GPU发展和现状是什么样的？

全球GPU芯片行业发展历程

在1984年之前，GPU原本只是用于图形和图像的相关运算，受CPU的调配，但随着云计算、AI等技术的发展，GPU并行计算的优势被发掘，在高性能计算领域逐渐取代CPU成为主角。1999年，NVIDIA公司在发布其标志性产品GeForce256时，首次提出了GPU的概念。2006年，NVIDIA发布了第一款采用统一渲染架构的桌面GPU和CUDA通用计算平台，使开发者能够使用NVIDIAGPU的运算能力进行并行计算，拓展了GPU的应用领域。2011年，NVIDIA发布TESLAGPU计算卡，正式将用于计算的GPU产品线独立出来，标志着GPU芯片正式进入高性能计算时代。

全球GPU芯片出货量超过46亿片/年

近些年，全球GPU技术快速发展，已经大大超出了其传统功能的范畴，除了满足目前大多数图形应用需求，在科学计算、人工智能及新型的图形渲染技术方面的技术应用日益成熟，进而推动全球GPU芯片市场的持续高速发展。

从全球GPU芯片出货量来看，根据全球知名调研机构JPR数据，从2021年各个季度来看，全球GPU芯片的季度出货量维持在1-13万片之间，2021年全年出货总量超过46亿片。

全球集成GPU芯片出货量占比超八成

GPU芯片主要可分为独立GPU(封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，一般来讲，其性能更高)和集成GPU(集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存)。

目前，全球集成GPU出货量占比超过八成，占据绝大部分市场份额;但从占比变化趋势来看，独立GPU的市场份额有所增长，反映出市场对高性能GPU芯片需求有所增长。

注：内环2020年q4，外环2021年q4数据。

预计2027年全球市场规模超过320亿美元

根据IC Insights数据，2015-2021年全球GPU芯片市场规模增速超过20%，2021年，全球GPU芯片市场规模超过220亿美元。

根据JPR资料，预计2022-2026年，全球GUP出货量将实现63%复合年增长，以此增长率测算2027年全球GPU芯片行业市场规模将超过320亿美元。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国GPU芯片行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

六大原因:
1服务器问题，服务器指的是网络游戏的服务器主机，通常情况下，大型的网络游戏所配置的服务器集群都在专业的机房中，整体环境都很好，很少出现卡顿现象，但偶尔出现网络不通畅或者服务器人数过多的情况下，是有可能出现卡顿的，另外也可能是用户的网络环境不够好所导致。
2内存问题，内存的影响更偏向于内存不足导致卡顿，游戏对内存的调用通常都比较大，一款大型游戏，调用3~4G的内存是轻而易举的，假设用户的内存较小，比如只有4G内存条或者8G内存条，容易出现内存不足的情况导致游戏卡顿，解决办法很简单，更换内存，使用大容量的内存，目前的游戏环境下，16G的内存是可以满足大部分游戏需求的。
3显卡问题，游戏卡顿最直观的就是画面，所以如果画面出现卡顿，可以检查一下显卡的设置，现在许多电脑都自带集成显卡，另外配备的独立显卡，这样就形成了双显卡系统，但是游戏时没有设置使用独立显卡，就默认使用了集成显卡，这肯定是会造成卡顿的。另外有些独立显卡的性能不足，如果使用较高画质的体验进行游戏也会造成卡顿，最直接的一个方法就是查看画面或显卡设置，关闭其中的垂直同步，就能改善卡顿现象。因为垂直同步打开状态可以防止我们玩游戏的时候出现画面撕裂的现象，使游戏画面更稳定，但是这样会使得我们电脑的显卡增加负担 ，影响游戏性能，玩游戏的时候出现卡顿，跳帧的情况 。另外也需要检查显卡驱动版本，更新到最新版本一般都能避免上述问题。4CPU问题，CPU是处理运算的核心硬件，十分金贵，所以CPU通常都会设置一个自我保护机制，通常在CPU温度过高时，为了防止芯片烧毁，会对CPU进行降频工作的处理，这样可以有效控制温度，但这样一来CPU性能就会大幅下降，使游戏出现卡顿现象。
5电源模式，电源模式这个设置对卡顿的影响，一般只存在于笔记本、平板电脑、一体机这样的电脑上，台式电脑不存在这样的问题。电源模式需要调节成高性能，而不是省电模式。
6硬盘坏道，如果电脑硬盘是机械硬盘，那么当硬盘存在坏到时，读取数据到坏道就会产生卡顿，但是固态硬盘就不需要担心这一点，因为固态硬盘的物理结构和机械硬盘不一样，不存在坏道的风险。不过使用固态硬盘要注意，一定要预留OP空间，避免磁盘空间要满时大幅的性能损失，发生掉速等现象，通常256G固态硬盘足够使用，如果资金充足，可以考虑使用500G 固态硬盘。

