2018年GPU芯片行业深度研究报告
2018年GPU芯片行业研究报告
资料来源：SuperData
资料来源：NVIDIA
GPU应用领域广阔
物联网支撑低功耗GPU增长
பைடு நூலகம்
1995-2000
固定功能架构时代
2001-2005
分离渲染时代
资料来源：安信证券研究中心
2006-至今
统一渲染架构时代
GPU应用领域广阔
PC GPU
• GPU的概念最早来自于图形 工作站，从90年代个人电脑 的普及开始，GPU迎来大发 展时代。90年代中期，桌面 GPU经历了从2D到3D的跨 越，从此3D图形渲染技术取 代2D成为PC游戏的主流。 经过国际厂商间的激烈竞争 后，PC GPU形成了NVIDIA、 AMD与 Intel三足鼎立的局 面。 •
• VR行业快速增长。据SuperData统计， 2020年预计全球VR市场规模达400亿 美元，年均复合增长率达61.3%。
全球VR市场规模预测 •
VR支撑高端GPU市场发展
• VR持续驱动高端GPU行业发展。VR对于 GPU提出更高技术要求，高端GPU将成为VR 市场增长直接受益者。我们认为VR市场将为 高端GPU市场持续注入强大动力。 ARM支持VR设计，AMD、NVIDIA等国内外 各大GPU厂商、Facebook、Google、索尼 等开始进驻VR行业。NVIDIA 推出 Gameworks VR 开发平台，AMD推出 LiquidVR。
GPU与CPU比较
GPU与CPU相比拥有更多处理单元
•
GPU与CPU技术比较
特点 GPU 为庞大的计算阵列 （包括ALU和Shader 填充） 架构区别 依赖Cache 逻辑核心简单 适合大规模并行计算 CPU 70%晶体管用来构建 Cache,还有一部分控 制单元，负责逻辑算 数的部分不多 依赖Cache 逻辑核心复杂 适合串行计算 运行复杂度高
2018年IT产业深度分析报告
目录
1. 寻找中国 IT 产业国产化的突破口......................................................................................................................5
3. 为什么说云计算变革是中国 IT 产业国产化的突破口........................................................................................ 23
3.1. 云计算使得后端基础软硬件市场高度集中 .........................................................................................................................................23 3.2. 云计算操作系统并不直接面对终端客户，设计核心由“以人为本”转向“以计算效率为本” .................................................25 3.3. 终端应用对传统操作系统和处理器依赖程度大幅降低 ...................................................................................................................33 3.4. 云计算中的数据中心靠的是群体的力量，单机的性能不再是决定性因素 ...............................................................................37
2018年5G行业深度研究报告
智能手机市场规模大，供应链成长天花板高
GFK数据显示2017年全球智能手机销售额4877亿美元（约合3万亿人民币），以出货量14.6亿部计算，智能手机 平均售价达到334美元（约合2200元人民币）；Yole数据显示2017年智能手机市场总规模4440亿美元，与GFK数 据相近，苹果以1410亿美元占据市场头名。 参考iPhone X 、三星S9 Plus零组件bom成本分别占售价的37%、45%，我们估算全行业bom成本/售价=40%，2017 年全球智能手机供应链市场空间约为1.2万亿人民币。
图： 数据飞轮效应 图：缓冲轮效应
资料来源：爱立信，Skyworks，安信证券研究中心
对于5G手机，消费者已经迫不及待
