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大 GPU 优势在于通过并行计算实现大量重复性计算。GPGPU即通用GPU，能够帮助 CPU 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 能提供比CPU 高得多的指令吞吐量和内存带宽。GPGPU 架构设计时去掉了 GPU 为了图形处理而设计的加速硬件单元，保留了 GPU 的 SIMT架构和通用计算单元，通过 GPU 多条流水线的并行计算来实现大量计算。
所以基于 GPU 的图形任务无法直接运行在 GPGPU 上，但对于科学计算，AI 训练、推理任务（主要是矩阵运算）等通用计算类型的任务仍然保留了 GPU 的优势，即高效的搬运和运算有海量数据的重复性任务。目前主要用于例如物理计算、加密解密、科学计算以及比特币等加密货币的生成。
本文来源于“AI算力产业链梳理：技术迭代突破瓶颈，AIGC场景驱动算力需求提升”。
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随着超算等高并发性计算的需求不断提升，英伟达以推动 GPU 从专用计算芯片走向通用计算处理器为目标推出了GPGPU，并于 2006 年前瞻性发布并行编程模型 CUDA，以及对应工业标准的 OpenCL。CUDA 是英伟达的一种通用并行计算平台和编程模型，它通过利用图形处理器 (GPU)的处理能力，可大幅提升计算性能。CUDA 使英伟达的 GPU 能够执行使用 C、C++、Fortran、OpenCL、DirectCompute 和其他语言编写的程序。在 CUDA 问世之前，对 GPU 编程必须要编写大量的底层语言代码；CUDA 可以让普通程序员可以利用 C 语言、C++等为 CUDA 架构编写程序在 GPU平台上进行大规模并行计算，在全球 GPGPU 开发市场占比已超过 80%。GPGPU 与 CUDA 组成的软硬件底座，构成了英伟达引领 AI 计算及数据中心领域的根基。
GPU 架构升级过程计算能力不断强化，Hopper 架构适用于高性能计算（HPC）和 AI 工作负载。英伟达在架构设计上，不断加强 GPU 的计算能力和能源效率。在英伟达 GPU 架构的演变中，从最先 Tesla 架构，分别经过 Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing、Ampere至发展为今天的 Hopper 架构。
以 Pascal 架构为分界点，自 2016 年后英伟达逐步开始向深度学习方向演进。根据英伟达官网，Pascal 架构，与上一代 Maxwell 相比，神经网络训练速度提高 12 倍多，并将深度学习推理吞吐量提升了 7 倍。
Volta 架构，配备 640 个 Tensor 内核增强性能，可提供每秒超过 100 万亿次（TFLOPS）的深度学习性能，是上一代 Pascal 架构的 5 倍以上。
Turing 架构，配备全新 Tensor Core，每秒可提供高达 500 万亿次的张量运算。
Ampere架构，采用全新精度标准 Tensor Float 32（TF32），无需更改任何程序代码即可将AI 训练速度提升至 20 倍。
最新Hopper 架构是第一个真正异构加速平台，采用台积电 4nm 工艺，拥有超 800 亿晶体管，主要由 Hopper GPU、Grace CPU、NVLINK C2C 互联和 NVSwitch 交换芯片组成，根据英伟达官网介绍，其性能相较于上一代 Megatron 530B 拥有 30 倍 AI 推理速度的提升。
AMD 数据中心领域布局全面，形成 CPU+GPU+FPGA+DPU 产品矩阵。与英伟达相比，AMD 在服务器端 CPU 业务表现较好，根据 Passmark 数据显示，2021 年 Q4 AMD EPYC 霄龙系列在英特尔垄断下有所增长，占全球服务器 CPU 市场的 6%。依据 CPU 业务的优势，AMD 在研发 GPGPU 产品时推出 Infinity Fabric 技术，将 EPYC 霄龙系列 CPU 与 Instinct MI 系列 GPU 直接相连，实现一致的高速缓存，形成协同效应。此外，AMD 分别于 2022 年 2 月、4 月收购 Xilinx 和Pensando，补齐 FPGA 与 DPU 短板，全面进军数据中心领域。
软件方面，AMD 推出 ROCm 平台打造 CDNA 架构，但无法替代英伟达 CUDA 生态。AMD 最新的面向 GPGPU 架构为 CDNA 系列架构，CDNA 架构使用 ROCm 自主生态进行编写。AMD 的 ROCm 生态采取 HIP 编程模型，但 HIP 与 CUDA 的编程语法极为相似，开发者可以模仿 CUDA 的编程方式为 AMD 的 GPU 产品编程，从而在源代码层面上兼容 CUDA。所以从本质上来看，ROCm 生态只是借用了 CUDA 的技术，无法真正替代 CUDA 产生壁垒。
软硬件共同布局形成生态系统，造就英伟达核心技术壁垒。
硬件端：基于 GPU、DPU 和 CPU 构建英伟达加速计算平台生态：
（1）主要产品 Tesla GPU 系列迭代速度快，从 2008 年至 2022 年，先后推出 8 种 GPU 架构，平均两年多推出新架构，半年推出新产品。超快的迭代速度使英伟达的 GPU 性能走在 AI 芯片行业前沿，引领人工智能计算领域发生变革。
（2）DPU 方面，英伟达于 2019 年战略性收购以色列超算以太网公司 Mellanox，利用其InfiniBand（无限带宽）技术设计出 Bluefield 系列 DPU 芯片，弥补其生态在数据交互方面的不足。InfiniBand 与以太网相同，是一种计算机网络通信标准，但它具有极高的吞吐量和极低的延迟，通常用于超级计算机的互联。英伟达的 Bluefield DPU 芯片可用于分担 CPU 的网络连接算力需求，从而提高云数据中心的效率，降低运营成本。
（3）CPU 方面，自主设计 Grace CPU 并推出 Grace Hopper 超级芯片，解决内存带宽瓶颈问题。采用 x86 CPU 的传统数据中心会受到 PCIe 总线规格的限制，CPU 到 GPU 的带宽较小，算效率受到影响；而 Grace Hopper 超级芯片提供自研 Grace CPU+GPU 相结合的一致内存模型，从而可以使用英伟达 NVLink-C2C 技术快速传输，其带宽是第 5 代 PCIe 带宽的 7 倍，极大提高了数据中心的运行性能。
相较于 A100 GPU，H100 性能再次大幅提升。在 H100 配备第四代 Tensor Core 和 Transformer引擎（FP8 精度），同上一代 A100 相比，AI 推理能力提升 30 倍。其核心采用的是 TSMC 目前最先进的 4nm 工艺，H100 使用双精度 Tensor Core 的 FLOPS 提升 3 倍。
在算力需求快速增长的进程中，国产 GPU 正面临机遇与挑战并存的局面。目前，国产 GPU 厂商的核心架构多为自研，难度极高，需投入海量资金以及高昂的人力和时间成本。由于我国 GPU 行业起步较晚，缺乏相应生态，目前同国际一流厂商仍存在较大差距。在中美摩擦加剧、经济全球化逆行的背景下，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 厂商进展迅速，国产 GPU 自主可控未来可期。