渲染 有两种实时渲染和最终渲染
显卡的工作，换句话说 显卡的职责，显卡最初的设计理论，当初为什么要设计，发明显卡 是为了解决3D时时加速的。 在当时的应用就是游戏，和3D应用。显卡的工作就是多边形生成和纹理贴图。
在3DMAX中间 4个透视窗口中我们建立模型是依靠显卡GPU进行运算的，实时计算3D加速 支持OPENGL或者D3D 这些都是实时渲染加速，不支持复杂的光照运算。
之所以显卡不支持复杂光照运算是由于显卡的构造而决定了。
我举个例子 画笔和图案印章 。同样画图 很显然图案印章的效率明显比画笔快，压以下一个图案，但是印章的局限就是图案简单，也就是说它只能画出GPU本身所支持的算发，也就是几个简单的加减乘除，和函数计算（GPU只继承了这些算法） GPU就是图案印章。
画笔 我不说你也应该知道它就是CPU了 虽然画画速度慢 但是他想画什么就能画什么，只要软件支持。因为CPU的指令集非常丰富，能进行软件所支持的任何计算，无论是加减乘除还是复杂的函数运算，根号运算都支持。 而这个就是渲染最终效果图所需要的。
即使现在的游戏，光影都是由CPU负责的， 显卡的工作就是多边形生成 和文理贴图， 不具备光影处理能力。 现在的游戏中 光影都是假光影，物体的反射都是材质贴图，也就是说镜子所反射的不是周围的物体 而是制作了一个周围物体的贴图给了镜子。
从D3D9以后 显卡能够多一点的分担CPU的负担 集成的更多的指令集和函数流水线，但是他毕竟是用来加速时时3D的 所以流处理器的个数才是最重要的。1个流处理器就是一个CPU 只不过指令集和功能比CPU少的可怜。
无论是专业显卡还是中等的图形工作站 显卡都不参与效果图渲染。
即使以后显卡能够渲染效果图了，我们也不会使用显卡渲染 因为CPU体积比显卡小多了，大型服务器 超级计算机 图形渲染集群都是成千上万的CPU组成的 一般一部服务器 安装了500 600个CPU，如果换成显卡，那体积不得了。而且用途也不广泛，CPU是万能的。
专业显卡和游戏显卡 本身没有区别，也就是说显卡硬件GPU没有区别。区别在于驱动。在GPU中间有一个OPENGL硬件开关，出厂的时候就已经设定好的，NV显卡无法修改ATI显卡可以破解。 游戏显卡注重速度，而不注重质量，只对D3D支持和基础OPENGL 不支持专业OPENGL
专业显卡注重质量，抗锯齿模式丰富，并且支持线框抗锯齿。游戏中，只有物体边缘有矩尺，而专业做图，由于线筐多，一个屏幕复杂的要几万条线条，所以抗矩尺很重要和游戏显卡不同 专业显卡对于3D模型的内部显示做优化，游戏中的汽车，只显示汽车外表，而专业作图不仅显示外表 还要显示汽车内部结构。显示的内容都是不一样的

您好，小米笔记本 RedmiBook Pro 14 采用的是 AMD 的锐龙处理器，有两个选择，R5的5500和R7的5700。两款都是使用了16GB的内存和512GB的PCIe固态硬盘。
由于大数据专业会使用到数据库，而数据库又是一个庞大的数据中心，会很长在短时间内运行一系列的筛选功能进行数据库的优化，所以对于机子的运算能力有较高的要求，因此内存、储存的容量和速度也很关键；但对于显卡和屏幕的要求就不高了。
所以个人会建议您要是考虑买 RedmiBook Pro 14 这个笔记本电脑，考虑买 R7的5700 处理器版本，先暂时使用。假如感觉速度不够快，或是数据库过大时，可以后期再添加16GB的内存，达到32GB（最好买机子是1条16GB的内存条，而不是2条8GB，否者将来添加内存时，需要买2条16GB的，替换掉2条8GB的内存条，而不是只是买1条16GB）。假如储存空间不够，将来可以更换到1T或是2T的固态硬盘，然后把机子里面的拔出来做成外置的固态硬盘使用。

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