GPU基础知识：GPU的应用领域有哪些？

近期，业内有一个比较热门的消息，那就是美国禁止AMD及英伟达的高端GPU出口中国。

GPU即图形处理器芯片，主要用于处理图像信息和通用计算。图像的处理本来依托于中央处理器CPU之上，有了GPU后，GPU完成了原CPU的部分工作，减少了显卡对CPU的依赖，大大提高运行效率。在AMD、英伟达两家后起之秀的带动下，脱胎出来的GPU逐渐跑出了一条新的千亿赛道。

随着人工智能的兴起，随着对芯片大算力和低功耗的要求提高，GPU的市场渗透率正不断提升。据统计，2020年GPU市场规模为254.1亿美元，预计到2027年将达到1853.1亿美元，从2021年到2027年的复合年增长率为32.82%。

那么，问题来了，GPU的应用领域有哪些呢？

1、游戏设备

一直以来，游戏绘图是GPU的传统应用领域，GPU能为游戏开发者提供电影级画质的实时渲染，以增强游戏用户体验。

GPU大体决定了游戏分辨率、特效能开多高，对于用户的游戏体验起到关键性作用，未来游戏渲染场景对GPU需求旺盛。

2、消费电子

目前智能手机市场占据了全球GPU市场份额的主导地位，此外，智能音箱、智能手环/手表、VR/AR眼镜等移动消费电子都是GPU潜在的市场。

应用于手机等嵌入式、移动终端等领域的GPU芯片，一般体积小、耗电低、性能无需特别强大，但也支持诸多功能，不限于创建图像、图像处理、计算摄影、手势识别等，能为消费者带来全新的移动设备视觉体验。

3、云端AI服务器

AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，支撑AI算法训练和推理过程。

4、自动驾驶

智能汽车行车过程中依赖雷达等传感器对道理信息进行采集后，处理器每秒需实时数据解析几G量级数据，每秒可以产生超过1G的数据。因此自动驾驶对处理器的计算量要求较高。

此外，处理分析实时数据后，需要在毫秒的时间精度下对行车路径、车速进行规划，保障行车过程安全，对处理器的计算速度要求也较高。

而GPU兼具技术成本优势，已成为自动驾驶领域主流。GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据行独立的并行计算,擅长大规模并发计算，正是自动驾驶所需要的。

5、智慧安防

安防摄像头发展经历了由模拟向数字化、数字化高清到现在的数字化智能方向的发展，最新的智能摄像头除了实现简单的录、存功能外，还可以实现结构化图像数据分析。

GPU可以加速处理快速膨胀的数据与视频资料，在智慧安防视频处理方面有很好的应用前景。

除了以上应用情景之外，CPU还广泛应用于数据中心、超级计算器、边缘计算、医疗设备、加密货币等领域。