GPU图片处理器：未来发展趋势在哪里？

Posted 2023-05-15

GPU未来主要有两大应用发展方向：
1、更加逼真的图形展现
图形显现是GPU芯片最初的功能，随着视觉科技和虚拟现实技术的发展，更加真实的图形显现效果会对GPU的并行计算能力提出更高的要求，因此，图形显现是GPU芯片未来重要的发展方向。
2、高性能计算
高性能计算主要包括通用计算和人工智能计算。通用计算就是用GPU来处理一些原本CPU可以处理、但是更适合拥有强大浮点计算能力的GPU处理的运算，比如人脸识别等。
人工智能是另一种高性能计算，不同于传统的基于流处理器的GPU，用于AI计算的GPU大多数情况下浮点计算精度要求较低，但对计算吞吐量要求较高。

蓝海大脑水冷服务器 HD210 系列配套基础设施解决方案，是专为图片处理器配套液冷服务器使用的、业界领先的基础设施解决方案，其解决方案包含全机柜液冷解决方案，全数据中心液冷解决方案、机柜排全封闭和机柜排网孔门方案，机柜排全封闭方案用于深度学习、生命科学、医药研发、地质遥感、元宇宙、数字孪生等领域，网孔门机柜适用于在原有机房内扩容使用。

型号 蓝海大脑高性能计算服务器

英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高*深*宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高*深*宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高*深*宽) : 697 x 692 x 306
声卡：7.1通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB3.2 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等百度也查得到的。 参考技术A GPU未来的发展趋势应该是两方面。1.应该是更高性能的计算。2.更逼真的图形显示技术。 参考技术B GPU未来主要有两大应用发展方向：
1、更加逼真的图形展现
图形显现是GPU芯片最初的功能，随着视觉科技和虚拟现实技术的发展，更加真实的图形显现效果会对GPU的并行计算能力提出更高的要求，因此，图形显现是GPU芯片未来重要的发展方向。
2、高性能计算
高性能计算主要包括通用计算和人工智能计算。通用计算就是用GPU来处理一些原本CPU可以处理、但是更适合拥有强大浮点计算能力的GPU处理的运算，比如人脸识别等。
人工智能是另一种高性能计算，不同于传统的基于流处理器的GPU，用于AI计算的GPU大多数情况下浮点计算精度要求较低，但对计算吞吐量要求较高。

蓝海大脑水冷服务器 HD210 系列配套基础设施解决方案，是专为图片处理器配套液冷服务器使用的、业界领先的基础设施解决方案，其解决方案包含全机柜液冷解决方案，全数据中心液冷解决方案、机柜排全封闭和机柜排网孔门方案，机柜排全封闭方案用于深度学习、生命科学、医药研发、地质遥感、元宇宙、数字孪生等领域，网孔门机柜适用于在原有机房内扩容使用。

型号 蓝海大脑高性能计算服务器

英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高*深*宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高*深*宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高*深*宽) : 697 x 692 x 306
声卡：7.1通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB3.2 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等本回答被提问者采纳

未来AI晶片发展有八大新趋势

　　AI晶片包含三大类市场，分别是数据中心(云端)、通信终端产品(手机)、特定应用产品(自驾车、头戴式AR/VR、无人机、机器人...)。当前机器学习多采用 GPU图像处理，尤以Nvidia 是此一领域龙头，但是，有些业者认为GPU处理效率不够快，而且因应众多特定新产品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU...等等。目前还不清楚哪种架构的晶片会在 AI 大战获胜。但(手机)终端市场对于AI晶片的功耗、尺寸、价格都有极为严格的要求，难度上比云端数据晶片更高。为抢未来AI应用市场商机，科技巨鳄如Google、微软、苹果企图建构AI平台生态模式吃下整个产业链。

　　目前来看，未来AI发展有八大新趋势

　　趋势一：AI 于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力

　　人工智慧市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智慧技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

　　当然人工智慧市场要起来也受到IT基础设施完善、智慧型手机及智能穿戴式装置的普及。其中，以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车资通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智慧手机等领域。

　　趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长

　　由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智慧，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗谘询与宣传推广和销售开发。人工智慧导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。

　　趋势三：AI取代荧幕成为新UI / UX介面

　　过去从PC到手机时代以来，使用者介面都是透过荧幕或键盘来互动。随着智慧喇叭(Smart Speaker)、虚拟/扩增实境(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要荧幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智慧透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代荧幕在使用者介面与使用者体验的地位。人工智慧除了在企业后端扮演重要角色外，在技术介面也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网路以实现即时翻译，也就是说，人工智慧让介面变得更为简单且更有智慧，也因此设定了未来互动的高标准模式。

　　趋势四：未来手机晶片一定内建AI运算核心

　　现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机晶片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智慧型手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

　　趋势五：AI晶片关键在于成功整合软硬体

　　AI晶片的核心是半导体及演算法。AI硬体主要是要求更快运算速度与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元晶片，且须与深度学习演算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。例如，苹果的Face ID脸部辨识就是3D深度感测晶片加上神经引擎运算功能，整合高达8个元件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应元件、距离感应器、环境光感测器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。

　　趋势六：AI自主学习是终极目标

　　AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先，是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

　　趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来

　　未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。

　　趋势八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺

　　未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。

　　结语

　　至于 CPU是否会被TPU、NPU、VPU….等之类新类型处理器取代，答案应该不会。因为，新出现的处理器只是为了处理新发现或尚未解决的问题，而且未来倾向将CPU整合。同时，晶片市场期望能有更多竞争及选择，不要英特尔、高通独大。

　　迎接物联网时代来临，以往大家认为摩尔定律最后会走到极限，但未来矽世代是异质性及跨界的整合，还有很多需求未出现。NVIDIA执行长黄仁勋则表示，摩尔定律已经是旧时代的法则，GPU的计算速率和神经网路复杂性都在过去2到5年内呈现出爆发性成长。

　　展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：记忆体、中央处理器、通讯与感测器四大晶片，各种新产品应用晶片需求不断增加，以台湾在半导体的竞争力绝对在全球可扮演关键的角色。