高通&诺基亚全球调研数据显示： 86%的消费者需要更快速的连接 50%的消费者希望成为5G早期应用者 50%的消费者需要无限流量套餐 消费者愿意为5G手机额外支付50美元
图： 5G消费者调研数据
图： 2016、2017年智能机出货量和销售额 图： 2017年各品牌智能机按销售收入占比
资料来源： GFK，Yole，安信证券研究中心
质量变好，换机推迟，总出货量增长乏力
全球智能手机出货量未能突破15亿，IDC数据显示2017年出货量14.72亿部， 10年来同比首次负增长，预计2018年继续微幅下跌。
全球智能手机出货量推算（百万部）
1500
资料来源：IDC，IHS，安信证券研究中心
目录
• • • • 智能手机出货衰退，5G换机带动总量成长 天线、射频前端变革最大，机遇最大 下载速率量级提升，大容量存储需求扩张 视频应用占据移动数据绝对主力，3D、AR等新兴应用带 动光学产业再出发 • 相关标的
资料来源： Qualcomm ，安信证券研究中心
2023年GPU芯片设计行业市场分析现状
2023年GPU芯片设计行业市场分析现状GPU芯片设计是指设计和开发用于图形处理或计算的专用处理器。
在当前数字化时代，图形处理和计算需求不断增长，使得GPU芯片设计行业迅速发展。
本文将对GPU芯片设计行业的市场现状进行分析。
一、市场规模和增长趋势GPU芯片设计行业目前市场规模较大且呈稳步增长趋势。
根据市场研究机构的数据，全球GPU芯片设计市场规模在过去几年中保持着稳定增长，预计到2025年将达到数百亿美元级别。
随着人工智能、虚拟现实、增强现实等领域的快速发展，对GPU芯片的需求将进一步增长。
二、行业竞争格局分析GPU芯片设计行业竞争激烈，主要有英伟达、AMD、英特尔等大型企业。
英伟达是GPU芯片设计行业的领军企业，以其强大的性能和高效的功耗管理而闻名。
AMD作为英伟达的主要竞争对手，在市场份额上有一定的竞争力。
英特尔在CPU领域有强大的实力，但在GPU芯片设计方面相对薄弱。
此外，还有一些专注于嵌入式GPU芯片设计的小型公司，如ARM、Imagination Technologies等。
这些公司通过提供定制化和低功耗的解决方案来满足不同市场需求，对行业竞争产生了一定的影响。
三、市场驱动力和发展趋势图形处理和计算需求不断增长是GPU芯片设计行业的主要市场驱动力。
随着人工智能、虚拟现实等领域的快速发展，对实时图形渲染和大规模并行计算的需求大大增加。
此外，游戏产业也是GPU芯片设计行业的重要驱动力之一，游戏玩家对于更高分辨率、更真实的图像质量有着不断增长的需求。
与此同时，节能环保也是行业发展的重要趋势。
随着人们对能源消耗和环境保护的关注增加，对功耗低、效能高的芯片设计需求也在增加。
因此，新一代GPU芯片设计将更加注重节能环保，提供更高的性能和效能比。
四、面临的挑战和发展机遇GPU芯片设计行业面临一些挑战，其中之一是技术创新的压力。
随着技术不断进步，人们对于GPU芯片性能和功能的要求也在不断提高。
因此，企业需要不断创新，推出更强大、更高性能的芯片，以满足市场需求。
2018年LED芯片行业分析报告
2018年LED芯片行业分析报告2018年4月目录一、LED原理及产业链简述 (5)二、行业回顾：LED芯片行业整体波动向上 (7)1、长周期维度：“海兹定律”驱动成长 (7)（1）2002年之前：迷茫的技术探索期 (7)（2）2002~2009年：技术进步，成本下降，应用推广 (8)（3）2010~2017年：高低潮交替的应用渗透期 (9)2、短周期波动：供给与需求的博弈 (9)（1）产能供给需求错配导致的短周期波动 (10)①2011~2014年的小幅波动 (10)②2015年降价：供给过剩下的行业洗牌 (10)③2H2016~4Q2017LED芯片涨价：部分产能加速出清后的龙头红利 (12)④2017年四季度的降价：扩产导致产能小幅过剩 (15)（2）产业链Over booking的放大效应 (16)三、短期观点：1H2018供需共振，芯片厂盈利相对稳定 (18)1、供需判断：1H2018供给和需求均有增长，整体供需相对平衡 (18)（1）供给端：龙头厂商理性扩厂+新产能淘汰落后产能，1H2018产能小幅增长 (19)（2）需求端：多点开花，增长动力十足 (20)2、LED芯片价格有内在的降价趋势：光效提升，抵消降价幅度 (22)四、中长期视角：LED应用继续扩张，未来价格下降将趋缓 (23)1、背光、照明、显示三大传统应用领域多点开花，铸就LED百亿市场 (23)2、Micro LED/Mini LED推广LED显示，有望打开LED成长空间 (25)3、光效提升趋缓，LED芯片价格下降趋于平缓 (29)五、产能转移，大陆LED芯片龙头强者恒强 (29)1、LED芯片产能向大陆转移，市场集中度提升 (29)2、MOCVD 国产化利于国内龙头巩固竞争优势 (31)3、向上整合衬底材料，芯片厂商构建长期领先优势 (33)六、相关企业简况 (34)1、三安光电：LED芯片龙头优势强化，化合物半导体积极拓展 (34)2、华灿光电：内生+外延，带动公司业绩快速增长 (35)3、木林森 (37)4、瑞丰光电 (37)5、洲明科技 (37)6、艾比森 (38)行业回顾：LED芯片行业整体波动向上。
