导读：从报告“GPU研究框架（2023）”看，GPU的核心竞争力在于架构等因素决定的性能先进性和计算生态壁垒。GPU详细技术内容参考NVIDIA GPU架构白皮书、GPU技术专题下载链接、深度报告：GPU研究框架、CPU和GPU研究框架合集等。下载链接：
一台AI服务器到底要用多少PCB
AI时代流量变化格局变化研究：地图的流量入口潜力
AI+散热，液冷站在新风口
《芯片封测行业技术分析合集》
1、封测行业研究框架
2、半导体封测专题：封测行业景气，先进封测驱动芯片成长
3、半导体精华：先进封测，价值增厚
4、裸芯片封测技术的发展与挑战
5、先进封测装与Chiplet共塑后摩尔半导体产业新格局
6、IC半导体封装测试流程（精华版）
《70+篇半导体行业“研究框架”合集》
《46份智能网卡和DPU合集》
227份重磅ChatGPT专业报告
《人工智能AI大模型技术合集》
《FPGA五问五答系列合集》
国内GPU厂商纷纷大力投入研发快速迭代架构，推动产业开放构建自主生态，加速追赶全球头部企业。国产替代需求持续释放叠加国际局势不确定性加剧，AI&数据中心、智能汽车、游戏等GPU需求有望高增，国产GPU迎来发展黄金期，我们看好国产GPU公司的发展与投资机遇。第一，我们从性能和生态2个维度构建了GPU完整的研究体系。1）性能：决定GPU是否“高效”，其中微架构/制程是影响GPU性能的核心要素。2）生态：CUDA构筑通用计算坚固壁垒。第二，提出在评估GPU性能的指标的重要性上：微架构、制程、流处理器数量、核心频率对GPU性能影响较大。我们详细梳理了GPU的微架构、制程、显存容量/位宽/带宽/频率、核心频率等各类性能参数及重要性程度，并利用“核心数*核心频率*2”公式对性能算力进行量化，揭示可用3DMark、MLPerf 等GPU软件跑分进行相关性能测试评估。第三，详细拆解了NVIDIA Fermi和Hopper两大典型微架构的具体硬件实现，在顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理的图形渲染流水线上对Fermi架构进行了拆分；在指令接收、调度、分配、计算执行的通用计算流水线上对Hopper架构进行了简单易懂的描述，并指明更多、更专、更智能等未来架构升级迭代的方向。第四，明晰了生态是构建通用计算壁垒的基石。提出GPU研发难度在图形渲染硬件和通用计算软件生态层面，在IP、软件栈方面研发门槛较高，需要较长的积累，先发者优势明显。CUDA生态从2006年推出至今，经过不断发展完善，几乎已在行业生态内处于垄断地位。第五，深度复盘Nvidia/AMD（ATI）的产品迭代和竞争发展史，通过对NVIDIA长期保持领先和AMD（ATI）反超进行总结得出结论：架构创新升级和新兴领域前瞻探索是领跑GPU行业的关键。 第六，梳理和测算了国内GPU在AI&数据中心、智能汽车、游戏行业的市场空间和发展趋势。以下为报告原文，节选部分内容，更多内容请参看原报告“GPU研究框架（2023）”。
更多内容参考“中流击水：六大国产CPU厂商分析（2022）”、“央国企信创：基于信创体系的数字化转型（2022）”，“2022年国产服务器CPU研究框架”以及六大国产CPU分析。华为鲲鹏处理器介绍、鲲鹏计算产业发展白皮书、华为鲲鹏生态研究框架。从特斯拉、英伟达、Mobileye的视角，看智能驾驶芯片的竞争格局Chiplet半导体行业弯道超车，先进封装、IC载板、半导体IP等多环节收益《Chiplet技术和市场分析汇总》
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《2023 Chiplet Summit峰会（3）》
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2022中国算力服务市场发展研究报告
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