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t中國異構計算行業(yè)規(guī)模走勢預測及未來創(chuàng)新趨勢報告2024-2030年

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《報告編號》: BG473313
《出版時間》: 2024年1月
《出版機構》: 中智正業(yè)研究院
《交付方式》: EMIL電子版或特快專遞 
《報告價格》:【紙質版】: 6500元 【電子版】: 6800元 【紙質+電子】: 7000元
《訂購電話》:  18115736093   18115736093（兼并微信）
《聯(lián) 系 人》: 魏佳  
《報告來源》：http://www.zzzyyjy.com/473313.html


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內容簡介：
 

第一章 2021-2023年算力行業(yè)發(fā)展分析
1.1 算力行業(yè)綜述
1.1.1 算力發(fā)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(yè)運行狀況
1.2.1 算力規(guī)模分析
1.2.2 算力資源分布
1.2.3 算力發(fā)展問題
1.2.4 算力發(fā)展展望
1.3 “東數(shù)西算”工程建議意義
1.3.1 東數(shù)西算定義
1.3.2 東數(shù)西算發(fā)展歷程
1.3.3 東數(shù)西算發(fā)展規(guī)劃
1.3.4 東數(shù)西算發(fā)展原因
1.3.5 東數(shù)西算戰(zhàn)略意義
1.4 典型國家數(shù)據中心集群發(fā)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(fā)展環(huán)境分析
2.1 經濟環(huán)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(yè)經濟運行情況
2.1.5 中國宏觀經濟發(fā)展展望
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 算力行業(yè)政策
2.2.2 IGBT行業(yè)政策
2.2.3 AI芯片行業(yè)政策
2.2.4 儲存芯片行業(yè)政策
2.3 社會環(huán)境
2.3.1 社會消費規(guī)模
2.3.2 居民收入水平
2.3.3 居民消費結構
2.3.4 城鎮(zhèn)化水平
2.3.5 科技研發(fā)投入
2.4 產業(yè)環(huán)境
2.4.1 AI芯片產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.2 AI芯片產業(yè)鏈梳理
2.4.3 AI芯片產業(yè)區(qū)域分布
2.4.4 AI芯片代表企業(yè)產能
2.4.5 AI芯片行業(yè)競爭分析
2.4.6 AI芯片行業(yè)市場集中度
第三章 2021-2023年異構計算行業(yè)發(fā)展分析
3.1 異構計算行業(yè)概述
3.1.1 異構計算定義
3.1.2 異構計算優(yōu)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(fā)展分析
3.2.1 AI算力基本概述
3.2.2 AI算力發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.3 異構AI算力概述
3.2.4 異構AI算力發(fā)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(fā)展建議
3.3 超異構計算發(fā)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(tǒng)綜述
3.3.5 超異構操作系統(tǒng)
3.3.6 超異構技術挑戰(zhàn)
3.4 異構設計協(xié)同發(fā)展
3.4.1 異構計算的設計流程和方法
3.4.2 軟硬協(xié)同助力異構計算發(fā)展
3.5 異構計算發(fā)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(yōu)化路徑
3.5.3 異構計算發(fā)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(fā)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(guī)模
4.1.6 國產芯片技術分析
4.2 GPU
4.2.1 GPU產業(yè)基本概述
4.2.2 GPU行業(yè)發(fā)展歷程
4.2.3 GPU市場規(guī)模分析
4.2.4 GPU市場競爭格局
4.2.5 微架構與平臺生態(tài)
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(yè)發(fā)展背景
4.3.2 DPU產品發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.3 DPU市場規(guī)模分析
4.3.4 DPU行業(yè)技術架構
4.3.5 DPU上游產業(yè)分析
4.3.6 DPU技術優(yōu)勢分析
4.3.7 DPU核心價值分析
4.3.8 DPU廠商軟硬件生態(tài)
