛：國內圖形渲染領域的領先GPU，在遊戲和影象處理領域取得了突破，增強了國產晶元在圖形處理領域的競爭力。
寒武紀：國內領先的ASIC晶元公司，專注於人工智慧晶元的研發，打造高效低功耗的AI晶元產品。
瀾起科技：國內領先的伺服器記憶體介面晶元，提供高效能、低功耗的記憶體解決方案，提公升國產晶元在資料中心領域的應用。 晶元：龍芯中科（國內PC CPU領軍，自主研發GPGPU產品）、海光資訊（國內伺服器CPU領軍，推出深度計算處理器DCU）、京家威（國內圖形渲染GPU領軍企業）、寒武紀（國內ASIC晶元領軍企業）、瀾起科技（國產伺服器記憶體介面晶元領軍企業）; 2）PCB：盛巨集科技、興森科技、滬電股份有限公司;3）先進封裝：同福微電子、永思電子、長電科技、長川科技等。 半導體巨頭重新崛起：
英偉達：全球GPU霸主，引領人工智慧和自動駕駛革命。
AMD：CPU 和 GPU 都兇猛進取，挑戰行業格局。
英特爾：CPU 霸主地位穩固，正在改變 AI 和資料中心。
美光：儲存晶元巨頭，引領儲存器和快閃記憶體技術的創新。 NVIDIA（世界領先的GPU）、AMD（世界領先的CPU GPU）、Intel（世界領先的CPU）、美光（世界領先的記憶體晶元）。 GPU：塑造數字世界的構建塊。
GPU 概述。
GPU（圖形處理單元）是計算機中的一種電子電路，專門用於處理影象和**。 憑藉其強大的平行計算能力，GPU 在計算機圖形學、深度學習、科學計算等方面發揮著至關重要的作用。
全球GPU市場格局。
全球GPU市場呈現出“一超一強”的競爭格局。 憑藉雄厚的技術實力和市場影響力，英偉達在GPU市場長期佔據主導地位。 AMD近年來嶄露頭角，憑藉其高價效比的優勢逐漸蠶食NVIDIA的市場份額。
英偉達在GPU領域的領先地位是穩固的。
英偉達在GPU市場的地位非常穩固。 其GPU產品以其卓越的效能和可靠性而受到消費者和企業使用者的青睞。 英偉達在人工智慧和自動駕駛等新興領域也保持著領先地位。
國內GPU廠商正在逐步迎頭趕上。
國內GPU廠商近年來發展迅速，湧現出一批有競爭力的企業，如精家衛、寒武紀、木熙等。 這些企業在GPU晶元設計、演算法優化等方面取得了長足的進步，並推出了具有自主智財權的GPU產品。
GPU技術前景光明。
GPU技術正處於快速發展階段，其應用領域也在不斷擴大。 未來，GPU將繼續在計算機圖形學、深度學習、科學計算等領域發揮重要作用，並有望在自動駕駛、智慧型機械人等新興領域取得突破。
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