独家|全球的GPU发展竞争格局
全球的GPU发展竞争格局
NVIDIA
总体而言，NVIDIA引领GPU行业发展数十年，大多数时期技术和市场份额均领先；AMD(ATI)长期与保持NVIDIA竞争，N/A卡之争愈演愈烈。
NVIDIA市场份额虽有波动，但长期高于50%，与其产品性能优势和生态构建优势密不可分。2006年起，英伟达GPU架构保持约每两年更新一次的节奏。在这一节奏下，英伟达代际之间产品性能提升显著，生态构建完整，Geforce系列产品市占率长期超过Radeon镭龙系列，NVIDIA牢牢把握市场龙头地位。2019年后，AMD凭借RDNA架构再度崛起。
自1999年NVIDIA提出GPU概念，GPU已经有20余年发展历史
1995年，3Dfx发布第一款消费级3D显卡，拉开图形处理芯片的发展序幕。1999年，NVIDIA提出GPU概念，奠定其GPU行业霸主地位， 自此AMD、ATI、3Dfx等企业与NVIDIA合力推动GPU快速发展。
NVIDIA率先构筑通用计算的CUDA生态，引领GPU的行业革命；AMD(ATI)CPU、GPU双线并行紧随其后 如今人工智能高速发展，几乎应用于各行各业，GPU是目前应用最广的AI芯片。NVIDIA把握游戏、数据中心市场机遇；AMD加速提升架构性能紧随其后。
1999年至今，NVIDIA GeForce 系列不断更新GeForce系列显卡经过二十多年的发展，产品已经涵盖不同价位、不同应用领域的低、中、高端图形显示和通用计算，是NVIDIA主力产品。
最新产品代际下NVIDIA已经在2022年9月20日推出GeForce 40系列首款产品。
2006年，NVIDIA推出CUDA，为GPU通用计算奠定基础；目前其在数据中心领域业务占比已赶超游戏业务
NVIDIA数据中心业务自2017年开始快速扩张，先后发布V100、A100等高性能通用计算显卡，为全球提供顶尖的AI算力。
短短4年时间，其数据中心业务占比已经从2017年的19%增长至2021年的45%，现已超过传统游戏业务占比。
AMD
AMD显卡发展可大致划分为两阶段：第一阶段ATI时代从1985年至2006年，第二阶段从2006年至今为AMD时代—Radeon系列持续迭代更新。
自早期开始，AMD分为两路研发，兼顾高端显卡市场和低端显卡市场，其中，高端产品如Radeon 8500、Radeon X1800 XT等；从高端显卡中衍生出多款低端显卡产品，包括Radeon 9000、9000 Pro、9100、9200以及9250。
2012年以来，AMD在架构上保持创新态势，制程引领行业先进性
2012年发布Radeon HD系列，AMD在架构上实现创新，推出GCN架构，并且是业界第一款采用28纳米工艺制程的GPU图形芯片。在图形渲染和通用计算领域性能均领先市场内竞争对手。
2019年，AMD推出RDNA架构，同时兼容原有GCN架构，在性能、功耗、能效等多方面实现超越，正式开启第五代架构革新之路。
1962年起，计算机图形学不断发展，图形处理技术实现从2D到3D的突破
1962年麻省理工学院博士伊凡•苏泽兰奠定了计算机图形学基础；1984年，SGI公司推出了面向专业领域的高端图形工作站，俗称图形加速器，是首个专门的图形处理硬件。
1994年，3D Labs发布GLINT 300SX， 是PC最早的3D硬件加速图形芯片，从此开启3D显卡时代。
1995年，3Dfx发布Voodoo图形芯片组配和Glide API接口，一度统治市场Glide是3Dfx为Voodoo打造的底层3D API，是第一个在PC游戏领域得到大范围使用的程序接口，使得Voodoo无须硬件厂商额外提供API就可以直接开发游戏，具有易用性和稳定性。NVIDIA同期的riva 128性能与其有差距。
当时的顶级游戏和部分PC游戏基本都支持Glide。因此即使Voodoo的价格远远高于市场上其他产品，也深受消费者追捧。
3Dfx Voodoo系列后续产品被NVIDIA反超，开始由盛转衰
1996年，3Dfx凭借Voodoo成为全球3D显卡和GPU制造领域的垄断者。1997年，NVIDIA推出的NV 3(RIVA 128)有128bit的2D、3D加速图形核心，采用0.35微米工艺，支持微软Direct 3D接口，且性价比高于Voodoo，被OEM厂商广泛使用。