4.4 ASIC
4.4.1 ASIC行業(yè)概覽
4.4.2 ASIC市場規(guī)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(yè)基本概述
4.5.2 FPGA市場規(guī)模分析
4.5.3 FPGA行業(yè)競爭格局
4.5.4 FPGA技術發(fā)展分析
4.5.5 FPGA行業(yè)發(fā)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(yè)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(fā)展問題
第六章 2021-2023年異構計算應用領域——人工智能行業(yè)分析
6.1 人工智能行業(yè)概述
6.1.1 人工智能定義
6.1.2 人工智能發(fā)展歷程
6.1.3 人工智能政策背景
6.1.4 人工智能產業(yè)鏈
6.2 中國人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
6.2.1 人工智能行業(yè)核心技術
6.2.2 人工智能產業(yè)規(guī)模分析
6.2.3 人工智能行業(yè)投資分析
6.2.4 人工智能行業(yè)人才培養(yǎng)
6.2.5 人工智能行業(yè)區(qū)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(fā)動態(tài)
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(yè)規(guī)模解讀
6.3.4 產品發(fā)展現(xiàn)狀
6.3.5 產業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)
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(yè)規(guī)模解讀
6.4.3 應用領域特征
6.4.4 產品架構發(fā)展
6.4.5 技術研發(fā)趨勢
6.4.6 工業(yè)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(yè)規(guī)模解讀
6.5.3 產品技術洞察
6.5.4 產業(yè)廠商表現(xiàn)
6.5.5 HERO異構平臺
6.5.6 產業(yè)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(yè)規(guī)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(yè)基本定義
6.7.2 賽道資本情況
6.7.3 產業(yè)規(guī)模解讀
6.7.4 產品發(fā)展洞察
6.7.5 AI計算平臺案例
6.7.6 產業(yè)趨勢探討
第七章 2021-2023年異構計算應用領域——其他應用行業(yè)分析
7.1 游戲開發(fā)
7.1.1 游戲開發(fā)類型分析
7.1.2 游戲開發(fā)廠商現(xiàn)狀
7.1.3 游戲開發(fā)商業(yè)模式
7.1.4 行業(yè)競爭壁壘分析
7.1.5 行業(yè)中外廠商對比
7.1.6 中國游戲廠商出海
7.1.7 行業(yè)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(yè)鏈分析
7.2.3 汽車仿真技術行業(yè)規(guī)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(shù)字孿生
7.3.1 數(shù)字孿生基本概念
7.3.2 數(shù)字孿生技術框架
7.3.3 數(shù)字孿生驅動因素
7.3.4 數(shù)字孿生市場規(guī)模
7.3.5 數(shù)字孿生學術情況
7.3.6 數(shù)字孿生投融資情況
7.3.7 51WORLD案例分析
7.4 5G行業(yè)
7.4.1 5G行業(yè)政策發(fā)布情況
7.4.2 5G行業(yè)市場規(guī)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(yè)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(guī)模
7.5.2 云計算市場結構
7.5.3 云計算情況
7.5.4 云計算競爭格局
7.5.5 云計算企業(yè)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(fā)展前景
第八章 2021-2023年國際異構計算行業(yè)重點企業(yè)經營狀況分析
8.1 英特爾（INTC）
8.1.1 企業(yè)發(fā)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(chuàng)新
8.1.5 英特爾產品分析
8.1.6 2022年企業(yè)經營狀況分析
8.1.7 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.1.8 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.2 超威半導體（AMD）
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 AMD GPU發(fā)展分析
8.2.3 AMD Chiplet發(fā)展分析