行业研究报告-自动驾驶芯片-GPU的现在和ASIC的未来
自动驾驶芯片：GPU的现在和ASIC的未来——自动驾驶系列报告三：车载芯片篇行业观点⏹自动驾驶系列报告第三篇，我们将按时间顺序梳理车载芯片的发展历程，探讨未来发展方向。
汽车电子发展初期以分布式ECU架构为主流，芯片与传感器一一对应，随着汽车电子化程度提升，传感器增多、线路复杂度增大，中心化架构DCU、MDC逐步成为了发展趋势；随着汽车辅助驾驶功能渗透率越来越高，传统CPU算力不足，难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求，而GPU同时处理大量简单计算任务的特性在自动驾驶领域取代CPU成为了主流方案；从ADAS向自动驾驶进化的过程中，激光雷达点云数据以及大量传感器加入到系统中，需要接受、分析、处理的信号大量且复杂，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，将车载信息的数据处理速度提升更快，并且性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，随着自动驾驶的定制化需求提升，ASIC专用芯片将成为主流。
⏹目前出货量最大的驾驶辅助芯片厂商Mobileye、Nvidia形成“双雄争霸”局面，Xilinx则在FPGA的路线上进军，Google、地平线、寒武纪在向专用领域AI芯片发力，国内四维图新、全志科技等也在自动驾驶芯片领域积极布局。
Mobiley e的核心优势是EyeQ 系列芯片，可以处理摄像头、雷达等多种传感器融合产生的大量数据，在L1-L3自动驾驶领域具有极大的话语权，目前出货量超过了2700万颗；NVIDIA在GPU领域具有绝对的领导地位，芯片算力强大且具备很强的灵活性，但功耗高、成本高，AI机器学习并不太适合GPU的应用；此外Google、地平线、寒武纪、四维图新等更聚焦在针对不同场景下的具体应用，芯片设计也开始增加硬件的深度学习设计，自动驾驶上AI的应用已经成为未来的趋势。
⏹基于产业前景和潜在的巨大市场，给予行业买入评级，上市公司方面看好四维图新，建议关注地平线、寒武纪。
公司名称代码收盘价（元/美元）EPS （元/美元）PE业务来源：Wind/Thomson一致预测风险提示⏹自动驾驶行业发展不及预期；装车渗透不及预期；产品开发、成本下降不及预期；使用场景限制；法律法规限制自动驾驶发展；事故影响。
2018年显示驱动IC市场规模将达73亿美金
2018年显示驱动IC市场规模将达73亿美金根据NPDDisplaySearch最新出版的驱动Ic技术和市场预测报告显示，显示驱动集成电路（Ic）市场的收益将从2012年的64亿美金增长至2018年的73亿美金。
收益增长的主要原因是驱动Ic的分辨率和平均售价越来越高，以及功能更加整合。
同时分别用于电视和智能手机的LcD和oLED面板出货量的持续增长也推动了显示驱动Ic 的需求。
NPDDisplaySearch材料和部件市场研究总监TadashiUno表示：“由于高分辨率显示器要求高信道显示驱动Ic，同时智能手机要求显示驱动Ic与触控功能结合的趋势不断增长，半导体工厂和晶圆代工厂持续将显示器驱动芯片列为重点。
”LcD电视和平板电脑越来越向窄边框发展造成GoA （gate-on-array）技术的使用，同时导致闸极驱动芯片（gatedrivers）的需求减弱，但是高分辨率屏幕的增加促进了源极驱动芯片市场的增长。
NPDDisplaySearch预测，智能手机面板源极驱动Ic的需求量将从2012年到2018年间增长三倍，市场营收规模将从2012年的1亿3，900万美金增至2018年的3亿2，500万美金。
同时芯片设计公司开始越来越多地在中小尺寸面板驱动Ic中加入原本在中央处理器中的功能。
