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2023-2028年中國異構計算行業市場前瞻分析與未來投資戰略規劃報告

報告編號:1888436       中國行業研究網       2023/8/31 打印
名稱: 2023-2028年中國異構計算行業市場前瞻分析與未來投資戰略規劃報告
網址: http://www.wyfm1053.com/report/20230831/141454742.html
報告價格:

出版日期 2023年8月 報告頁碼 170頁 圖表數量 62個 中文版 15500元 英文版 29500元 中英文版 39500元

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Email: Report@chinairn.com
版權聲明: 本報告由中國行業研究網出品,報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權,任何網站或媒體不得轉載或引用,否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯系本網站,以便獲得全程優質完善服務。
內容簡介: 異構計算是指使用不止一種處理器或內核的系統。 這些系統不僅通過添加相同類型的處理器來提高性能或能效,而且還通過添加不同的協處理器來提高性能或能效,這些協處理器通常結合專門的處理能力來處理特定任務。
在過去,異構計算意味著必須以不同方式處理不同的 ISA,而在現代示例中,異構系統架構 (HSA) 系統在使用多種處理器類型(通常是 CPU 和 GPU)時消除了差異(對于用戶),通常在 相同的集成電路,以提供兩全其美:通用 GPU 處理(除了 GPU 眾所周知的 3D 圖形渲染功能外,它還可以對非常大的數據集執行數學密集型計算),而 CPU 可以運行 操作系統并執行傳統的串行任務。
隨著制造技術的進一步擴展允許以前的分立組件成為片上系統或 SoC 的集成部分,現代計算系統中的異構性水平正在逐漸增加。 例如,許多新處理器現在包括用于與其他設備(SATA、PCI、以太網、USB、RFID、無線電、UART 和內存控制器)以及可編程功能單元和硬件加速器(GPU、密碼學)接口的內置邏輯 協處理器、可編程網絡處理器、A/V 編碼器/解碼器等)。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外相關報刊雜志的基礎信息以及異構計算行業研究單位等公布和提供的大量資料。報告對我國異構計算行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析,重點分析了國內外異構計算行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力,以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了異構計算行業的整體發展動態,對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于異構計算產品生產企業、經銷商、行業管理部門以及擬進入該行業的投資者具有重要的參考價值,對于研究我國異構計算行業發展規律、提高企業的運營效率、促進企業的發展壯大有學術和實踐的雙重意義。
報告目錄:

第一章 2021-2023年算力行業發展分析

1.1 算力行業綜述

1.1.1 算力發展歷程

1.1.2 算力應用領域

1.1.3 算力全球競爭

1.2 中國算力行業運行狀況

1.2.1 算力規模分析

1.2.2 算力資源分布

1.2.3 算力發展問題

1.2.4 算力發展展望

1.3 “東數西算”工程建議意義

1.3.1 東數西算定義

1.3.2 東數西算發展歷程

1.3.3 東數西算發展規劃

1.3.4 東數西算發展原因

1.3.5 東數西算戰略意義

1.4 典型國家數據中心集群發展分析

1.4.1 蕪湖集群

1.4.2 韶關集群

1.4.3 天府集群

1.4.4 慶陽集群

1.4.5 張家口集群

1.4.6 和林格爾集群

第二章 2021-2023年異構計算發展環境分析

2.1 經濟環境

2.1.1 世界宏觀經濟形勢分析

2.1.2 中國宏觀經濟運行情況

2.1.3 中國固定資產投資狀況

2.1.4 中國工業經濟運行情況

2.1.5 中國宏觀經濟發展展望

2.2 政策環境

2.2.1 算力行業政策

2.2.2 igbt行業政策

2.2.3 ai芯片行業政策

2.2.4 儲存芯片行業政策

2.3 社會環境

2.3.1 社會消費規模

2.3.2 居民收入水平

2.3.3 居民消費結構

2.3.4 城鎮化水平

2.3.5 科技研發投入

2.4 產業環境

2.4.1 ai芯片產業發展現狀

2.4.2 ai芯片產業鏈梳理

2.4.3 ai芯片產業區域分布

2.4.4 ai芯片代表企業產能

2.4.5 ai芯片行業競爭分析

2.4.6 ai芯片行業市場集中度

第三章 2021-2023年異構計算行業發展分析

3.1 異構計算行業概述

3.1.1 異構計算定義

3.1.2 異構計算優勢

3.1.3 異構計算歷程

3.1.4 各類異構對比

3.1.5 并行與異構對比

3.2 異構ai算力發展分析

3.2.1 ai算力基本概述

3.2.2 ai算力發展現狀

3.2.3 異構ai算力概述

3.2.4 異構ai算力發展局限

3.2.5 異構ai算力技術平臺

3.2.6 異構ai算力案例分析

3.2.7 異構ai算力發展建議

3.3 超異構計算發展分析

3.3.1 超異構計算概述

3.3.2 超異構核心思路

3.3.3 超異構計算與chiplet

3.3.4 經典操作系統綜述

3.3.5 超異構操作系統

3.3.6 超異構技術挑戰

3.4 異構設計協同發展

3.4.1 異構計算的設計流程和方法

3.4.2 軟硬協同助力異構計算發展

3.5 異構計算發展困境及對策建議

3.5.1 異構計算技術困境

3.5.2 異構計算優化路徑

3.5.3 異構計算發展方向

3.5.4 異構計算技術建議

第四章 2021-2023年異構計算主要服務器市場分析

4.1 cpu

4.1.1 cpu基本概述

4.1.2 cpu發展歷程

4.1.3 全球cpu市場競爭格局

4.1.4 全球服務器cpu市場分析

4.1.5 中國cpu市場規模

4.1.6 國產芯片技術分析

4.2 gpu

4.2.1 gpu產業基本概述

4.2.2 gpu行業發展歷程

4.2.3 gpu市場規模分析

4.2.4 gpu市場競爭格局

4.2.5 微架構與平臺生態

4.2.6 gpu市場應用分析

4.2.7 gpu投融資分析

4.3 dpu

4.3.1 dpu行業發展背景

4.3.2 dpu產品發展現狀

4.3.3 dpu市場規模分析

4.3.4 dpu行業技術架構

4.3.5 dpu上游產業分析

4.3.6 dpu技術優勢分析

4.3.7 dpu核心價值分析

4.3.8 dpu廠商軟硬件生態

4.4 asic

4.4.1 asic行業概覽

4.4.2 asic市場規模

4.4.3 asic市場格局

4.4.4 asic領域頭部廠商

4.4.5 谷歌tpu產品迭代

4.4.6 英特爾gaudi架構

4.5 fpga

4.5.1 fpga行業基本概述

4.5.2 fpga市場規模分析

4.5.3 fpga行業競爭格局

4.5.4 fpga技術發展分析

4.5.5 fpga行業發展障礙

第五章 2021-2023年異構計算芯片技術突破要點

5.1 芯片設計技術分析

5.1.1 芯片設計流程

5.1.2 ai技術設計芯片

5.1.3 超異構芯片設計

5.2 晶圓制備技術分析

5.2.1 晶圓制備

5.2.2 氧化工藝

5.2.3 光刻技術

5.2.4 蝕刻技術

5.2.5 摻雜工藝

5.2.6 薄膜沉積

5.3 芯片封裝技術分析

5.3.1 芯片封裝技術演變

5.3.2 先進封裝技術核心

5.3.3 先進封裝技術歷程

5.3.4 先進封裝技術類型

5.3.5 企業封裝技術進展

5.3.6 先進異構集成封裝