8.2.4 AMD 異構計算發(fā)展分析
8.2.5 2022年企業(yè)經營狀況分析
8.2.6 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.2.7 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.3 英偉達（NVDA）
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 Nvidia產品分析
8.3.3 Nvidia GPU發(fā)展分析
8.3.4 2022年企業(yè)經營狀況分析
8.3.5 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.3.6 2023年企業(yè)經營狀況分析
第九章 2020-2023年中國異構計算行業(yè)重點企業(yè)經營狀況分析
9.1 寒武紀
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 經營效益分析
9.1.3 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)略
9.1.7 未來前景展望
9.2 海光信息
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 經營效益分析
9.2.3 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)略
9.2.7 未來前景展望
9.3 景嘉微
9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2 經營效益分析
9.3.3 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)略
9.3.7 未來前景展望
9.4 芯原股份
9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2 經營效益分析
9.4.3 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)略
9.4.7 未來前景展望
9.5 龍芯中科
9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2 經營效益分析
9.5.3 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)略
9.5.7 未來前景展望
第十章 2021-2023年中國異構計算行業(yè)投資分析
10.1 異構計算投資規(guī)模分析
10.1.1 行業(yè)融資規(guī)模
10.1.2 單筆融資規(guī)模
10.1.3 行業(yè)融資事件
10.1.4 投融資輪次分析
10.1.5 投融資區(qū)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(yè)投資
10.2.3 科技企業(yè)投資
10.2.4 企業(yè)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 2024-2030年異構計算行業(yè)發(fā)展趨勢及預測
11.1 異構計算行業(yè)發(fā)展趨勢分析
11.1.1 CPU行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.2 GPU行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.3 FPGA行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.4 ASIC行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.5 DPU行業(yè)發(fā)展趨勢
11.2 異構計算行業(yè)發(fā)展規(guī)模預測
11.2.1 人工智能芯片市場規(guī)模預測
11.2.2 GPU市場規(guī)模預測
11.2.3 DPU市場規(guī)模預測
11.2.4 FPGA市場規(guī)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(yè)算力應用分布情況
圖表 各國計算力指數(shù)及排名
圖表 2016-2023年中國算力總規(guī)模
圖表 算力分類
圖表 2017-2023年中國在用數(shù)據中心機架規(guī)模
圖表 中國數(shù)據中心區(qū)域分布情況
圖表 各地區(qū)建設數(shù)據中心的優(yōu)缺點分析
圖表 2016-2030年中國數(shù)據規(guī)模增長預測
圖表 不同類型業(yè)務時延的要求
圖表 “東數(shù)西算”工程產業(yè)鏈
圖表 東數(shù)西算發(fā)展歷程
圖表 “東數(shù)西算”算力樞紐規(guī)劃
圖表 東數(shù)西算樞紐節(jié)點分布
圖表 東數(shù)西算樞紐節(jié)點區(qū)域特點及布局思路
圖表 東數(shù)西算樞紐節(jié)點區(qū)域特點及布局思路
圖表 “東數(shù)西算”地區(qū)各類創(chuàng)新
圖表 部分地區(qū)工業(yè)用地成交樓面均價對比
圖表 部分地區(qū)一般工商業(yè)電度用電價格
圖表 各地區(qū)電力資源情況及價格水平
圖表 十四五“數(shù)字蕪湖”建設指標
圖表 蕪湖市城區(qū)圖