1998-1999年，NVIDIA推出NV4性能击败Voodoo3，随后3Dfx的Voodoo4延迟发布、Voodoo5由于能耗大、散热高败给NVIDIA。
1999年8月，NVIDIA公司发布图形芯片Geforce 256，首次提出GPU的概念Geforce 256采用技术包括硬件变换、“T&L”、立方环境材质贴图和顶点混合、凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎、纹理压缩等，兼容Direct X和Open GL，被称为世界上第一款GPU。此前如顶点变换必须在CPU中完成，光栅化后像素有限等，而GPU将这些功能独立出来，使显示核心与CPU并列成为计算机核心，大大减少CPU的运算压力。
1999年，NVIDIA崛起，击败并收购难以为继的3Dfx
1999年，NVIDIA的Geforce 256奠定了NVIDIA在GPU市场的领先地位。与此同时的3DFX由于一系列决策失误，由盛转衰。
2000年12月15日，Nvidia低价收购3Dfx图形处理相关所有产业。
3Dfx的失败可以归因于战略和产品策略问题
战略失误：芯片厂商涉足板卡制造领域面临困难。3Dfx收购板卡制造商STB，希望独自生产Voodoo显卡，但二者的合作并没有表现出1+1>2的效果，反而拖慢新品发布进度，令3Dfx丢掉不少市场份额。同时失去原有板卡厂商合作伙伴，DIAMOND、GIGABYTE、CREATIVE、ELSA都加入NVIDIA阵营。
产品策略问题：Voodoo3与Voodoo2相比性能进步很小，只是换了马甲；Voodoo4和Voodoo5不支持硬件转换和TV输出功能，失去了DVD和家庭影院市场；Voodoo4和Voodoo5不支持DDR内存，而自身适配的SDRAM在性价比上输给NVIDIA的DDR内存，再次流失市场份额。
2000年显卡市场格局洗牌，ATI凭Radeon 9700强势崛起2000年，ATI发布Radeon 256，180nm工艺，内有3000万颗晶体管，具备在当时属于先进技术的几何变形、图像剪切功能、光照效果， 性能优于Nvidia同代的Geforce 256。自此，PC端独立显卡市场形成Radeon系列与Geforce系列对峙的局面。
2002年，ATI发布R 300(即Radeon 9700)支持DirectX9.0、4顶点着色器、8像素流水线、256位DDR内存总线；2003年发布Radeon 9800pro，性能均超过Nvidia的Geforce FX5900。ATI逐步站稳脚跟。随后NVIDIA的Geforce FX6800又在性能反超Radeon 9800。在此之后，ATI真正与Nvidia在GPU市场平分秋色，二者产品性能相互追赶。
NVIDIA遇强力对手，市场份额跌破50%；ATI获微软XBOX 2主机图形芯片订单ATI Radeon 9700和XBOX 2 订单的帮助下，ATI市场份额最高达到55%，而NVIDIA市场份额跌破50%，为NVIDIA迄今为止最低点。
微软和Nvidia共同研发微软第一代XBOX的图形处理器芯片，而2003年ATI获得第二代XBOX的图形处理器订单，股价因此由上涨1美元到13.2美元，并在2004年顺利完成该订单显卡的开发工作，市场份额有所上涨。
NVIDIA稳定推新，ATI并未在后续产品上坚守住阵地，同时净利润开始下滑ATI后面推出的X300、X550、X600、X700、X1600性能落后于同期英伟达产品，竞争处于下风。
2005年，ATI、NVIDIA交替发布新产品，ATI年收入达到22亿美元，但净利润仅不到5000万美元，同期NVIDIA营业收入约23亿美元，净利润超3亿美元。
2006年，AMD以54亿美元收购ATI
2006年，AMD为弥补独立芯片组的欠缺，以54亿美元收购ATI。AMD也因此背负巨额外债。
自2006年起，英伟达GPU架构保持约每两年更新一次的节奏，代际之间产品性能提升显著，性能和市场份额均领先AMD。
2006年，英伟达推出了CUDA编程软件，使GPU成为通用并行数据处理加速器，并逐步构筑起CUDA生态。
CUDA让显卡可以用于通用并行计算和其他非图形计算，使得GPU能够承担和CPU一样的计算任务。程序员可以通过CUDA直接对GPU进行编程。为NVIDIA的数据中心业务高速扩张打下基础。
CUDA包括硬件平台和软件栈(软件集合)两层含义，加上第三方应用及工具的扩展，形成从开发到应用的CUDA生态。CUDA生态也成为NVIDIA的生态护城河。