5.3.7 先進封裝技術前沿

5.3.8 先進封裝技術方向

5.3.9 先進封裝發展問題

第六章 2021-2023年異構計算應用領域——人工智能行業分析

6.1 人工智能行業概述

6.1.1 人工智能定義

6.1.2 人工智能發展歷程

6.1.3 人工智能政策背景

6.1.4 人工智能產業鏈

6.2 中國人工智能行業發展現狀

6.2.1 人工智能行業核心技術

6.2.2 人工智能產業規模分析

6.2.3 人工智能行業投資分析

6.2.4 人工智能行業人才培養

6.2.5 人工智能行業區域分布

6.2.6 國產高性能智能計算服務器

6.2.7 人工智能相關產品開發動態

6.3 細分賽道——機器學習

6.3.1 異構計算提效

6.3.2 賽道資本情況

6.3.3 產業規模解讀

6.3.4 產品發展現狀

6.3.5 產業鏈核心環節

6.4 細分賽道——計算機視覺

6.4.1 賽道資本情況

6.4.2 產業規模解讀

6.4.3 應用領域特征

6.4.4 產品架構發展

6.4.5 技術研發趨勢

6.4.6 工業典型應用

6.4.7 泛安防典型應用

6.4.8 異構架構cann

6.5 細分賽道——智能機器人

6.5.1 賽道資本情況

6.5.2 產業規模解讀

6.5.3 產品技術洞察

6.5.4 產業廠商表現

6.5.5 hero異構平臺

6.5.6 產業技術趨勢

6.6 細分賽道——智能語音應用

6.6.1 賽道資本情況

6.6.2 應用產品洞察

6.6.3 產業規模解讀

6.6.4 aid.speech

6.6.5 技術趨勢探討

6.7 細分賽道——知識圖譜與自然語言處理

6.7.1 產業基本定義

6.7.2 賽道資本情況

6.7.3 產業規模解讀

6.7.4 產品發展洞察

6.7.5 ai計算平臺案例

6.7.6 產業趨勢探討

第七章 2021-2023年異構計算應用領域——其他應用行業分析

7.1 游戲開發

7.1.1 游戲開發類型分析

7.1.2 游戲開發廠商現狀

7.1.3 游戲開發商業模式

7.1.4 行業競爭壁壘分析

7.1.5 行業中外廠商對比

7.1.6 中國游戲廠商出海

7.1.7 行業制約和驅動因素

7.1.8 coloros異構計算

7.2 汽車仿真

7.2.1 汽車仿真定義與分類

7.2.2 汽車仿真技術產業鏈分析

7.2.3 汽車仿真技術行業規模

7.2.4 汽車仿真技術競爭格局

7.2.5 百度百舸 ai異構平臺

7.3 數字孿生

7.3.1 數字孿生基本概念

7.3.2 數字孿生技術框架

7.3.3 數字孿生驅動因素

7.3.4 數字孿生市場規模

7.3.5 數字孿生學術情況

7.3.6 數字孿生投融資情況

7.3.7 51world案例分析

7.4 5g行業

7.4.1 5g行業政策發布情況

7.4.2 5g行業市場規模分析

7.4.3 5g網絡覆蓋情況分析

7.4.4 5g用戶量及行業應用

7.4.5 異構計算開源5g架構

7.5 云計算

7.5.1 云計算市場規模

7.5.2 云計算市場結構

7.5.3 云計算專利情況

7.5.4 云計算競爭格局

7.5.5 云計算企業注冊

7.5.6 云異構計算產品

7.5.7 云計算趨勢分析

7.5.8 云計算發展前景

第八章 國際異構計算行業重點企業經營狀況分析

8.1 英特爾(intc

8.1.1 企業發展概況

8.1.2 英特爾cpu布局

8.1.3 英特爾生產代工

8.1.4 英特爾技術創新

8.1.5 英特爾產品分析

8.1.6 企業經營狀況分析

8.2 超威半導體(amd

8.2.1 企業發展概況

8.2.2 amd gpu發展分析

8.2.3 amd chiplet發展分析

8.2.4 amd 異構計算發展分析

8.2.5 企業經營狀況分析

8.3 英偉達(nvda

8.3.1 企業發展概況

8.3.2 nvidia產品分析

8.3.3 nvidia gpu發展分析

8.3.4 企業經營狀況分析

第九章 中國異構計算行業重點企業經營狀況分析

9.1 寒武紀

9.1.1 企業發展概況

9.1.2 經營效益分析

9.1.3 業務經營分析

9.1.4 財務狀況分析

9.1.5 核心競爭力分析

9.1.6 公司發展戰略

9.2 海光信息

9.2.1 企業發展概況

9.2.2 經營效益分析

9.2.3 業務經營分析

9.2.4 財務狀況分析

9.2.5 核心競爭力分析

9.2.6 公司發展戰略

9.3 景嘉微

9.3.1 企業發展概況

9.3.2 經營效益分析

9.3.3 業務經營分析

9.3.4 財務狀況分析

9.3.5 核心競爭力分析

9.3.6 公司發展戰略

9.4 芯原股份

9.4.1 企業發展概況

9.4.2 經營效益分析