圖表 長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)數(shù)據中心集群項目
圖表 韶關數(shù)據中心集群建設項目
圖表 韶關市城區(qū)圖
圖表 成都市“十四五”新型基礎設施建設主要指標
圖表 成都市城區(qū)圖
圖表 慶陽市數(shù)字經濟“十四五”發(fā)展目標
圖表 慶陽市城區(qū)圖
圖表 張家口市數(shù)字經濟發(fā)展指標
圖表 張家口市城區(qū)圖
圖表 和林格爾數(shù)據中心集群建設項目
圖表 數(shù)字呼和浩特建設主要指標
圖表 呼和浩特市城區(qū)圖
圖表 2018-2023年國內生產總值及其增長速度
圖表 2023年GDP初步核算數(shù)據
圖表 2023年固定資產投資（不含農戶）同比增速
圖表 2023年固定資產投資（不含農戶）主要數(shù)據
圖表 2022-2023年固定資產投資（不含農戶）同比增速
圖表 2023年固定資產投資（不含農戶）主要數(shù)據
圖表 2023年各月累計營業(yè)收入與利潤總額同比增速
圖表 2023年各月累計利潤率與每百元營業(yè)收入中的成本
圖表 2023年分經濟類型營業(yè)收入與利潤總額增速
圖表 2023年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要財務指標
圖表 2022-2023年規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長速度
圖表 2023年規(guī)模以上工業(yè)生產主要數(shù)據
圖表 2023年規(guī)模以上工業(yè)生產主要數(shù)據（續(xù)）
圖表 2021-2023年算力行業(yè)相關政策
圖表 2019-2023年IGBT行業(yè)相關政策
圖表 2020-2023年AI芯片行業(yè)相關政策
圖表 2020-2023年儲存芯片行業(yè)相關政策
圖表 2018-2023年社會消費品零售總額及其增長速度
圖表 2022-2023年社會消費品零售總額同比增速
圖表 2022-2023年按消費類型分零售額同比增速
圖表 2023年全國及分城鄉(xiāng)居民人均可支配收入與增速
圖表 2023年上半年全國及分城鄉(xiāng)居民人均可支配收入與增速
圖表 2023年居民人均消費支出及構成
圖表 2023年居民人均消費支出及構成
圖表 1979-2023年中國人口和城鎮(zhèn)化率
圖表 聯(lián)合國預計2050年中美韓日城鎮(zhèn)化率
圖表 2020-2022年中國鄉(xiāng)村勞動力人口相關主要數(shù)據
圖表 中國與部分發(fā)達國家的農業(yè)及城鎮(zhèn)化水平比較
圖表 11個中高收入國家和地區(qū)城鎮(zhèn)化率平均年增長曲線
圖表 中高、高收入國家城鎮(zhèn)化率不同發(fā)展階段平均所需年限
圖表 不同城鎮(zhèn)化率水平下的中國縣級行政區(qū)城鎮(zhèn)率年上升速度
圖表 人口大國城鎮(zhèn)化率65-75%期間變動占比
圖表 2012-2022年典型高收入、中高收入國家100放上城市人口占比變化
圖表 中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展歷程
圖表 人工智能芯片應用場景
圖表 2014-2023年中國人工智能芯片相關論文數(shù)量
圖表 人工智能芯片產業(yè)產業(yè)鏈
圖表 中國人工智能芯片產業(yè)產業(yè)鏈全景圖
圖表 人工智能芯片產業(yè)產業(yè)鏈生產企業(yè)分布熱力地圖
圖表 人工智能芯片產業(yè)代表性企業(yè)區(qū)域分布圖
圖表 2022年中國人工智能芯片企業(yè)TOP50區(qū)域分布情況
圖表 2023年中國人工智能芯片企業(yè)TOP20（一）
圖表 2023年中國人工智能芯片企業(yè)TOP20（二）
圖表 2022年人工智能芯片產業(yè)代表性企業(yè)產能/產量情況
圖表 中國人工智能芯片行業(yè)競爭梯隊（按注冊資本）
圖表 中國人工智能芯片行業(yè)供應商的議價能力
圖表 中國人工智能芯片行業(yè)消費者的議價能力
圖表 中國人工智能芯片行業(yè)潛在進入者威脅能力
圖表 中國人工智能芯片行業(yè)現(xiàn)有企業(yè)之間競爭力
圖表 中國人工智能芯片行業(yè)競爭狀態(tài)總結
圖表 2018-2022年中國人工智能芯片代表上市公司相關營收占比情況
圖表 快手LAOFENDP異構計算架構
圖表 快手LAOFENDP架構圖
圖表 網絡、存儲、計算加速后示意圖
圖表 CPU、ASIC、GPU、FPGA特性簡單對比
圖表 CPU、ASIC、GPU、FPGA特點對比
圖表 CPU、ASIC、GPU、FPGA能效與靈活性對比
圖表 串行編程示意圖
圖表 AI對于算力需求指數(shù)級遞增
圖表 人工智能算力發(fā)展原因分析
圖表 異構AI算力操作平臺架構
圖表 異構AI算力適配平臺架構
圖表 AI推理加速引擎TACO INFER
圖表 異構多核模式
圖表 計算架構發(fā)展階段
圖表 超異構計算機的功能模塊分類
圖表 復雜大系統(tǒng)分解成簡單小系統(tǒng)
圖表 依據系統(tǒng)的性能/靈活性特征進行分層
圖表 架構靈活性與性能對比
圖表 CHIPLET技術方案1
圖表 CHIPLET技術方案2
圖表 CHIPLET技術方案3
圖表 方案性能提升對比
圖表 CHIPLET和超異構聯(lián)系
圖表 所有計算架構歸一到超異構計算圖示
圖表 按照系統(tǒng)規(guī)模的操作系統(tǒng)分類
