导读 近日，JonPeddieResearch(JPR)发布了2022年度GPU发展报告，显示随着市场对AI、高性能计算(HPC)和图形处理需求的增长，GPU供应商数目同样在
近日，JonPeddieResearch(JPR)发布了2022年度GPU发展报告，显示随着市场对AI、高性能计算(HPC)和图形处理需求的增长，GPU供应商数目同样在不断增长，目前已达到了18家。
在上世纪80至90年代，曾经有数十家公司开发图形处理器，不过对3D游戏性能的激烈争夺使得其中大部分参与者退出了争斗，到2010年的时候，仅剩下英伟达和AMD两家为游戏和加速计算研发独立GPU，其余则专注在集成GPU或GPUIP上。过去七到八年里，情况发生了变化，随着AI和HPC的推动，中国的GPU厂商开始涉足这个市场。
JonPeddieResearch的统计里并没有天数智芯和壁仞科技这类针对数据中心的厂商，其余厂商有的是向只面向移动设备提供GPU，有的仅提供GPUIP，剩下的就是面向普通用户及数据中心，相信其中部分公司名字大家都很熟悉了。
SoC：苹果、高通
IP：Arm、DMP、ImaginationTechnology、ThinkSilicon、Verisilicon、Xi-Silicon
数据中心：天数智芯、壁仞科技
PC：AMD、Bolt、芯动科技、英特尔、英伟达、景嘉微、沐曦、摩尔线程、SiArt、象帝先、兆芯
JonPeddieResearch表示，人工智能是中国GPU公司最大的动力，一方面避免了花费巨资向英伟达购买计算加速卡，另一方面可实现技术自主的目标。
开发一个GPU微架构可能需要花数年的时间，较为快捷的办法是购买GPUIP许可，与高端GPU的物理成本相比，已经算是比较低的花销了。
如果选择使用新的制程节点技术，软硬件的实施和开发都相当昂贵，包括布局和平面图、模拟、验证和驱动程序在内一整套流程，GPU的开发成本和时间就会直线飙升，中间稍有犯错就要花数个月的时间解决。