pytorch共享gpu和专用gpu有什么区别

1GPU：计算机图显核心
11 GPU：计算机图形显示核心
GPU基本概念：图形处理器（graphics processing unit，缩写GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
GPU是显卡的处理器：显卡全称显示适配卡，又称显示适配器，用于协助CPU进行图像处理，作用是将CPU送来的图像信号经过处理再输送到显示器上，由主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存组成，GPU即是显卡处理器。
12 GPU擅长大规模并发计算
GPU工作原理：GPU的工作通俗的来说就是完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算确定最终颜色并完成输出，一般分为顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理、输出五个步骤。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。
GPU与CPU区别：CPU基于低延时设计，由运算器（ALU）和控制器（CU），以及若干个寄存器和高速缓冲存储器组成，功能模块较多，擅长逻辑控制，串行运算。GPU基于大吞吐量设计，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此GPU也被应用于AI训练等需要大规模并发计算场景。
13 GPU可分为独立GPU和集成GPU
独立GPU：独立GPU一般封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，独立显卡性能由GPU性能与显存带宽共同决定。一般来讲，独立GPU的性能更高，但因此系统功耗、发热量较大。
集成GPU：集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存。集成GPU的制作由CPU厂家完成，因此兼容性较强，并且功耗低、发热量小。但如果显卡运行需要占用大量内存，整个系统运行会受限，此外系统内存的频率通常比独立显卡的显存低很多，因此一般集成GPU的性能比独立GPU更低。
14 GPU广泛运用在图显和并行计算场景
GPU拥有单一的强大并行计算能力，所以用途往往是需要大规模并行计算的场景。早期GPU多被用于2D和3D图形的计算和处理，因为图形数据的处理往往涉及到大量的大型矩阵运算，计算量大但易于并行化。近年由于大数据、人工智能发展，GPU也常常被用于需要大量重复计算的数据挖掘领域，如机器学习，深度学习等。
GPU使用场景：GPU被广泛地运用于PC、服务器、移动等领域。其中服务器GPU可做专业图形处理、计算加速、深度学习等应用，以独立GPU为主；移动端GPU主要采用集成GPU；PC根据使用用途不同，既可以搭载独立GPU，也可以使用集成GPU。
15 全球GPU巨头：NVIDIA、AMD
NVIDIA（英伟达）：创立于1993年，1999年发明了GPU，最初专注PC图形，后来拓展到密集计算领域，Nvidia利用GPU创建了科学计算、人工智能、数据科学、自动驾驶汽车、机器人技术、AR和VR的平台。 Nvidia是目前全球最大的独立GPU供应商，2020年营收1668亿美元，2021Q2 Nvidia全球独立GPU市场份额达到83%。
AMD（超威半导体）：成立于1969年，目前业内稀缺的可以提供高性能CPU、高性能独立显卡GPU、主板芯片组三大组件的半导体公司。2020年AMD营收976亿美元，其中计算和图形（包括CPU、GPU、APU等）业务营收643亿美元，2021Q2 AMD全球独立GPU市场份额达到17%。
2GPU两大应用场景：图显、计算
21 2020全球GPU市场规模接近千亿美元
2020年全球GPU市场规模达到9991亿美元。3D图像显示、人工智能深度学习的需求支撑GPU市场持续增长，根据Verified Market Research数据，2020年全球GPU市场规模达到9991亿美元，预计2028年达到15816亿美元，CAGR为59%。
测算2020年中国大陆独立GPU市场规模约235亿美元。中国是全球GPU市场重要组成部分，2020年Nvidia、AMD在中国大陆收入占比分别为233%、239%，我们假设中国大陆独立GPU市场占全球235%，测算2020年中国大陆独立GPU市场规模约为235亿美元。
22 PC GPU：2020年全球出货394亿片
PC（个人电脑）是GPU重要应用场景，根据Jon Peddie Research（JPR）数据，2020年全球GPU出货394亿片，同比增长179%。
23 PC GPU：Nvidia和AMD占据独立GPU市场
Intel领导集成GPU市场。Intel（英特尔）是全球最大的CPU制造商，2021Q2占据全球775%的x86 CPU市场，集成GPU集成在CPU中，Intel凭借CPU市场地位，占据全球PC GPU大部分市场。根据JPR数据，2021Q2 Intel占据全球683%的PC GPU市场份额，Nvidia和AMD市场份额分别为152%、165%。
Nvidia和AMD占据独立GPU市场。在独立GPU领域，Nvidia具备明显的份额领先，2021Q2市占率达到83%。2006年AMD收购ATI，2010年放弃ATI品牌后推出AMD Radeon（镭龙）独立显卡系列，2021Q2 AMD独立PC GPU市场份额17%。
24 AI服务器与加速芯片
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、机器学习等AI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。