圖表 經典計算機的功能模塊
圖表 單核系統(tǒng)的用于調度的隊列框圖
圖表 超異構操作系統(tǒng)的任務調度
圖表 超異構操作系統(tǒng)分層架構
圖表 內存旁路實現(xiàn)高性能數(shù)據交互
圖表 應用跨不同類型處理器
圖表 分布式擴展示意圖
圖表 異構計算基本設計流程
圖表 LAOFE方案架構
圖表 英特爾CPU在異構世界中的演進
圖表 英特爾XPU系統(tǒng)
圖表 CPU異構的處理架構
圖表 多異構融合示意圖
圖表 中央處理器處理程序
圖表 中央處理器指令集架構
圖表 不同指令集架構對比
圖表 2021-2023年按供應商劃分的全球數(shù)據中心CPU市場收入份額
圖表 2014-2022年中國服務器行業(yè)出貨量及同比增速
圖表 2014-2022年中國服務器CPU市場規(guī)模測算
圖表 2014-2022年中國服務器PC CPU市場規(guī)模測算
圖表 2025年信創(chuàng)PC及服務器出貨量
圖表 國產自研芯片對比分析圖
圖表 GPU產業(yè)位置
圖表 CPU和GPU主要區(qū)別及示意圖
圖表 GPU發(fā)展歷程
圖表 2020-2023年全球PC GPU競爭格局走勢圖
圖表 2021-2023年全球獨立GPU競爭格局情況
圖表 NVIDIA TESLA微架構中SM架構圖
圖表 GPU中的內存層次結構
圖表 異構計算框架OPEN CL
圖表 2020-2022年中國GPU投融資事件數(shù)量及規(guī)模變動
圖表 DPU在云計算場景實現(xiàn)全卸載
圖表 2020-2025年全球DPU市場規(guī)模預測
圖表 DPU構建虛擬機、容器、裸金屬的統(tǒng)一云基礎設施底座
圖表 用戶態(tài)VDPA框架
圖表 DPU用戶態(tài)虛擬交換網絡卸載
圖表 RDMA協(xié)議與TCP/IP協(xié)議棧數(shù)據路徑對比
圖表 DPU暴露VIRTIO-BLK或NVME存儲接口給云主機
圖表 DPU加速CEPH、ISCSI存儲協(xié)議
圖表 DPU加速NVME-OF存儲協(xié)議
圖表 虛擬化計算系統(tǒng)卸載
圖表 DPU產業(yè)鏈分析
圖表 EDA支撐數(shù)字經濟產值
圖表 2012-2022年全球EDA市場規(guī)模及增長情況
圖表 2012-2022年中國EDA市場規(guī)模及增長情況
圖表 全球EDA行業(yè)簡要格局
圖表 2022年中國EDA市場格
圖表 EDA主要分類
圖表 不同工藝節(jié)點下的芯片所集成的硬件IP的數(shù)量（平均值）
圖表 2018-2027年全球半導體IP市場規(guī)模
圖表 SOC芯片的流片成本與制程的關系
圖表 DPU技術優(yōu)勢
圖表 業(yè)界主流DPU廠商當前軟硬件生態(tài)
圖表 ASIC芯片定制分類
圖表 2018-2022年中國人工智能芯片行業(yè)ASIC市場規(guī)模情況
圖表 ASIC芯片的全球競爭格局與中國廠商突圍情況
圖表 頭部廠商進入ASIC領域架構及時間
圖表 谷歌TPU迭代產品對比
圖表 TPU V4I的性能和能耗對比（基準為TPUV2）
圖表 TPU V1 FLOOR PLAN
圖表 TPUV1 BLOCK DIAGRAM
圖表 TPU V1向TPU V2架構演進
圖表 TPU V2芯片包含兩個相連的TENSOR CORE
圖表 TPU V2 FLOORPLAN
圖表 TPU V4 MXU數(shù)量翻倍，峰值算力大幅提升
圖表 GAUDI架構實現(xiàn)MME和TPC并行運算，大大提升計算效率
圖表 GAUDI 2 BLOCK DIAGRAM
圖表 FPGA工作原理
圖表 FPGA行業(yè)產業(yè)鏈
圖表 2017-2023年中國FPGA行業(yè)市場規(guī)模
圖表 2016-2022年全球FPGA芯片市場規(guī)模
圖表 中國FPGA芯片市場格局
圖表 FPGA設計發(fā)展階段
圖表 芯片設計流程
圖表 晶圓尺寸的演進
圖表 芯片晶圓的構成
圖表 氧化物在晶圓表面的保護作用
圖表 干法氧化和濕法氧化
圖表 晶圓表面圖示
圖表 光刻步驟圖示
圖表 光刻的主要流程
圖表 濕法刻蝕和干法刻蝕
圖表 摻雜實現(xiàn)半導體特性的控制
圖表 兩種摻雜工藝對比
圖表 半導體器件中薄膜層與襯底層
圖表 顯微鏡下的芯片一角
圖表 薄膜沉積中的兩種工藝：PVD與CVD
圖表 CMP（化學機械拋光）工藝
圖表 封裝外型圖示
圖表 封裝方式發(fā)展歷程圖
圖表 封裝形式發(fā)展階段細分
圖表 BUMPING工藝示意圖
圖表 重布線層技術示意圖
圖表 硅中介層技術示意圖
圖表 硅通孔技術示意圖
圖表 先進封裝技術的發(fā)展趨勢圖
圖表 傳統(tǒng)封裝與晶圓級別封裝對比
圖表 3DIC與2.5D封裝對比
圖表 系統(tǒng)級封裝示意圖
圖表 CHIPLET封裝示意圖
圖表 長電科技封裝項目
圖表 華天科技封裝技術項目
圖表 富通微電封裝技術項目
圖表 AMKOR封裝解決方案
圖表 芯片良率與芯片面積的關系
圖表 芯片成本隨工藝節(jié)點微縮遞增
圖表 典型芯粒產品
圖表 TSV基本結構示意圖
圖表 臺積電COWOS封裝技術路線
圖表 賽靈思FPGA COWOS封裝
圖表 CEA-LETI96核處理器集成技術
圖表 英特爾FOVEROS技術
圖表 片外存儲從并排布局轉為三維堆疊
圖表 HBM架構和封裝集成示意圖
圖表 臺積電INFO SOW技術
圖表 英偉達A100芯片與特斯拉DOJO訓練TILE主要性能指標對比
圖表 英特爾EMIB互連技術
圖表 鍵合技術的演進
圖表 AMD3D芯粒技術
