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ChatGPT未来GPU需求上看三万颗 供给端核心环节或将率先受益

更新时间:2026-08-19 00:15:32 资讯3年前 (2023-04-02)64
TrendForce集邦咨询表示,由于生成式AI必须投入巨量数据进行训练,为缩短训练就得采用大量高效能GPU。以ChatGPT背后的GPT模型为例,其训练参数从2018年约1.2亿个到2020年已暴增至近1800亿个,TrendForce集邦咨询预估GPU需求量约2万颗,未来迈向商用将上看3万颗。指数级增长的数据对算力芯片等硬件需求有极强的拉动作用。机构认为,随着国内厂商相继布局ChatGPT类似模型,算力需求或将持续释放,供给端核心环节或将率先受益,GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线,架构更适合进行大吞吐量的AI并行计算。景嘉微的GPU产品为公司核心产品之一,公司成功研发JM5400、JM7200、JM9为代表的系列图形处理芯片,并成功实现产业化。

TrendForce集邦咨询表示,由于生成式AI必须投入巨量数据进行训练,为缩短训练就得采用大量高效能GPU。以ChatGPT背后的GPT模型为例,其训练参数从2018年约1.2亿个到2020年已暴增至近1800亿个,TrendForce集邦咨询预估GPU需求量约2万颗,未来迈向商用将上看3万颗(计算基础以NVIDIA A100为主)。

指数级增长的数据对算力芯片等硬件需求有极强的拉动作用。机构认为,随着国内厂商相继布局ChatGPT类似模型,算力需求或将持续释放,供给端核心环节或将率先受益,GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线,架构更适合进行大吞吐量的AI并行计算。

据财联社主题库显示,相关上市公司中:

ChatGPT未来GPU需求上看三万颗 供给端核心环节或将率先受益

海光信息是国产高端处理器(CPU+DCU)领军者,公司DCU所归属的GPGPU已经广泛用于商业计算和大数据处理、人工智能等领域。

景嘉微的GPU产品为公司核心产品之一,公司成功研发JM5400、JM7200、JM9为代表的系列图形处理芯片,并成功实现产业化。

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