AI加速芯片：由于CPU并不适合大规模并行计算，因此需要加速芯片执行AI算法，目前AI加速芯片主要包括图形处理器（graphics processing unit，GPU）、现场可编程门阵列（field-programmable gate array，FPGA）、专用集成电路（application specific integrated circuits，ASIC）、神经拟态芯片等。
25 GPU是AI服务器首选加速方案
服务器是AI核心基础设施。根据IDC数据，2020年中国AI基础设施市场规模为393亿美元，同比增长268%，并将在2024年达到780亿美元，其中2020年服务器市场规模占AI基础设施的87%以上，承担着最为重要的角色。
互联网行业是AI服务器最大采购行业。根据IDC数据，2020年上半年，互联网占整体加速计算服务器市场近60%的份额，同比增持超过100%；政府行业和服务业分别依次位居第二位和第三位。
GPU服务器是AI加速方案首选。IDC预计2021年中国GPU服务器占比919%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案首选。根据IDC数据，2019年中国GPU服务器市场规模达到20亿美元，预计2024年将达到64亿美元。
26 AI服务器通常配置多个GPU芯片
GPU加速服务器能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景，例如深度学习、科学计算、3D动画渲染、CAE等应用场景。
3NVIDIA：全球GPU巨头
31 全球GPU巨头
Nvidia成立于1993年，1999年上市，市值近10年增长超过83倍，近6年增长超过49倍。截至2021年11月5日，Nvidia总市值7438亿美元，总市值美股排名第七，是目前全球市值最大的半导体公司。（报告来源：未来智库）
32 三大因素推动地位提升
技术革新、场景拓展、外延并购，Nvidia引领全球GPU发展。
GPU架构：Nvidia坚持每2-3年推出一代新的GPU架构，持续保持技术领先，新的Ampere已经采用7nm工艺；应用场景：从最初图形处理到通用计算，再到AI深度学习和自动驾驶，Nvidia不断推动GPU应用场景的突破；外延并购：2000-2008年Nvidia密集收购额多家公司，涵盖显卡、图形处理、半导体等多个领域，2020年宣布计划收购ARM。
33 近年业绩高速增长
Nvidia产品主要分为两大类：图形处理、计算&网络。下游市场包括游戏、专业可视化、数据中心、汽车四大类。
2020年Nvidia营收1668亿美元（yoy+527%），净利润433亿美元（yoy+549%），其中图形处理业务营收983亿美元，计算&网络业务营收684亿美元。除去2019年游戏市场需求波动造成业绩下滑外，Nvidia近5年营收、利润均保持较快增长。
得益于基于Ampere架构新GPU产品带动游戏业务高增，以及数据中心对算力需求旺盛，2021上半年Nvidia营收、净利润快速增长。
34 游戏是最大市场，数据中心市场增速较快
Nvidia下游市场分为四类：游戏、专业可视化、数据中心、汽车，各市场重点产品如下：
游戏：GeForce RTX/GTX系列GPU（PCs）、GeForce NOW（云游戏）、SHIELD（游戏主机）；专业可视化：Quadro/RTX GPU（企业工作站）；数据中心：基于GPU的计算平台和系统，包括DGX（AI服务器）、HGX（超算）、EGX（边缘计算）、AGX（自动设备）；汽车：NVIDIA DRIVE计算平台，包括AGX Xavier（SoC芯片）、DRIVE AV（自动驾驶）、DRIVE IX（驾驶舱软件）、Constellation（仿真软件）。
35 计算业务驱动高成长
计算业务是Nvidia成长的主要驱动力：数据中心已成规模，智能汽车将进入收获期。
在数据中心市场，Nvidia拥有芯片、硬件、硬件的全栈布局。得益于全球AI应用场景的快速增加，对算力的需求飙升。是Nvidia成长最快的市场，2020年营收达到约6696亿美元，近4年CAGR达到685%，远高于游戏市场的176%。2020年Nvidia数据中心市场营收占比已经超过40%，预计未来仍将继续提升。
在智能汽车市场， Nvidia形成了全栈式自动驾驶解决方案。AGX Xavier芯片于2018年开始出货，下一代自动驾驶芯片Orin计划用于2022年量产，算力将达到254TOPS，目前已经获得蔚来、理想、沃尔沃、奔驰等多个整车厂定点项目。我们认为2022年高阶自动驾驶汽车或将集中落地，Nvidia自动驾驶将进入收获期。
36 中国大陆收入贡献提升
Nvidia中国大陆收入快速增长。2020年Nvidia来自中国大陆收入3886亿美元，同比增长423%，近4年CAGR达到314%，同期Nvidia整体营收CAGR为246%。
Nvidia中国大陆收入占比呈上升趋势。2020年Nvidia中国大陆收入占比达到233%，相比于2016年的189%提升44pct，2021上半年Nvidia中国大陆收入占比256%，上升趋势明显。
我们预计中国大陆占比仍将提升。图显业务层面，人均收入提升将带动PC需求增加；计算业务层面，目前中国大陆在AI算法、应用层面具有领先优势，自动驾驶场景也将率先得到释放。
4景嘉微：国产GPU领军
41 国内唯一商用GPU公司
景嘉微成立于2006年，公司主营业务分为图形显控、小型专用化雷达、GPU芯片三类。其中图显、雷达产品主要面向军用市场，GPU芯片产品包括JM5400、JM7200，其中JM5400主要应用于公司图显模块中，JM7200成功拓展了民用和信创市场。2021年9月，公司第三代GPU芯片JM9成功流片，目前正在进行性能测试。
42 两个系列、三款GPU量产应用
景嘉微已完成两个系列、三款GPU芯片量产应用。第一代GPU产品JM5400于2014年流片成功，主要支撑军用装备，已在国产军用飞机上实现了对ATI M9、M54、M72等芯片的替代；第二代产品JM7200于2018年8月流片成功，性能与 Nvidia的GT640显卡相近。在JM7200基础上，公司又推出

