Gartner近日發(fā)布《全球GPU發(fā)展預測分析報告》，預測到2023年，GPU的市場銷售額預計達到114.2億美元，年復合增長率6.69％。
面向高性能游戲的PC
GPU仍然是市場的主要驅(qū)動力，到2023年，GPU的平均銷售價將增長25％。與此同時，適用于數(shù)據(jù)中心、能夠加快AI和數(shù)據(jù)科學工作負載運行速度的GPU表現(xiàn)出更強勁的增長勢頭，其年復合增長率預測將達到22.53％，到2023年，至少10％的服務器需配置GPU，以滿足工作負載加速需求。
Part1 電腦游戲篇
為了打造身臨其境的游戲體驗，電腦游戲開發(fā)者們要為玩家實時渲染復雜的視覺影像。這通常是用性能強勁的GPU來實現(xiàn)的，包括通過PCIe接入的外插GPU，以及集成到PC主板上的GPU。推動性能強勁GPU需求增長的因素如下：
●屏幕分辨率從高清（HD；1920 x 1080像素）發(fā)展到超高清（UHD；3840 x 2160像素或4K）
●個人電腦支持多個高分辨率顯示器
●渲染算法越來越復雜，例如實時光線追蹤
1
到2023年，PC顯卡中的GPU平均售價將比2018年提高25％
PC MPU的供應商們正在把GPU功能加入到微處理器的設計中，他們或是將計算和GPU功能要素集成到單個MPU芯片上，或是把GPU芯片集成在與MPU相同的包中。
這些集成了GPU的MPU能夠提供充分的圖形性能，以滿足眾多游戲玩家的需求。GPU集成技術的發(fā)展、市場對超級移動PC的青睞、傳統(tǒng)臺式機和筆記本電腦需求的降低，都導致了基于GPU的外插顯卡市場規(guī)模下降。為了從一眾競爭者中脫穎而出，維持市場占有率，GPU供應商們必須不斷提高產(chǎn)品性能，而產(chǎn)品售價也會相應提高。受此影響，2018年到2023年，集成到PC顯卡中的GPU平均售價將增加25％。
2
配備集成GPU的個人電腦百分比將從2018年的14％下降到2023年的6％
筆記本電腦和超級移動PC的OEM廠商已經(jīng)開始在產(chǎn)品中使用GPU來增強其預集成MPU的GPU數(shù)量。
然而隨著集成GPU性能的增強，以及PC的OEM廠商對延長電池使用壽命的訴求，許多筆記本電腦將在設計中減少GPU的配置需求（集成在MPU中的GPU除外）。這會對移動PC中GPU的數(shù)量預測產(chǎn)生負面影響。
Part2 數(shù)據(jù)中心篇
可用于解讀和分析海量非結(jié)構化數(shù)據(jù)（視頻內(nèi)容、圖像和音頻數(shù)據(jù)）的新的軟件應用程序正在被開發(fā)。許多這類應用程序都是基于各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)算法。雖然這些應用程序可以在標準MPU上運行，但使用高并行數(shù)字處理芯片以及異構MPU能夠提高其處理效率。
雖然GPU最初是為圖形處理而設計的，但其架構支持在大型數(shù)據(jù)點（像素）陣列上的并行數(shù)值計算?，F(xiàn)有的GPU可以通過編程，對數(shù)據(jù)集進行一系列并行數(shù)值計算，使其更適合基于DNN的應用程序加速。為了支持這一應用場景，主流GPU供應商不僅為數(shù)據(jù)中心服務器量身打造了GPU PCIe外插卡，還為服務器供應商們提供了專為特定GPU服務器設計的GPU。這些用在服務器中的GPU集成了高帶寬內(nèi)存（HBM）和專用高速互連以提高數(shù)據(jù)吞吐量，遠遠超過游戲顯卡的性能。
如今，大部分配置在服務器中的GPU是用于開發(fā)和訓練AI模型的，并針對高性能和高數(shù)據(jù)吞吐量進行了優(yōu)化，因此平均售價也比較高。隨著AI市場的成熟，人們可以直接部署訓練好的AI模型來進行新數(shù)據(jù)的分析和推理。用于推理工作負載優(yōu)化的GPU性能要求比用于訓練的GPU低，到2023年，這類GPU將成為服務器配置的主流。盡管用于推理的GPU平均售價比用于訓練的GPU低，但前者的銷量會大大高于后者。整體來說，數(shù)據(jù)中心服務器所配置的GPU平均售價將會降低。
1
到2023年，10％的服務器將配備GPU以加速工作負載，而這一數(shù)字在2018年還不到2％
隨著越來越多的服務器集成了GPU，并且通過GPU提高特定工作負載的性能，應用程序開發(fā)人員們也將不斷優(yōu)化相應軟件。
這種GPU優(yōu)化的工作負載會密集產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，因此需要使用配備多個GPU的服務器，這些GPU既可以是集成到服務器中的，也可以是通過PCIe外插卡接入的。許多云和企業(yè)數(shù)據(jù)中心將會在現(xiàn)有服務器基礎架構的基礎上，另外部署GPU服務器，這也將成為GPU出貨量增多的原因之一。
2
2019年到2023年，部署到服務器中的GPU平均售價將下降50％以上
目前，大部分部署到服務器中的GPU都是用作開發(fā)、訓練AI算法和模型的。這些AI模型開發(fā)好后就可以被集成到軟件應用程序中，進行大規(guī)模部署。AI模型的訓練過程會密集產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，通常需要與超大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行多次數(shù)據(jù)交互。例如，訓練圖像識別模型時可能需要多次處理數(shù)百萬個高分辨率圖像，這就需要用到專為此類任務設計的高性能GPU。
訓練好的AI模型將被集成到軟件應用程序中，在各種數(shù)據(jù)中心中進行大規(guī)模部署。在部署已經(jīng)訓練好的模型時，可以使用性能相對低一些（價格也比較便宜）的GPU。雖然現(xiàn)在大部分服務器使用的GPU售價較高，但是到了2023年，人們可以使用相對便宜的GPU進行部署，從而使服務器中配置的GPU平均售價顯著下跌。
Part3 新玩家加入
2019-2023年，AI應用程序從開發(fā)、訓練到部署、推理的轉(zhuǎn)變會給新供應商們提供參與市場競爭的機會。一方面，GPU會被應用到大量部署中，另一方面，其他工作負載加速器的應用，如優(yōu)化的CPU、現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）和專用應用集成電路（ASIC）也將推動GPU在數(shù)據(jù)中心市場中銷量的增長。
在新工作負載部署的推動下，數(shù)據(jù)中心市場還在繼續(xù)發(fā)展。由于GPU能夠加快工作負載的運行速度，因此預測顯示在未來幾年，Intel的加入將促進市場增長。