圖表 臺積電SOIC-WOW混合鍵合技術
圖表 先進封裝技術兩個發(fā)展方向
圖表 人工智能分類
圖表 中國人工智能行業(yè)發(fā)展歷程
圖表 2023年人工智能行業(yè)相關政策
圖表 人工智能產業(yè)全景圖譜
圖表 2022年中國人工智能核心技術分布情況
圖表 2020-2027年中國人工智能產業(yè)規(guī)模
圖表 2017-2023年中國人工智能產業(yè)投資輪次分布情況
圖表 2021-2023年中國人工智能產業(yè)按技術領域投資分布情況
圖表 2021-2023年中國人工智能融資事件數(shù)按區(qū)域分布情況
圖表 2021-2023年中國人工智能獨角獸融資情況
圖表 人工智能各技術方向崗位人才供需比
圖表 全國首批建設“人工智能”本科新專業(yè)高校名單
圖表 2022年中國人工智能科技產業(yè)區(qū)域競爭力評價指數(shù)排名TOP10
圖表 2022年中國四大經濟圈人工智能科技產業(yè)區(qū)域競爭力評價指數(shù)排名情況
圖表 服務器系統(tǒng)分層體系架構
圖表 異構可擴展體系結構
圖表 FPGA加速器構建過程
圖表 異構計算資源能力描述
圖表 智能應用算法能力描述
圖表 深度學習框架
圖表 FPGA深度學習庫函數(shù)和算子
圖表 NPU深度學習算子庫
圖表 FPGA加速運算功能實現(xiàn)
圖表 FPGA智能計算算子庫
圖表 智能計算協(xié)處理加速模塊布局
圖表 NPU架構芯片
圖表 基于K8S的資源管理與調度模型
圖表 異構計算資源能力描述表
圖表 KUBERNETES SCHEDULER調度原理
圖表 智能計算協(xié)處理加速模塊數(shù)據流圖
圖表 機器學習應用的開發(fā)閉環(huán)
圖表 2021-2023年中國機器學習行業(yè)融資熱度分布與熱度TOP1賽道情況
圖表 2021-2023年中國機器學習獲投典型產品融資熱度分布
圖表 2021-2023年中國機器學習融資事件輪次分布
圖表 2020-2023年中國機器學習應用產品與服務規(guī)模
圖表 2023年中國機器學習應用下游領域分布
圖表 機器學習產品形態(tài)與功能
圖表 機器學習開發(fā)平臺核心指標供需表現(xiàn)
圖表 機器學習產品當前主要建設情況
圖表 機器學習主流參與玩家產業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)表現(xiàn)與未來布局趨勢
圖表 2021-2023年中國計算機視覺行業(yè)融資熱度分布
圖表 2021-2023年中國計算機視覺獲投典型產品融資熱度分布
圖表 2021-2023年中國計算機視覺融資事件輪次分布
圖表 2020-2027年中國計算機視覺產業(yè)規(guī)模
圖表 2023年中國計算機視覺應用下游領域分布
圖表 2023年中國計算機視覺落地行業(yè)賽道特征
圖表 端邊云協(xié)同的計算機視覺產品架構
圖表 AI視覺技術工業(yè)界落地效用曲線
圖表 工業(yè)AI視覺廠商發(fā)展路徑探討：標準化與定制化
圖表 廠商發(fā)展路徑探討：降成本、促銷量的正向循環(huán)
圖表 異構計算架構CANN運行流程
圖表 異構計算架構CANN編程定制點優(yōu)勢
圖表 昇騰異構計算架構CANN介紹
圖表 2021-2023年中國智能機器人企業(yè)按金額量級融資事件數(shù)
圖表 2021-2023年中國智能機器人企業(yè)融資輪次分布
圖表 2021-2023年中國智能機器人行業(yè)融資熱度分布
圖表 2020-2027年中國智能機器人市場規(guī)模
圖表 智能機器人典型產品和技術應用分析
圖表 智能機器人產業(yè)生態(tài)及廠商分析
圖表 第七代酷睿I5-7600T性能指標參考
圖表 ARRIA 10 GX 1150性能指標
圖表 產業(yè)技術發(fā)展短期、長期趨勢
圖表 2021-2023年中國智能語音應用與人機交互行業(yè)融資熱度分布
圖表 2021-2023年中國智能語音獲投典型產品融資熱度分布
圖表 2021-2023年中國智能語音融資事件輪次分布
圖表 智能語音應用產品洞察分析
圖表 2020-2027年中國智能語音應用規(guī)模
圖表 2023年中國智能語音應用下游領域分布
圖表 2020-2027年中國人機交互產業(yè)規(guī)模
圖表 2023年中國對話式AI市場下游領域分布
圖表 TENGINE-LITE API推理框架
圖表 TENGINE-LITE運行方式
圖表 語音識別算法流程
圖表 CORTEX-M4上的性能數(shù)據
圖表 AID.SPEECH典型應用場景
圖表 機交互對話模型分析
圖表 知識圖譜、自然語言處理核心產品市場規(guī)模界定范圍
圖表 2021-2023年中國知識圖譜行業(yè)融資熱度分布
圖表 2021-2023年中國知識圖譜獲投典型產品融資熱度分布
圖表 2021-2023年中國知識圖譜融資事件輪次分布
圖表 2021-2023年中國NLP行業(yè)融資熱度、獲投產品與融資輪次分布
圖表 2020-2027年中國知識圖譜產業(yè)規(guī)模
圖表 2020-2027年中國自然語言處理產業(yè)規(guī)模
圖表 2023年中國知識圖譜應用下游領域分布
圖表 2023年中國自然語言處理應用下游領域分布
圖表 知識圖譜產品商業(yè)化路徑
圖表 寶德AI加速計算服務器PR4908P
圖表 AL智能平臺一站式開發(fā)管理：數(shù)據/訓練/管理/部署
圖表 知識圖譜廠商的發(fā)展策略洞察
圖表 NLP技術應用場景與廠商發(fā)展趨勢
圖表 游戲開發(fā)原理