芯片公司排名前十：

1、英特尔公司

英特尔公司是最出色的计算机芯片公司之一，其提供的平台产品融合了各种组件和技术，包括微处理器和芯片组，独立SoC或多芯片封装。

产品：英特尔主要拥有以下产品-处理器，服务器产品，英特尔NUC，无线，以太网产品，内存和存储，芯片组和图形。

应用范围：云计算，游戏，内容创建，高性能计算和人工智能，信任安全性和隐私，高效的设计和编程，连接性和通信以及内存和存储。

创新/技术：英特尔在全球拥有40,000多项专利。英特尔正在致力于跨计算和通信的新兴创新，例如5G网络，自动驾驶，区块链，感官，预期计算，神经形态计算和量子计算。

全球市场：公司总部位于美国加利福尼亚，业务遍及11个国家，拥有11万多名员工。

2、高通

高通公司是一家从事无线行业技术开发和商业化的半导体公司。

产品：5G，人工智能，蓝牙，调制解调器RF系统，处理器和Wi-Fi。

应用范围：音频，汽车，相机，工业和商业，移动计算，网络，智能手机，智能城市，智能家居，可穿戴设备和XR / VR / AR。

技术/创新：高通公司拥有惊人的140,000项专利和5G技术的专利申请。它正在研究5G和无线技术，人工智能，扩展现实（XR）和大学关系。

全球市场：高通公司总部位于美国圣地亚哥，在30个国家/地区拥有130个办公地点，拥有39,000多名员工。

3、美光科技

美光科技公司是计算机存储器和计算机数据存储（包括动态随机存取存储器，闪存和USB闪存驱动器）的生产商。

产品：他们提供三类产品-内存（DRAM，NAND，NOR闪存），存储（存储卡和SSD）和高级解决方案（3D xPoint，高级计算，Authenta安全性和Hetro内存存储引擎）。

应用范围：5G，汽车，客户端，消费者，工业物联网，移动，网络和服务器。

技术/创新：美光在其整个历史中已贡献了近44,000项专利。它创造了世界上最先进的DRAM处理技术，美光的X100 NVMe SSD –最快的NoSQL数据库，可提高AeroSpike的性能。