随着TSmc（台积电）、Umc（联电）和其它一些晶圆代工厂将重心放在生产移动设备的内存和处理器等高价值半导体上，NPDDisplaySearch预测2014和2015两年显示驱动Ic市场将呈现供应紧张的状态。
这主要是因为驱动Ic和时序控制器（TcoN）的价格相对较低，因此晶圆代工制造商优先考虑生产半导体芯片。
而且晶圆代工制造商并未特别提高芯片制造价格。
Uno表示：“只要行动智能装置所需的芯片需求持续增长，驱动Ic和TcoN的供应短缺状况预计仍将继续。
”2012-2018年显示驱动Ic收入预测：NPDDisplaySearch驱动Ic技术和市场预测报告凭借较多在面板厂的导入使用，台湾的联咏科技（Novatek）引领了2014上半年大尺寸（9英寸以上）面板驱动Ic市场，市占额达28%，其次为三星半导体（19%）和市占率的第三名的Lusem（15%）。
2018年DSP芯片行业分析报告
2018年DSP芯片行业分析报告2018年5月目录一、DSP芯片发展史：向小型化、集成化、更高速运算速度演变 (4)1、第一阶段：单核、单运算部件时代 (4)2、第二阶段：多运算部件阶段 (5)3、第三阶段：同构多核阶段 (5)4、第四阶段：异构多核阶段， (5)二、DSP芯片上下游供应链分析 (6)61、产业链情况 ........................................................................................................（1）产业链综合分析 (6)（2）上游原材料市场及价格分析 (7)（3）下游需求及应用领域分析 (7)2、FPGA+DSP结构是未来设计趋势 (8)三、“华睿”“魂芯”开启中国高端芯片自主可控的强“芯”路 (9)1、华睿芯片有望以软件实现高性能数字脉压 (9)2、魂芯DSP芯片打破国外垄断，软件无线电由理想走向现实 (11)（1）魂芯系列已接近国际主流芯片水平 (11)（2）“魂芯2号”开启国产芯片软件无线电之路 (12)3、DSP芯片军民领域市场空间巨大 (15)（1）军用：国产DSP芯片或已装备新型预警机及雷达 (15)（2）民用：贸易战背景下国产DSP芯片或成为手机厂商第一备用选择 (16)4、相关企业 ..........................................................................................................19（1）国睿科技 (19)（2）四创电子 (19)（3）振芯科技 (20)（4）卫士通 (20)（5）杰赛科技 (20)本报告详细研究了DSP芯片的发展趋势、主要突破点、系统应用领域和产业发展空间。
DSP+FPGA 结构是发展趋势。
DSP技术水平发展历程大致可以划分为4个阶段：单核、单运算部件时代，多运算部件阶段，同构多核阶段，异构多核阶段。
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•
目前在移动GPU领域市场份额前5的厂商 分别是ARM，Imagination，Qualcomm， Vivante和NVIDIA。ARM是移动端GPU 巨头，据Digitimes统计，2015年ARM全 球移动GPU市占率达38.6%，中国市场市 占率接近70%。
移动GPU代表 ARM mali-T880
1995-2000
固定功能架构时代
2001-2005
分离渲染时代
资料来源：安信证券研究中心
2006-至今
统一渲染架构时代
GPU应用领域广阔
PC GPU
• GPU的概念最早来自于图形 工作站，从90年代个人电脑 的普及开始，GPU迎来大发 展时代。90年代中期，桌面 GPU经历了从2D到3D的跨 越，从此3D图形渲染技术取 代2D成为PC游戏的主流。 经过国际厂商间的激烈竞争 后，PC GPU形成了NVIDIA、 AMD与 Intel三足鼎立的局 面。 •
GPU发展历程
• 综合这些方面, 将GPU技术发展的历程分为： 固定功能架构时代(fixed function architecture)； 分离渲染架构时代(separated shader architecture)； 统一渲染架构时代(unified shader architecture)。
资料来源：ARM
资料来源：ARM
GPU应用领域广阔
GPU应用前景广阔
• 随着电子信息技术和互联网技术的不断进 步，GPU在人工智能（图像语音识别、无 人驾驶等）、视频处理、VR/AR、生命化 学、金融证券数据等领域具有广阔的应用 前景。 •
AI带来GPU发展新契机