圖表 游戲開發(fā)類型
圖表 游戲開發(fā)行業(yè)研運一體化
圖表 部分上市游戲公司產業(yè)布局情況
圖表 游戲開發(fā)商商業(yè)模式（一）：“端轉手”
圖表 游戲開發(fā)商商業(yè)模式（二）：細分賽道研發(fā)
圖表 游戲開發(fā)行業(yè)競爭壁壘
圖表 中外游戲廠商對比
圖表 2014-2022年中國自主研發(fā)游戲海外市場實際銷售收入
圖表 2022年中國自研游戲海外類型收入占比
圖表 2022年中國自研游戲海外地區(qū)收入占比
圖表 游戲開發(fā)行業(yè)制約因素分析
圖表 游戲開發(fā)行業(yè)驅動因素分析
圖表 游戲中異構計算效果
圖表 汽車仿真技術行業(yè)分類
圖表 汽車仿真技術行業(yè)特征
圖表 汽車仿真技術產業(yè)鏈上游環(huán)節(jié)分析
圖表 汽車仿真技術產業(yè)鏈中游環(huán)節(jié)分析
圖表 汽車仿真技術產業(yè)鏈下游環(huán)節(jié)分析
圖表 2016-2026年中國汽車仿真技術行業(yè)規(guī)模預測
圖表 汽車仿真技術企業(yè)競爭力分析
圖表 汽車仿真技術上市公司
圖表 百度百舸AI IAAS解決方案
圖表 百度百舸模型迭代端到端性能提升及成本下降效果
圖表 百度百舸AI容器調度
圖表 百度百舸GPU容器虛擬2.0方案
圖表 百度百舸資源解耦按需掛載
圖表 數(shù)字孿生概念
圖表 數(shù)字孿生等級劃分
圖表 數(shù)字孿生產業(yè)圖譜
圖表 數(shù)字孿生系統(tǒng)架構
圖表 數(shù)字孿生關鍵技術
圖表 2017-2025年中國數(shù)字經濟市場規(guī)模
圖表 2017-2022年產業(yè)數(shù)字化與數(shù)字產業(yè)化在數(shù)字經濟結構比重
圖表 數(shù)字孿生與工業(yè)互聯(lián)網雙向賦能
圖表 2019-2023年數(shù)字孿生相關政策概覽
圖表 數(shù)字孿生下游行業(yè)需求
圖表 2020-2025年中國數(shù)字孿生市場規(guī)模
圖表 2017-2023年中國及全球數(shù)字孿生相關論文發(fā)布情況
圖表 2017-2023年主要國家數(shù)字孿生領域論文累計發(fā)布情況
圖表 2017-2023年國內數(shù)字孿生投融資事件數(shù)量及投融資金額
圖表 2017-2023年數(shù)字孿生企業(yè)投融資輪次分布
圖表 2017-2023年數(shù)字孿生企業(yè)應用場景分布
圖表 2020-2023年5G相關政策文件的地區(qū)占比情況
圖表 2019-2023年全球5G商用情況
圖表 2023年各國家/地區(qū)5G終端產品市場份額
圖表 2023年5G專網應用行業(yè)分布
圖表 2017-2023年中國云計算市場規(guī)模預測趨勢圖
圖表 2023年中國云計算市場結構占比情況
圖表 2018-2023年中國云計算申請數(shù)量
圖表 2023年中國云服務市場份額占比情況
圖表 2018-2023年中國云計算相關企業(yè)注冊量統(tǒng)計情況
圖表 中國云計算相關企業(yè)區(qū)域分布TOP10
圖表 阿里云異構計算產品家族
圖表 云計算行業(yè)相關政策
圖表 FPGA BASED KVS方案與傳統(tǒng)方案性能對比
圖表 INTEL PONTE VECCHIO
圖表 2020-2022年英特爾綜合收益表
圖表 2020-2022年英特爾分部資料
圖表 2020-2022年英特爾收入分地區(qū)資料
圖表 2021-2023年英特爾綜合收益表
圖表 2021-2023年英特爾分部資料
圖表 2021-2023年英特爾收入分地區(qū)資料
圖表 2022-2023年英特爾綜合收益表
圖表 2022-2023年英特爾分部資料
圖表 2022-2023年英特爾收入分地區(qū)資料
圖表 ATI（AMD）顯卡命名規(guī)則
圖表 AMD ROCM平臺
圖表 AMD MI 300
圖表 2020-2022年超威半導體綜合收益表
圖表 2020-2022年超威半導體分部資料
圖表 2020-2022年超威半導體收入分地區(qū)資料
圖表 2021-2023年超威半導體綜合收益表
圖表 2021-2023年超威半導體分部資料
圖表 2021-2023年超威半導體收入分地區(qū)資料
圖表 2022-2023年超威半導體綜合收益表
圖表 2022-2023年超威半導體分部資料
圖表 2022-2023年超威半導體收入分地區(qū)資料
圖表 NVIDIA DGXH100
圖表 NVIDIA DGXGH200
圖表 NVIDIA DRIVE THOR
圖表 CUDA程序流程
圖表 2020-2022年英偉達綜合收益表
圖表 2020-2022年英偉達分部資料
圖表 2020-2022年英偉達收入分地區(qū)資料
圖表 2021-2023年英偉達綜合收益表
圖表 2021-2023年英偉達分部資料
圖表 2021-2023年英偉達收入分地區(qū)資料
圖表 2022-2023年英偉達綜合收益表
圖表 2022-2023年英偉達分部資料
圖表 2022-2023年英偉達收入分地區(qū)資料
圖表 思元370系列產品信息
圖表 2020-2023年寒武紀總資產及凈資產規(guī)模
圖表 2020-2023年寒武紀營業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年寒武紀凈利潤及增速
圖表 2023年寒武紀主營業(yè)務分行業(yè)