2007年，英伟达发布Tesla计算卡，标志用于计算的GPU产品线正式独立；Tesla架构是第一代真正用于并行运算的GPU架构，今天的并行计算架构中仍有很多该架构硬件设计的影子。
随后NVIDIA的通用计算架构仍保持大约两年一代的进度进行升级迭代，2010年发布Fermi架构，2012年发布Kepler架构。这一行为标志着GPU在通用计算和超级计算领域开始逐渐取代CPU成为主角。
2013-2014年，AMD(ATI)产品研发进展缓慢，NVIDIA性能持续领先
2013年，AMD GPU仍然沿用GCN架构，使得R9 290X功耗高于对手。并且AMD在新产品推出上后继乏力。2015年，AMD推出的Fury X 功耗比优于NVIDIA kepler系列，但架构仍未升级；同时Fury 2X的延迟发布使得大众对AMD的信心下降。
2014年，NVIDIA推出Maxwell架构，使得GeForce GTX在性能、图形和效率方面取得突破性进展，NVIDIA持续掌握GPU市场的主动权。
2014-2016年，NVIDIA GeForce GTX 1080带来市场的全面领先，AMD(ATI)仍在苦苦支撑。
2016年5月，英伟达推出了采用16纳米FinFET制程的Pascal架构，核心频率与上代相比显著提升，超频突破2GHz。GeForce GTX 1080 采用Pascal架构。不到一年以后又推出GeForce GTX 1080Ti，虽然架构没有改变，但拥有3584个流处理器、224个纹理单元，游戏性能与1080相比提升约35%。至此，NVIDIA完成了10系显卡从入门款到旗舰款的全型号覆盖。
2016-2019年，NVIDIA性能始终保持领先并不断拓展业务边界，数据中心业务开始发力NVIDIA押注AI芯片，2017年发布专为数据中心和高性能计算打造的Tesla V100 GPU，采用Volta架构，有超过210亿个晶体管，是上代Tesla P100的1.37倍。数据中心业务自此开始快速增长，随后成为拉动NVIDIA营收增长的重要力量。
2017年挖矿热潮中，由于A卡浮点性能更好，AMD市场份额有所提升
在2017年左右兴起的挖矿热潮中，AMD显卡由于浮点性能更好而更受青睐。2015年末、2016年末、2017年末，AMD在GPU领域的市场份额逐年回升，分别为21%、29%、34%。2018年虚拟货币价格暴跌，比特币全年跌幅超过70%，二手市场充斥大量低价显卡，GPU的出货量受到一定影响。
2019年发布RDNA架构产品Radeon RX 5700再显峥嵘AMD产品开始在性能方面追赶NVIDIA。Radeon RX 5700系列采用Radeon DNA架构，即RDNA架构，其完全兼容GCN架构的指令。
Radeon RX 5700还采用7nm工艺、GDDR6显存、PCI-e 4.0总线，使得其性能跑分超过NVIDIA的GeForce GTX 1080。
2020年发布的RDNA 2架构又实现性能提升1倍、能效提升至少50%、完整支持DX12U和光线追踪等目标。RDNA 3架构于已于2022年11月推出。
NVIDIA、AMD两大巨头瓜分GPU市场，NVIDIA仍保持明显优势
NVIDIA成功拓展AI业务，股价自2015年以来增长超过40倍，AMD一直与其竞争，但短期很难战胜NVIDIA。
3D Center数据显示，2022Q2 NVIDIA在独立GPU的市场份额为79%，AMD则占20%的市场份额，合计99%。Intel凭借在PC端的优势占据剩下1%的市场份额。
GPU行业竞争史：架构创新升级和新兴领域前瞻探索是领跑GPU行业的关键
架构创新升级和新兴领域前瞻探索是领跑GPU行业的关键
NVIDIA坚持每两到三年完成一次架构迭代，持续保持领先的图显和计算性能：2001年发布Kelvin，2003年发布Rankine，2004年发布Curie，2006年发布Tesla，2009年发布Fermi，2012年发布Kepler，2014年发布Maxwell，2016年发布Pascal，2017年发布Volta，2018年发布Turing，2020年Ampere，2022年先后发布Hopper和Ada lovelace。架构创新迭代高效，架构之间性能提升显著。而AMD(ATI)也曾凭借Radeon 9700、Radeon 9800强势崛起，近些年的RDNA架构也令其市场份额快速提高。