全球市场：美光科技公司总部位于美国博伊西，在17个国家/地区拥有43个办事处，拥有34,000名员工。

4、德州仪器公司

德州仪器（TI） 是一家全球半导体公司，致力于为工业，汽车，个人电子产品，通信设备和企业系统等市场设计，制造，测试和销售模拟和嵌入式处理芯片。

产品：TI的主要产品包括放大器，音频，时钟和定时，数据转换器，管芯和晶片服务，DLP产品，接口，隔离，逻辑，微控制器（MCU）和处理器，电机驱动器，电源管理，射频和微波，传感器，空间和高可靠性，开关和多路复用器，无线连接以及计算器和教育技术。

技术/创新：公司在全球拥有45,000项专利。他们正在与Cobots和Machine Learning一起为电动汽车的无线电池管理系统创建新的解决方案。

应用：它们在工业领域（航空航天和国防，网格基础设施，医疗，照明等），汽车，通信设备，企业系统，个人电子产品，安全性和物联网等领域具有应用程序。

全球市场：TI在全球拥有14个生产基地，拥有10个晶圆厂，7个组装和测试工厂，以及多个凸块和探针工厂，拥有30,000名员工。该公司总部位于美国达拉斯。

5、英伟达公司

Nvidia Corporation是一家技术公司，主要为游戏行业设计和制造图形处理单元（GPU）而闻名。

产品：Nvidia提供的产品包括图形卡，笔记本电脑，G-sync显示器和GEFORCE NOW云计算游戏。

应用：公司开发了基于GPU的深度学习，以使用人工智能解决诸如癌症检测，天气预报，自动驾驶汽车，竞争性游戏，专业可视化，深度学习，加速分析和加密货币挖掘等问题。

创新/技术：Nvidia拥有7,300项专利资产。

它已经成功开发了诸如企业与开发人员（CUDA，IndeX，Iray，MDL），游戏（GameWorks，G-syncBattery Boost），架构（Ampere，Volta，Turing）和行业技术（AI计算，深度学习，ML）的技术。

它正在研究3D深度学习，应用研究，人工智能和机器学习，计算机图形学，电子竞技，医学，网络等。

全球市场：NVIDIA总部位于美国圣塔克拉拉，在28个国家/地区拥有57个办事处，拥有9,100名员工。

6、AMD

AMD （ Advanced Micro Devices）是一家全球半导体公司，致力于开发高性能计算和可视化产品，以解决世界上一些最棘手和最有趣的挑战。

产品：台式机和移动处理器，业务系统处理器，服务器处理器，图形卡，Pro Graphics，服务器加速，嵌入式图形，嵌入式图形和嵌入式合作伙伴目录。

应用：AMD专注于本能和身临其境的计算，以及该技术如何释放机器学习和其他高性能计算应用程序的能力，以应对重要的全球性挑战，包括医疗，教育，制造，科学研究和安全性。

技术/创新：它在全球拥有8000项已发布的专利。它正在研究高性能计算（HPC），高级内存技术，低功耗和机器智能等领域。

全球市场：AMD总部位于美国圣塔克拉拉，在23个国家/地区设有38个办事处，在全球拥有11,400多名员工。

7、ADI

ADI公司在设计，制造和营销几乎所有类型的电子设备中使用的高性能模拟，混合信号和数字信号处理（DSP）集成电路（IC）方面处于世界领先地位。

产品：ADI公司提供广泛的产品组合，包括放大器，模拟功能，A / D转换器（ADC），音频和视频产品，时钟和定时，D / A转换器（DAC），高速逻辑和数据路径管理。

工业以太网，接口与隔离，功率监控，控制与保护，光通信与传感，电源管理，处理器与微控制器，射频与微波，传感器与MEMS以及开关与多路复用器。

应用范围：ADI公司按航空航天与国防，汽车，建筑技术，通信，消费者，数据中心，能源，医疗保健，工业自动化，测量仪器和测量以及安全与监视等细分市场提供相关技术和解决方案。

技术/创新：它在全球拥有超过47,000项专利。它一直在研究3D飞行时间（ToF），5G，A 2 B音频总线，网络安全，GaN（氮化镓），物联网（IoT），探测器（LIDAR）解决方案，MEMS开关，OtoSense，雷达系统， RadioVerse，RF领导者，传感器接口和SmartMesh。

