GPU缺貨＋漲價，居然是它倆惹的禍

內存缺貨、CPU缺貨、硬碟缺貨都會經常聽說，但過去6個月，全球GPU一直處於供應短缺的狀態。

究其原因，第一是，GPU現在已成為人工智慧的大腦，人工智慧產業的發展帶來了大量的需求；第二則是挖掘加密貨幣的礦機很大一部分都是顯卡礦機，同樣需要大量的GPU。

GPU晶元

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GPU缺貨價格水漲船高

誰也沒有想到，作為遊戲和圖像渲染核心的GPU會出現長時間的缺貨狀態，並且價格水漲船高。

根據一些做人工智慧的公司反映，最新的GPU價格已經和半年前相比上漲了15%，並且還會延遲4周才能交貨。

這對人工智慧公司的研發工作產生了一定影響，沒有更多的GPU晶元就無法進行更多的計算，整個公司的項目進度被迫延後。

GPU礦機

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AI是企業級需求 挖礦是消費級需求

為什麼會出現GPU缺貨的現象？

人工智慧產業的爆髮式增長和加密貨幣的挖礦產業是導致GPU缺貨的主要原因。

現在人工智慧產業，上到谷歌、阿里、百度這種互聯網巨頭，下到大量初創公司都投身於此，人工智慧產業規模迅速增長。隨之而來的就是對GPU晶元的大量需求。

另一個導致GPU缺貨的原因是加密貨幣的火爆，讓礦工們加大了挖礦的投入。

根據統計，加密貨幣礦工去年購買了總價值為7.76億美元的300多萬個GPU晶元。礦工們對於GPU晶元的搶購潮，甚至迫使英偉達對每家公司每天購買的晶元數量進行了限購措施。

CPU和GPU核心數量對比示例

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為什麼AI和挖礦需要大量GPU晶元

人工智慧和挖礦為什麼都選擇了GPU晶元進行運算？

因為GPU的關鍵性能是並行運算，它可以同時處理運算。並且可以將複雜問題分解成更簡單的問題，然後同時進行運算。對於人工智慧產業而言，GPU可以同時處理大量數據，適合深度學習的使用場景。

與CPU相比，GPU消耗電能相對較少，並且在主板上需求的空間很小，通過密集的部署，可以高效完成神經網路所需的大量數學運算。

而在挖礦方面，由於加密貨幣的計算是有一定的公式的，只需要對公式進行不斷地運算就能得到答案，也就是挖到礦。

相比於CPU，GPU的核心多，CPU常見的有一般4核、8核、16核等，而GPU多大上千核，計算速度更快。CPU雖然能夠精準給出答案，但效率明顯不如GPU。

谷歌推出的TPU晶元

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有沒有新的晶元能替代GPU

GPU晶元難道就無可取代嗎？目前，谷歌已經創造了自己的人工智慧晶元--TPU。TPU（張量處理單元）與傳統的GPU（圖形處理器）/CPU（純量處理器）組合相比，處理速度要快上15-30倍，Alpha Go就是用了TPU晶元。

而Facebook也在招兵買馬，希望打造出自己的AI晶元。還有一些公司也在設計專為人工智慧服務的晶元，並且將其投入到更加細分的市場。

在挖礦方面，採用ASIC晶元的礦機效率完爆GPU晶元的礦機，並且價格還更便宜。ASIC礦機的大量使用，將會使GPU挖礦方式逐漸退潮，對於GPU的缺貨漲價現象有一定的緩解。

結語：

GPU晶元的缺貨和漲價，沒想到是AI和挖礦"惹的禍"。不過，這樣一來也促使了新的AI和挖礦晶元出現。會使GPU的缺貨漲價現象得到一定的緩解。同樣，對於半導體企業來說這是一個切入AI晶元的新機會。AI晶元的興起，啟示了中國晶元產業布局的另一個方向。

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