GPU发展和现状是什么样的？

全球GPU芯片行业发展历程

在1984年之前，GPU原本只是用于图形和图像的相关运算，受CPU的调配，但随着云计算、AI等技术的发展，GPU并行计算的优势被发掘，在高性能计算领域逐渐取代CPU成为主角。1999年，NVIDIA公司在发布其标志性产品GeForce256时，首次提出了GPU的概念。2006年，NVIDIA发布了第一款采用统一渲染架构的桌面GPU和CUDA通用计算平台，使开发者能够使用NVIDIAGPU的运算能力进行并行计算，拓展了GPU的应用领域。2011年，NVIDIA发布TESLAGPU计算卡，正式将用于计算的GPU产品线独立出来，标志着GPU芯片正式进入高性能计算时代。

全球GPU芯片出货量超过46亿片/年

近些年，全球GPU技术快速发展，已经大大超出了其传统功能的范畴，除了满足目前大多数图形应用需求，在科学计算、人工智能及新型的图形渲染技术方面的技术应用日益成熟，进而推动全球GPU芯片市场的持续高速发展。

从全球GPU芯片出货量来看，根据全球知名调研机构JPR数据，从2021年各个季度来看，全球GPU芯片的季度出货量维持在1-13万片之间，2021年全年出货总量超过46亿片。

全球集成GPU芯片出货量占比超八成

GPU芯片主要可分为独立GPU(封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，一般来讲，其性能更高)和集成GPU(集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存)。

目前，全球集成GPU出货量占比超过八成，占据绝大部分市场份额;但从占比变化趋势来看，独立GPU的市场份额有所增长，反映出市场对高性能GPU芯片需求有所增长。

注：内环2020年q4，外环2021年q4数据。

预计2027年全球市场规模超过320亿美元

根据IC Insights数据，2015-2021年全球GPU芯片市场规模增速超过20%，2021年，全球GPU芯片市场规模超过220亿美元。

根据JPR资料，预计2022-2026年，全球GUP出货量将实现63%复合年增长，以此增长率测算2027年全球GPU芯片行业市场规模将超过320亿美元。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国GPU芯片行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

GPU服务器，简单来说，GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、d性的计算服务，我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。
下面几个场景我们可以使用CPU服务器，如果办公场景需要建议大家配置GPU服务器，如果场景无关，使用普通的服务器也无妨。在下会根据大家的使用场景给到大家相匹配的服务器类型和配置！
一、简单深度学习模型
使用GPU服务器为机器学习提供训练或者预测，腾讯GPU云服务器带有强大的计算能力，可作为深度学习训练的平台，
可直接与外界连接通信。可以使用GPU服务器作为简单深度学习训练系统，帮助完成基本的深度学习模型
二、复杂深度学习模型，腾讯云GPU服务器具有强大的计算能力，可以将
GPU服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器 CVM提供的计算服务、对象存储
COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务，、视频编解码，可以采用GPU服务器进行渲染，利用 GPU 加速指令，让数以千计的核心为您所用，加快图形图像编码渲染速度。
这些是一些可以用到GPU服务器的场景，所以如果您的使用需要比较高端，建议还是使用GPU服务器。

GPU服务器的主要应用场景有海量计算处理，超强的计算功能可应用与海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等，可能原本需要几天才能完成的数据量，用GPU服务器在几个小时就完成了；GPU服务器还可以作为深度学习训练平台，可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信等等。思腾合力在GPU服务器的型号方面还是有很多选择的，有自主研发的品牌也有英伟达的，在选择方面还是比较多的，应用的场景也十分广泛。

推荐品牌： LINKZOL(联众集群)，可咨询：1381O114665
推荐配置一：
计算平台采用：LZ743GR-2G/Q
系统：Ubuntu 14043 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(22GHz,80 GT/s)
内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：INTEL 25寸240G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:希捷35寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：2块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大2个GPU卡）
电源：1200W High efficiency (96%)金牌电源
推荐配置二：
计算平台采用：LZ-748GT
系统：Ubuntu 14043 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(22GHz,96 GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 25寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷35寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：4块TESLA TITANX GPU计算卡或者4块tesla P4O GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）
电源：2000W High efficiency (94%)冗余钛金电源
推荐配置三：
计算平台采用：LZ428GR-8G/Q
系统：Ubuntu 14043 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(26GHz,96GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 25寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷25寸2T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：8块TESLA P40 GPU计算卡或者8块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大8个GPU卡）
电源：1600W（2+2） High efficiency (96%)钛金电源

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