NVIDIA前瞻性布局新兴领域数据中心、自动驾驶等领域，推动业绩爆发增长。其自2006年开始构筑CUDA生态并推出Tesla通用计算GPU架构，从以硬件为核心的企业变成以软硬件平台为核心的科技公司，前瞻性的布局使其在计算生态上构筑了极深的壁垒，占据了绝大部分市场。近年公司开始布局元宇宙等领域，持续探索新兴领域以保持GPU行业的龙头地位。
近期，NVIDIA公布了GeForce系列新品GeForce RTX 4090，RTX 4080和RTX 4070
2022年9月20日秋季GTC大会上发布的NVIDIA GeForce RTX40系列代表了目前显卡的性能巅峰，RTX 40系列采用全新的Ada Lovelace架构，台积电5nm级别工艺，拥有760亿晶体管和18000个CUDA核心，与Ampere相比架构核心数量增加约70%，能耗比提升近两倍， 可驱动DLSS 3.0技术。性能远超上代产品。
Ada Lovelace架构对于RT Core、Tensor Core和SM单元都进行了升级，NVIDIA在SM多单元处理器中引入着色器执行重排序技术，使GPU也拥有CPU的乱序处理能力。
NVIDIA各主要业务线持续发力，以技术创新技术保持行业领先，开启元宇宙布局
游戏：NVIDIA新发布Ada Lovelace架构的4000系列GPU有极强的光追性能，比前代提高1-3倍，性能显著领先AMD，但成本也显著提高。
汽车：在2022 GTC大会上发布的NVIDIA DRIVE Thor SoC系统，算力达到2000TOPS，公司计划在2025年装车。Thor可以将智能汽车的所有功能集成在单个AI计算器上，将显著降低成本，对智能座舱领域将是颠覆性影响。
元宇宙：Omniverse是为元宇宙打造的软硬件方案，彰显其在元宇宙领域提前布局的野心。使用者可以在Omniverse中创建虚拟世界，而他们所创建的虚拟物体也会成为NVIDIA元宇宙生态的重要组成部分。与NVIDIA的GPU、CPU等硬件基础一起，共同构成NVIDIA元宇宙的一站式云服务体系。
云端芯片市场格局未定，NVIDIA实行“GPU+CPU+DPU”路线，布局云端异构AI芯片
2021年的GTC大会NVIDIA推出面向数据中心AI和高性能计算的自研的采ArmNeoverse架构的Grace芯片。并取得ARM授权协议，可开发ARM架构CPU芯片。2019年，NVIDIA以70亿美元收购Mellanox，2020年推出BlueField-2 DPU，成功布局DPU业务。
AMD GPU架构稳定升级，不断挑战NVIDIA显卡卡皇地位RDNA架构迭代路径清晰，代际之前性能提高显著，即将发布的RDNA 3架构相比RDNA 2每瓦性能提高超过50%。预计2024年前RDNA 4 架构可正式发布。
AMD在2022年11月4日发布搭载RDNA 3的下代显卡Radeon RX 7000 系列，其采用5纳米制程和小芯片封装工艺，新一代“无限缓存”。
据称，旗舰RX 7950 XT显卡有15360个核心，频率达2.5GHz，512MB 3D缓存，搭配256bit GDDR6显存，支持PCI-E 5.0接口。
预计2024年发布Navi 4x系列，采用RDNA 4架构，也将使用更先进的制程工艺。
2022年6月19日，AMD讲述其未来发展战略，概述为技术和产品组合更新、扩大数据中心解决方案产品组合、加速打造无所不在的AI 领域领导地位、扩大PC领先、推动图形解决方案发展势头。
AMD结合CPU优势，GPU、FPGA、APU业务多点布局抢占AI芯片行业先机
AMD希望未来将更多AI功能引入CPU的硬件层面中，如AVX-512 VNNI指令集。AMD认为，在CPU中运行大部分推理很重要并会是未来趋势。AMD预计明年发布全球第一个数据中心APU——Instinct MI300(此前该系列为GPU加速卡)，面向训练领域，结合使用Zen 4架构的CPU和CDNA 3架构的GPU。APU是将处理器和独显集成到一个晶片上，实现GPU和CPU的融合。
AMD收购Xilinx(赛灵思)以更好地开展FPGA业务，补全FPGA领域的短板，扩大自身AI芯片市场。
（未完待续）
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