輝達(NVIDIA, NVDA-US)創辦人兼執行長黃仁勳近日來台掀起一股 AI 旋風,日前黃仁勳受邀至台北國際電腦展(COMPUTEX 2023 )發表演說,斷言 CPU 的時代已經結束,GPU 將取而代之 。究竟什麼是 GPU?GPU 可以應用在什麼領域?GPU 的概念股與產業現況又是如何?本篇文章帶你一探究竟!
GPU 是什麼?
GPU(Graphics Processing Unit)中文是圖形處理器,又稱為繪圖晶片、顯示晶片等,GPU 是存在於電腦或伺服器內的處理器,是一種用來執行繪圖運算的微處理器,GPU 採用的平行運算架構簡單、核心數量多,適合負責處理更專精的工作。近年來 5G 、AI、高效能運算的應用興起,伺服器的需求火燙,而伺服器中搭載的 GPU 更扮演著重要的角色。
GPU vs. CPU
CPU(Central Processing Unit) 中文是中央處理器,CPU 與 GPU 都是為了能讓電腦運作的硬體元件,可以將其視為運算裝置的大腦,有著相似的內部元件,包含核心、記憶體與控制單元等。CPU 負責處理電腦或作業系統中的指令與程序,可能擁有數個處理核心,CPU 會將處理核心運用在個別工作上,適合處理的工作類型相當廣泛,包括一般計算、資料庫運作等;而 GPU 擁有更小、更專業的核心,可能擁有數百或數千個處理核心,大量核心協力運作時能發揮強大的效能,並可將工作分配給更多的核心處理,在執行特定功能的運算上,GPU 的速度可能比 CPU 快 10 至 100 倍以上。
資料來源:AWS | ||||
GPU vs CPU | ||||
中文名稱 | 核心數 | 特色 | 適用 | |
GPU | 圖形處理器 | 多 | 架構簡單、功能專精 | 高效能運算程式 |
CPU | 中央處理器 | 少 | 架構複雜、功能廣泛 | 一般用途運算程式 |
根據亞馬遜(Amazon, AMZN-US)網路服務公司的比喻,CPU 就像是一間餐館的大廚,有數百個漢堡必須被翻轉,即使大廚有辦法親自做到,但會降低整格廚房的速度,這並非利用時間的最佳方式,因此主廚使用可以平行翻轉漢堡的初級助理,GPU 就像是擁有十隻手的初級助理,可以快速翻轉漢堡。
GPU 應用領域
過去電腦、手機等裝置都是由 CPU 運作著所有功能,然而隨電競遊戲、線上影片的興起,對於影像處理能力的要求日益提高,開始出現 GPU 來負責影像顯示、 3D 彩現,讓 CPU 可以把效能發揮在其他地方,提高整體裝置的運作速度。
近年來工程師們發現 GPU 也很擅長處理圖像數據,開始被用來進行繪圖以外更多元的工作,這些 GPU 被稱為通用圖形處理器(GPGPU),搭載著大量 GPGPU 的伺服器,適合用來處理高效能運算、深度學習等高速運算需求的工作。根據繪圖晶片大廠輝達的年報顯示,GPU 的應用領域以遊戲、數據中心、車用電子為主,而 GPU 的實際應用例子如:自動駕駛系統 ADAS、智慧醫療影像設備、AR/VR 眼鏡、AI 人工智慧、加密貨幣、電競遊戲等。
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GPU 概念股
美股 GPU 概念股為輝達、超微半導體、英特爾(Intel, INTC-US),而台股之中也有許多與 GPU 相關的概念股,近期受輝達財報亮眼,以及 AI 浪潮的推動下,GPU 概念股漲幅驚人,成為市場資金追捧的產業,以下提供熱門 GPU 概念股,供投資人參考。
資料來源:作者整理 | |||
GPU 概念股 | |||
股票代碼 | 股票名稱 | 股價(截至 2023/06/02) | 產品 |
2377 | 微星 | 171.5 | GPU 模組 |
2376 | 技嘉 | 203 | |
3515 | 華擎 | 162.5 | |
6150 | 撼訊 | 83 | |