全球市场：总部位于美国诺伍德，在30多个国家/地区拥有15,900名员工。

8、安森美半导体

安森美半导体是基于半导体的解决方案的领先供应商，提供全面的产品组合，包括节能连接，传感，电源管理，模拟，逻辑，定时，分立和定制设备。

产品：存储器，音频/视频ASSP，接口，标准逻辑，微控制器，离散和驱动器电源管理，定时和信号调理，隔离和保护设备，放大器和比较器，传感器，宽带隙电源模块，连接性，光电，定制代工服务，SoC，SiP和定制产品。

应用范围：用于航空航天和国防，汽车，工业和云电力，物联网，医疗和个人电子产品。

技术/创新：安森美半导体正在从事汽车，物联网（IoT），创新以及工业和云电源领域的研究。

全球市场：总部位于美国亚利桑那州，在24个国家/地区拥有74个办事处，拥有34,000名员工。

9、微芯科技

Microchip Technology是工业，汽车，消费，航空航天和国防，通信和计算市场上智能，连接和安全的嵌入式控制解决方案的领先提供商。

产品：微控制器和微处理器，模拟，航空航天和国防，放大器和线性，时钟和定时，数据转换器，嵌入式控制器和超级I / O，铸造服务，FPGA和PLD，高速网络和视频，接口和连接性。

LED驱动程序和背光，内存，电源管理，以太网供电，安全IC，传感器，智能能源/计量，存储，同步和计时系统，触摸和手势以及无线连接。

应用范围：它们用于医疗，航空航天与国防，音频与语音，汽车，电池管理，CAN，显示器，计算，以太网，物联网，照明，计量，USB，无线与网络，家用电器等领域。

技术/创新：他们一直致力于汽车应用的高端电流检测放大器，汽车以太网音频视频桥接（AVB）的第一个全集成解决方案，以太网交换机，机器学习和超大规模计算基础设施以及三模式存储控制器。

全球市场：Microchip总部位于美国钱德勒，在28个国家/地区拥有67个办事处，拥有18,000多名员工。

10、Xilinx公司

Xilinx Inc是一家技术公司，主要是可编程逻辑器件的供应商。该公司发明了现场可编程门阵列。正是半导体公司创造了第一个无晶圆厂制造模型。

产品：设备（ACAP，FPGA和3D IC，SoC，MPSoC和RFSoC），评估板和套件（评估板，SoM），加速（数据中心加速卡，计算存储，SmartNIC和Telco），以太网适配器（8000系列）以太网，X2系列以太网），软件开发工具（Vitis软件平台，Vitis AI）。

硬件开发，嵌入式开发，核心技术（3D IC，配置解决方案，连接性，设计安全性，DSP，以太网，ML，内存，RF采样）和加速的应用程序。

应用范围：航空航天与国防，汽车，广播与Pro A / V，消费电子，数据中心，仿真与原型设计，工业，医疗保健/医疗，测试与测量，有线与无线通信。

技术/创新：它拥有4400项专利，主要针对高端现场可编程门阵列（FPGA）。目前，它正在研究高级设计流程，异构多核体系结构，网络处理，信号处理以及嵌入式系统和FPGA中的高级应用程序。

全球市场：Xilinx总部位于美国圣何塞，在8个国家/地区拥有12个办公地点，拥有5000多名员工。

自从NVIDIA推出新一代的 安培（Ampere）GPU芯片架构。专业显卡的产品线就进入到更新换代过程，只是相对于游戏卡，专业卡的迭代速度要慢得多。
2021年8月份，NVIDIA终于发布了RTX A2000 显卡。
2、规格
与P2200不同，A2000采用了半高双槽的设计的设计。 全卡采用涡轮风扇加散热鳍片全覆盖的设计。 卡背芯片位置有辅助散热片。输出采用了四个DP14接口。
3、性能
A2000 的芯片配置继续了安培架构相比上一代的提升。
英伟达（NVIDIA） RTX A2000 12GB 专业显卡 原
4、总结
作为NVIDIA在安培（Ampere）架构下的入门级专业卡，也是未来的主力型号。
RTX A2000在生产力测试中的性能表现中规中矩。
半高卡的设计能够更好的满足工作站和工控领域对工作环境的特殊要求。
同时涡轮散热的设计相比前代卡有了很大的提升。
在目前市场环境下，低端的T系列还处在图灵（Turing）时代，中端的RTXA4000的价格居高不下。
A2000的虽迟但到也算是填补了NVIDIA专业卡的一块市场空白。
最后，希望芯片供应能早日恢复，显卡市场尽快恢复正常吧。

