GPU算力成数字经济核心驱动力，市场规模五年将翻番

数字经济浪潮之下，算力变成推动科技进步以及产业创新的核心驱动力，当中，GPU算力依靠其强大的并行计算能力，于人工智能、科学计算、图形渲染等领域起到不可替代的作用，依据行业分析报告表明，2023年全球GPU市场规模已达2543亿美元，预计到2028年增长至4752亿美元，年复合增长率约为13.3% 。

专为图形处理而设计的专用处理器，最初是GPU（ Unit）。与传统CPU（ Unit）相较，GPU采用大规模并行架构，具备数千个计算核心，格外适宜处理大规模并行计算任务。拿 H100 GPU当作例子，它拥有16896个CUDA核心，还有528个张量核心，其FP16性能能够达到1979 ，这般计算能力是传统CPU很难达到的。

在人工智能这个领域当中，GPU算力已然成为了模型训练以及推理的基础设施了。大型语言模型的参数量从2018年对应的1.17亿（BERT-Large）增长到了2023年的14000亿（GPT-4），计算需求呈现出指数级的增长态势。据相关测算表明，训练一个千亿参数级别的大模型需要大概1024个GPU持续运行34天，其总计算量达到2.15×10^25次浮点运算 。

科学计算范畴同样因GPU算力之发展而获益处，于气象预报、药物研发、流体力学等往昔高性能计算领域，GPU加速能够把计算时间由数周缩减至数小时，比如，在蛋白质结构预测里，运用GPU集群可将的计算时间从数天降至数小时，极大加快了科研进程。

GPU技术发展历经了几个重要阶段，1999年推出首款GPU 256，2006年提出统一计算设备架构（CUDA），近年来出现 Core和光追技术，GPU的通用计算能力持续提升，目前主流GPU厂商有、AMD和Intel，其中在AI计算领域占有约92%的市场份额。

在算力进行部署的模式方面，除去传统的那种本地部署之外，云计算以及边缘计算给出了更为灵活的一种选择。按照实际所需要求，用户能够去选择虚拟机实例、容器服务或者裸金属服务器等不一样形式的GPU算力服务。拿RTX 4090作为例子来说，在云平台之上的租赁价格是大约以2.3元/卡时开始计算的，而整机的月租大概是7200元，相较于自建方案能够节省大约62%的闲置成本。

GPU算力的能效比，也处于持续优化的状态。自2016年对应的架构算起，直至2022年的架构阶段。每瓦的性能，实现了约11.3倍的提升。H100 GPU的能效比，达成每瓦0.34 的数值。这对于削减数据中心运营成本，具备重要的意义。据相关统计显示，数据中心里冷却系统的能耗，大约占据总能耗的40%。所以能效的提升，直接关联到运营成本。

然而，GPU算力发展面临着种种不少的挑战，首先存在技术壁垒，高端GPU芯片得制作需5纳米乃至更为先进的制程工艺，这牵涉到繁杂的产业链协作，其次为生态建设，软件栈、开发工具以及算法优化都要长期投入，另外，算力分布的均衡性也是要予以关注的问题，全球将近65%的算力资源聚集在北美以及亚洲部分地区。

于可持续发展范畴内，GPU算力中心朝着绿色化进行转型，这已然成为了行业的一种共识。那些采用液冷技术的数据中心，其PUE也就是电源使用效率能够降低到1.1以下，跟传统的风冷方案相比较，节能幅度在30%以上。有部分数据中心还会运用可再生能源，就像某大型算力中心，其年用电量大概是200亿度，里面清洁能源所占的比例高达56%。

今后，GPU算力会持续朝着更高性能、更高能效以及更智能的方向去发展。芯片制造工艺会从当下的4纳米朝着2纳米迈进，3D堆叠、芯粒等新技术会进一步提高集成密度。预估到2025年，下一代GPU的FP32性能会达到100 ，是现阶段旗舰产品的2.8倍。

在应用场景这块，GPU算力会和各个行业彼此深度融合，于医疗领域而言，能够用来加快新药研发以及医学影像分析，在制造业当中，可助力数字孪生还有智能检测，在金融行业里啊，能够提升风险模型的训练效率，这些应用都会推动产业朝着数字化以及智能化方向转型。

要留意的是，GPU算力的发展得跟人才培养、标准制定、安全保障等方面一块儿协同推进。当下全球AI人才缺口有220万，其中GPU编程以及优化领域的专业人才特别稀缺。与此同时，算力安全愈发受重视，涵盖计算过程的安全可控、数据隐私保护等方面都要构建完善的标准体系。

GPU算力，作为数字经济发展里相当重要的基石，其技术进步以及应用创新，正在重新塑造各行各业的发展模式。伴随技术不停进行突破及应用场景持续拓展，GPU算力，将会在推动科学研究、促使产业升级、对社会发展予以服务等方面，发挥更为重要的作用。