2357 | 華碩 | 315 | |
4938 | 和碩 | 77.1 | |
2330 | 台積電 | 562 | 先進製程晶片 |
3653 | 健策 | 597 | GPU 均熱片 |
3324 | 雙鴻 | 285.5 | |
3017 | 奇鋐 | 202 | |
3443 | 創意 | 1425 | ASIC |
3661 | 世芯-KY | 1655 | |
3037 | 欣興 | 182 | ABF 載板 |
以 GPU 模組指標股微星為例, 2022 年受虛擬貨幣市場崩盤影響股價修正至低點, 2022 年底受惠 ChatGPT,以及 GPU 模組產品炙手可熱,微星的股價漲幅最高超過了 66% ,相關概念股技嘉、創意、世芯-KY 等股價也有驚人的表現。以投資角度而言,若目前已經持有獲利的投資人,在 GPU 產品熱度尚未消退前,仍有獲利續抱的空間;若目前尚未進場的投資人,因 GPU 概念股股價大多已出現強烈的漲勢,應在股價回檔時再行考慮進場,或選擇技術指標尚未過熱的標的。
GPU 產業現況
根據 Global Market Insight 的數據顯示, 2022 年 GPU 市場規模為 400 億美元,預計在未來 10 會以年化成長率(CAGR)超過 25% 的速度快速成長,並在 2032 年時市場規模達到 4,000 億美元。 2022 年時,受到虛擬貨幣市場的快速萎縮,加上 PC 市場需求疲軟,GPU 銷量下滑至 20 年來的低點,價格也出現嚴重下跌,然而 2023 年起 TrenForce 預估,GPU 將持續受惠於 AI 伺服器、ChatGPT、雲端服務的快速成長,需求將持續向上成長。
黃仁勳為什麼大推 GPU?
近期 AI 概念題材火熱,在輝達的帶領之下,全球掀起一股 AI 浪潮,輝達執行長黃仁勳於 2023 年 5 月 29 日受邀 COMPUTEX 演說,黃仁勳指出「在相同的成本之下,CPU 每 5 年會成長 10 倍表現的定律已經走到盡頭」,代表著在先進製程晶片的縮小下,摩爾定律的發展即將走向盡頭,CPU 的發展出現瓶頸,而需要新的運算解決方案,加速運算是驅動產業成長的基石,加上深度學習的出現,造就了生成式 AI 的爆發,而發展這一切的核心就是能平行運算的 GPU。
買越多,省越多
黃仁勳認為 CPU 發展的時代已經結束,GPU 將是引領產業前進最重要的推手,GPU 表面上價格看似昂貴,但在資料中心能源供應有限的狀況下,GPU 相較於 CPU 能節省更多成本,能幫助企業長期省下更多的成本費用,黃仁勳在 COMPUTEX 的演說中表示「今天你聽不懂技術沒有關係,只要知道買越多、省越多就好」。
GPU 優缺點
在認識了許多 GPU 的相關知識後,可以發現 GPU 擁有許多可以與 CPU 相輔相成的獨特優點,然而 GPU 卻也存在著缺點或發展限制,以下列出 GPU 的優缺點。
GPU 優點
- 高數據處理量:GPU 的平行運算架構,使其可以對大量的數據執行相同的運算操作,可以用 CPU 無法達到的速度處理大量數據。
- 高運算效能:GPU 擁有大規模的平行架構,由更多、更小、效率更高的核心組成,能夠同時執行多項工作,有效解決了運算效能瓶頸的問題。
- 適用於處理更專精的工作:GPU 適合被運用在執行特定的工作,例如浮點數計算、圖形處理、資料模式比對,實際的例子如深度學習、邊緣運算、高效能運算等。
GPU 缺點
- 不適合執行通用計算工作:GPU 可以大規模的執行一項運算任務,但不時和使用在通用的計算工作。
- 不易處理複雜任務:GPU 在執行時難以處理結構不完整的複雜任務,無法有效處理邏輯、順序或其他複雜程式。
- 成本高昂:建構大型的 GPU 系統成本相當高,企業需投入極高的花費來購買大量的 GPU。
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