特供显卡一直是很多玩家忧心忡忡的敏感话题，这类显卡是英伟达和AMD专门为中国区消费者所准备的，在性能上往往是某些正版卡的阉割产物，这就让很多玩家心里犯嘀咕，特供显卡到底敢不敢入手呢？今天我们就列出过去这段时间最为火热的几款特供卡，来看一看它们到底成色如何？
1甜中带涩—GTX 1060 5G
GTX 1060 5G是老黄刀法又一经典应用，它从一流出就被定义为网咖专供卡，一方面使得甜品产品线再多一分支，另外也可以起到抵御挖矿狂潮的目的。这款显卡的总体性能介于GTX1063和1066之间，但差距却控制在一个很微妙的范围内。相较于1066，核心型号以及流处理器数不变，但显存位宽低了32bit，由于图形数据吞吐量下降这么多，最后导致在游戏体验上明显要落后GTX1066一大截，即使有这样的缺陷，但依旧被冠以性价比之名，虽说网吧特供，但是平常消费者在各大电商网站上也能轻松找到，总体评价褒贬不一。
2 RX580 2048SP
这是AMD最近除了被捧上神坛的7nm显卡Radeon VII之外，最受关注的A卡，它同样号称电商专供，苏妈拿起大刀对RX580下了手，将流处理器数量削减到了2048个。但这款显卡最具争议的地方在于它和RX570太过相似，被很多玩家认定是“马甲卡”，两款显卡参数放一起基本毫无差距，不过由于价格感人，玩家们还是勉强接受了，这款高频版RX570居然卖的比原版RX570还便宜，对消费者来说，这波不亏啊！
3 RX 470D
这款显卡有点老了，目前百元购入已成现实，但是它的可玩性依旧很高，在当年，把RX470D开核成RX470成了很多玩家的热议话题，这次AMD也就是从流处理器上下手阉割，从理论上来说它的性能基本对标GTX1050Ti，也算是一款神卡，后来随着矿工潮的兴起，神卡变矿卡，现在如果大家再在二手市场看到RX470D，需要万分小心，警惕成矿工接盘侠。
特供显卡虽然大多饱具争议，但仍然不失为极致性价比之选，它们大多是消费级的甜品卡，在用料和做工上大家也无需太过担忧，和其它正常显卡拉不开差距，不过这主要还是取决于显卡厂商是否良心，大家觉得呢？