GPU在人工智能计算方面优势明显。 GPU/FPGA /ASIC等均适用于深度学习训练。 较之于其他方案，GPU产业链、技术成熟，其 并行运算优势适用于人工智能，具有明显优势 并已在现有早期项目中广泛使用。谷歌在图像 识别项目、特斯拉与沃尔沃在其辅助驾驶和自 动驾驶项目中均使用GPU加速人工智能算法。
２０１８年ＧＰＵ芯片行业深度研究报告
主要内容
1
2
3
• GPU应用领域广阔 • AI带来GPU发展新契机，FPGA、ASIC各有优势 • 智能处理器行业格局 • 我国市场发展空间巨大，AI助力中国“芯” • 相关标的
4 5
风险提示：宏观经济下行，行业发展不及预期
GPU应用领域广阔
GPU
• GPU（Graphic Processing Unit），即图形处 理器。GPU计算就是利用GPU来进行通用科 学与工程计算。GPU优势在于解决数据并行 计算问题。在大量数据元素并行程序方面具有 极高的计算密度（数学运算与存储器运算的比 率）。目前，GPU芯片可根据与CPU的关系 分为独立GPU和集成GPU。 GPU已经发展到相对成熟阶段，可轻松执行 实际应用程序并且其运行速度已远远超过了使 用多核系统串行运行速度。 我们认为，未来 计算架构将是并行核心GPU与多核CPU串联 运行混合系统。
资料来源：NVIDIA 资料来源：JPR
GPU应用领域广阔
移动GPU
• 随着智能手机大潮的兴起，GPU在移动 设备领域又迎来了一次高速发展。相对于 PC GPU，移动GPU受限于芯片的面积， 能耗以及成本，所以牺牲了部分性能和带 宽获得性价比和电池续航力的平衡。
移动GPU
ARM Mali GPU发展线路图
Gameworks VR 的图形渲染技术
资料来源：SuperData
资料来源：NVIDIA
GPU应用领域广阔
物联网支撑低功耗GPU增长
GPU与CPU比较
GPU与CPU相比拥有更多处理单元
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GPU与CPU技术比较
特点 GPU 为庞大的计算阵列 （包括ALU和Shader 填充） 架构区别 依赖Cache 逻辑核心简单 适合大规模并行计算 CPU 70%晶体管用来构建 Cache,还有一部分控 制单元，负责逻辑算 数的部分不多 依赖Cache 逻辑核心复杂 适合串行计算 运行复杂度高
• VR行业快速增长。据SuperData统计， 2020年预计全球VR市场规模达400亿 美元，年均复合增长率达61.3%。
全球VR市场规模预测 •
VR支撑高端GPU市场发展
• VR持续驱动高端GPU行业发展。VR对于 GPU提出更高技术要求，高端GPU将成为VR 市场增长直接受益者。我们认为VR市场将为 高端GPU市场持续注入强大动力。 ARM支持VR设计，AMD、NVIDIA等国内外 各大GPU厂商、Facebook、Google、索尼 等开始进驻VR行业。NVIDIA 推出 Gameworks VR 开发平台，AMD推出 LiquidVR。
NVIDIA独立GPU
高通集成GPU
计算目的 运行复杂度低 资料来源：安信证券研究中心
资料来源：NVIDIA，Qualcomm
GPU应用领域广阔
GPU发展历程
• GPU技术进步主要体现在下列方面： 产品功能的扩展，反映了GPU技术的创新 与突破； 晶体管数量，反映芯片的复杂程度和处理 能力； 总线标准,，CPU-GPU之间的传输速度制 约着芯片性能的发挥； 应用程序接口（application programming interface， API）和渲染模型（shader model），从开发者和应用角度反映了技 术的进步
PC GPU
Intel在整体PC GPU市场占据较大优势；而在独立显卡市场， NVIDIA具有绝对优势，AMD占据了剩下的独显市场份额，JPR 报告显示，2017Q3独显市场中，NVIDIA占据72.8%的市场份 额， AMD瓜分了剩下的27.2%份额。
PC GPU市场份额
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PC显卡代表 GeForce GTX TITAN X 搭载GM200 GPU
无人驾驶
图像语音识别
生命化学
•
GPU强大的数据并行运算能力解决了人工智能 的发展瓶颈问题，成为驱动人工智能发展的利 器。在2011年，GPU运用于人工智能，开启了 人工智能大爆炸时代。
GPU应用前景广阔
视频处理
VR/AR
金融证券数据
资料来源：安信证券研应用领域广阔
VR支撑高端GPU市场发展