圖表 2023年寒武紀主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年寒武紀營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表 2020-2023年寒武紀凈資產收益率
圖表 2020-2023年寒武紀短期償債能力指標
圖表 2020-2023年寒武紀資產負債率水平
圖表 2020-2023年寒武紀運營能力指標
圖表 2020-2023年海光信息總資產及凈資產規(guī)模
圖表 2020-2023年海光信息營業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年海光信息凈利潤及增速
圖表 2023年海光信息主營業(yè)務分行業(yè)
圖表 2023年海光信息主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年海光信息營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表 2020-2023年海光信息凈資產收益率
圖表 2020-2023年海光信息短期償債能力指標
圖表 2020-2023年海光信息資產負債率水平
圖表 2020-2023年海光信息運營能力指標
圖表 景嘉微JM9產品性能參數(shù)
圖表 景嘉微產品布局情況
圖表 景嘉微主要顯卡參數(shù)對比
圖表 景嘉微圖形顯控領域產品在軍用飛機上的應用展示
圖表 景嘉微已量產GPU產品與英偉達GT640性能對比
圖表 2020-2023年景嘉微總資產及凈資產規(guī)模
圖表 2020-2023年景嘉微營業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年景嘉微凈利潤及增速
圖表 2023年景嘉微主營業(yè)務分行業(yè)
圖表 2023年景嘉微主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年景嘉微營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表 2020-2023年景嘉微凈資產收益率
圖表 2020-2023年景嘉微短期償債能力指標
圖表 2020-2023年景嘉微資產負債率水平
圖表 2020-2023年景嘉微運營能力指標
圖表 2020-2023年芯原股份總資產及凈資產規(guī)模
圖表 2020-2023年芯原股份營業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年芯原股份凈利潤及增速
圖表 2023年芯原股份主營業(yè)務分行業(yè)
圖表 2023年芯原股份主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年芯原股份營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表 2020-2023年芯原股份凈資產收益率
圖表 2020-2023年芯原股份短期償債能力指標
圖表 2020-2023年芯原股份資產負債率水平
圖表 2020-2023年芯原股份運營能力指標
圖表 龍芯中科的三個發(fā)展階段
圖表 龍芯中科核心技術性能和取得數(shù)
圖表 龍芯中科核心產品系列
圖表 2020-2023年龍芯中科總資產及凈資產規(guī)模
圖表 2020-2023年龍芯中科營業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年龍芯中科凈利潤及增速
圖表 2023年龍芯中科主營業(yè)務分行業(yè)
圖表 2023年龍芯中科主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年龍芯中科營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表 2020-2023年龍芯中科凈資產收益率
圖表 2020-2023年龍芯中科短期償債能力指標
圖表 2020-2023年龍芯中科資產負債率水平
圖表 2020-2023年龍芯中科運營能力指標
圖表 2016-2023年中國GPU、FPGA、ASIC芯片行業(yè)融資整體情況
圖表 2016-2023年中國GPU、FPGA、ASIC芯片行業(yè)單筆融資情況
圖表 2023年中國GPU、FPGA、ASIC芯片部分投融資事件
圖表 2016-2023年中國GPU、FPGA、ASIC芯片投融資輪次（按事件數(shù)量）
圖表 2016-2023年中國GPU、FPGA、ASIC芯片投融資區(qū)域（按事件數(shù)量）
圖表 2020-2023年中國GPU、FPGA、ASIC芯片行業(yè)投資主體分布
圖表 中國人工智能芯片產業(yè)
圖表 中國科技巨頭人工智能芯片業(yè)務布局
圖表 全球GPU、FPGA、ASIC芯片行業(yè)兼并重組事件分析（一）
圖表 全球GPU、FPGA、ASIC芯片行業(yè)兼并重組事件分析（二）
圖表 GPU、FPGA、ASIC芯片行業(yè)投融資及兼并重組總結
圖表 半導體各崗位人員數(shù)量分布
圖表 DPU軟件系統(tǒng)標準化
圖表 2024-2030年中國人工智能芯片市場規(guī)模預測
圖表 2024-2030年全球GPU市場規(guī)模走勢預測
圖表 2023-2025年中國DPU市場規(guī)模預測
圖表 2023-2025年全球DPU市場規(guī)模預測
圖表 2024-2030年中國FPGA行業(yè)市場規(guī)模預測
圖表 2016-2025年全球FPGA行業(yè)市場規(guī)模預測