文| AI 财经 社 牛耕

编| 赵艳秋
上周，属于英特尔的王者时代“结束”了。
英伟达（Nvidia）市值首次超越英特尔（Intel），成为全球市值最高的芯片制造商。截止到美国时间7月10日，英伟达市值达到 257846亿美元，略高于英特尔的252050亿美元。但英伟达的市盈率约为45倍，大幅度高于英特尔的12倍，也标志着投资者对英伟达前景的乐观情绪。
不同于英特尔提供的CPU，英伟达提供的是GPU（图形处理器）。严格说，英伟达是长在英特尔生态中的，英伟达的产品需要英特尔的CPU才能工作。为什么在英特尔生态中长出的企业，市值会反超英特尔？
拖累英特尔股价的首先是英特尔最近几年在制程上的落后。芯片企业比拼的是制程，英特尔提出的摩尔定律，其实就是制程的比拼。制程越先进，芯片性能越高，功耗还越低。
在2015年发布14nm制程芯片前，英特尔的制程都领先于台积电、三星等企业。但此后，台积电、三星等为AMD代工的芯片厂开发出7nm制程，而英特尔仍停留在14nm时代，使“14nm+++”成为英特尔的一个段子。直到2020年，英特尔才规模推出10nm制程芯片。而此时，台积电和三星已经直奔5nm制程了。
在2020年3月的摩根士丹利会议上，英特尔CFO George Davis 公开承认了英特尔制造工艺落后：“英特尔目前处在10nm制程时代，直到2021年底生产出7nm节点之前，英特尔不会达到与竞争对手同等的工艺水平。”
至于落后的原因，英特尔在Architecture Day曾详细透露过：
首先英特尔在10nm制程上没有选择EUV（极紫外光刻）的技术路线，而是继续上一代的ArF DUV（深紫外光刻）。此外，英特尔在10nm制程并未按照摩尔定律把晶体管密度提高到2倍，而是更为激进地提高了27倍。不过，英特尔也表示，他们的7nm和10nm制程是并行的，并会在7nm转入EUV技术。
值得一提的是，由于台积电和三星目前提到的10nm、7nm制程，与之前制程的概念有不同，因此英特尔并不像数字代表的那样落后。按照晶体管密度，英特尔10nm制程是1008亿/平方毫米，而2019年台积电推出的7nm+、2020年三星推出的7nm制程才超过1亿/平方毫米，因此一般认为，英特尔10nm制程与台积电和三星的7nm+同代。
对于英特尔的制程问题，高盛分析师Toshiya Hari很早就表示：“我们看到英特尔在10nm工艺上遇到难题，可能会影响其市场份额。”截至2019年Q4，根据市场调研机构Mercury Research的数据，在X86架构CPU市场上，英特尔仍占有844%份额，AMD为155%，两者相差54倍，但相比一年前的7倍已缩小了很多差距。
一位接近英伟达和英特尔的人士对AI 财经 社分析，实际上，英伟达的营收相比英特尔还是小很多，只有英特尔的七分之一略多一点。但是AI、自动驾驶等概念，推动他的市值高涨。而据《巴伦周刊》报道，英伟达被看好的重要原因是：分析师预计，从2020年Q2开始，英伟达的数据中心业务将超过消费显卡业务，全年预计数据中心业务销售额为65亿美元，而消费显卡业务销售额为61亿美元。此外，分析师认为，英伟达的数据中心业务会持续超过英特尔。
在刚过去的2020年Q1，英伟达的数据中心业务实现了114亿美元收入新高，同比增长80%，远高于 游戏 业务的27%。这一方面源自英伟达去年收购的数据中心服务商Mellanox，另一方面来自英伟达新推出的Ampere架构GPU。英伟达CEO 黄仁勋表示：“英伟达可以推动当今时代最强大的技术力量——云计算和AI。”
与英特尔在CPU的地位相似，英伟达首先命名了GPU这个品类，并占到全部消费市场份额的73%。在AI时代，英伟达推出以GPU以及CUDA平台组成的生态，将 游戏 时代的优势延续到企业服务，用于企业的AI训练和推理需求，并占到图像、视频、语音和搜索用例的75%。
对于英伟达在AI市场的攻城掠地，英特尔并非无动于衷。在2019年12月，英特尔CEO Bob Swan表示：他已经没有兴趣再去追求CPU方面的市场份额了。“专注90%的CPU市场份额是英特尔错失转型机会的一个原因，它使英特尔自满，并错过了重要机会。”
英特尔新的目标是，“在全硅（All-Silicon）市场占据30%市场份额”，这包括开发Nervana神经网络处理器和Xe高性能GPU，后者是英特尔即将推出的独立显卡。此外，英特尔还希望用one API架构打通CPU、GPU和FPGA等多种AI硬件架构，这些是AI时代不可或缺的芯片。
在企业服务市场，除了GPU龙头英伟达以外，英特尔旧时的盟友——云服务商亚马逊、谷歌、微软等也在争相开发自己的AI芯片，如谷歌的TPU、亚马逊的AWS Inferentia等。英特尔还能否守住自己的芯片老大地位，在AI时代充满挑战。

可以选择ROG-STRIX-RTX3090-O24G-GAMING显卡。

ROG STRIX GeForce RTX™ 3090 已进行彻底的进化，以搭配 NVIDIA 的全新 Ampere 芯片，并为市场带来下一波的游戏性能创新。新颖的设计并以更多金属围绕一组轴流风扇。前代的统一风扇布局已由全新旋转方案及中央和辅助风扇的特有功能所取代。扇叶下方，引人入胜的大型散热片可适应更高的散热负载。无论是PCB增加新功能，还是背板提高性能的改变，这正是您期待已久的显卡设计，已到来！

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