9.4.3 業務經營分析

9.4.4 財務狀況分析

9.4.5 核心競爭力分析

9.4.6 公司發展戰略

9.5 龍芯中科

9.5.1 企業發展概況

9.5.2 經營效益分析

9.5.3 業務經營分析

9.5.4 財務狀況分析

9.5.5 核心競爭力分析

9.5.6 公司發展戰略

第十章 2021-2023年中國異構計算行業投資分析

10.1 異構計算投資規模分析

10.1.1 行業融資規模

10.1.2 單筆融資規模

10.1.3 行業融資事件

10.1.4 投融資輪次分析

10.1.5 投融資區域分析

10.2 異構計算投資主體分析

10.2.1 投資主體分布

10.2.2 產業投資基金

10.2.3 科技企業投資

10.2.4 企業橫向收購

10.3 異構計算投資壁壘分析

10.3.1 技術壁壘

10.3.2 資金壁壘

10.3.3 人才壁壘

10.3.4 知識產權壁壘

10.3.5 對外貿易壁壘

第十一章 2023-2028年異構計算行業發展趨勢及預測

11.1 異構計算行業發展趨勢分析

11.1.1 cpu行業發展趨勢

11.1.2 gpu行業發展趨勢

11.1.3 fpga行業發展趨勢

11.1.4 asic行業發展趨勢

11.1.5 dpu行業發展趨勢

11.2 異構計算行業發展規模預測

11.2.1 人工智能芯片市場規模預測

11.2.2 gpu市場規模預測

11.2.3 dpu市場規模預測

11.2.4 fpga市場規模預測

圖表目錄

圖表:算力載體演變歷程

圖表:算力資本、物質資本與經濟增長之間的關系

圖表:計算力的經濟影響

圖表:中國各行業算力應用分布情況

圖表:各國計算力指數及排名

圖表:2020-2022年中國算力總規模

圖表:算力分類

圖表:2021-2023年中國在用數據中心機架規模

圖表:中國數據中心區域分布情況

圖表:各地區建設數據中心的優缺點分析

圖表:2016-2030年中國數據規模增長預測

圖表:不同類型業務時延的要求

圖表:“東數西算”工程產業鏈

圖表:東數西算發展歷程

圖表:“東數西算”算力樞紐規劃

圖表:東數西算樞紐節點分布

圖表:東數西算樞紐節點區域特點及布局思路

圖表:東數西算樞紐節點區域特點及布局思路

圖表:“東數西算”地區各類創新

圖表:部分地區工業用地成交樓面均價對比

圖表:部分地區一般工商業電度用電價格

圖表:各地區電力資源情況及價格水平

圖表:十四五“數字蕪湖”建設指標

圖表:蕪湖市城區圖

圖表:長三角生態綠色一體化發展示范區數據中心集群項目

圖表:韶關數據中心集群建設項目

圖表:韶關市城區圖

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Beneficiary’s bank:
Industrial and commercial bank of china, shenzhen branch

Address of ben’s bank:
1/f, block north financial center, shennan road east 5055, shenzhen, china

Swift bic: icbkcnbjszn

Account name: shenzhen zero power intelligence co., ltd.

Account number: 4000023009200589997

公司簡介
中研普華公司是中國領先的產業研究專業機構,擁有十余年的投資銀行、企業IPO上市咨詢一體化服務、行業調研、細分市場研究及募投項目運作經驗。公司致力于為企業中高層管理人員、企事業發展研究部門人員、風險投資機構、投行及咨詢行業人士、投資專家等提供各行業豐富翔實的市場研究資料和商業競爭情報;為國內外的行業企業、研究機構、社會團體和政府部門提供專業的行業市場研究、商業分析、投資咨詢、市場戰略咨詢等服務。目前,中研普華已經為上萬家客戶(查看客戶名單)包括政府機構、銀行業、世界500強企業、研究所、行業協會、咨詢公司、集團公司和各類投資公司在內的單位提供了專業的產業研究報告、項目投資咨詢及競爭情報研究服務,并得到客戶的廣泛認可;為大量企業進行了上市導向戰略規劃,同時也為境內外上百家上市企業進行財務輔導、行業細分領域研究和募投方案的設計,并協助其順利上市;協助多家證券公司開展IPO咨詢業務。我們堅信中國的企業應該得到貨真價實的、一流的資訊服務,在此中研普華研究中心鄭重承諾,為您提供超值的服務!中研普華的管理咨詢服務集合了行業內專家團隊的智慧,磨合了多年實踐經驗和理論研究大碰撞的智慧結晶。我們的研究報告已經幫助了眾多企業找到了真正的商業發展機遇和可持續發展戰略,我們堅信您也將從我們的產品與服務中獲得有價值和指導意義的商業智慧!
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