英伟达〔Nvidia)成立于1993年,目前是全球最大的独立GPU供应商,也是Al忿片市场的领军者,本报告通过复盘 Nvidia 上市后的发展历程,希望能在帮助投资者发掘Nvidia成功要素的同时,为中国计算芯片行业发o提供借鉴.中金看海外·公司:英伟达,从绘图到计算,从GPU到AI芯片 着眼高端游戏卡业务,逆势于PC市场实现增长。上市初期,Nvidia GPu主要专注PC图形业务,公司产品与PC出货存在较高程度的绑定,以OEM形式销售显卡也是公司重要的收入来源之一。经济危机后,随看智能手机、平粮电脑等消费电子新应用的兴起,终端需求呈现多元化,全球C出货量开始进入下行通道,Nvidia开始将业务重心转向高端游戏卡市场。2009年起,公司几乎每两年刷新一次游戏GPU架构,优异的硬件性能和良好的兼容性使其逐渐扩大了对AMD的市占率领先优势,一度在PC独显市场将AMD市占率压制在20%以下,2010-2015年,公司游戏GPu出货量年复合增速为9%,2013-2018年年复合增速上升至14%。同时,借助平均销售单价强势上升,公司2010-2015年游戏业务收入实现了21%的复合增速,而2013-2018年这一数字更举升至29%。 软硬件结合构筑A芯片领导地位。为了将天生强大的并行运算资源共享给开发者,2006年公司推出了CUDA计算平台,并让未来的每一顾GPU都支持CUDA,尽管这一大胆的决定在初期使Nvidia一度遭遇“显卡门”等困理,但正是这一预见性的发明,使Nvicia拥有了强大的GPU通用计算生态系统:Tesla系列计算卡因此得到了客户的认可,除此之外,cuDNN、 TensorRT、DeepStream等Nvidia自行开发、优化的软件也为_GPu通用计算提供加速。充足的储备使公司一举抓住2016年起数据中心驱动的平导体行业周期,目前公司GPU被广泛用于云厂商的A训练/推理加速任务。FY2019英伟达数据中心业务收入占比增长至接近三成。 【更多详情,请下载:中金看海外·公司:英伟达,从绘图到计算,从GPU到AI芯片】 镝数聚dydata,pdf报告,小数据,可视数据,表格数据
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    中金看海外·公司:英伟达,从绘图到计算,从GPU到AI芯片

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    年份2019
    来源中金公司
    数据类型数据报告
    关键字高端游戏卡, AI芯片, 软硬件结合, 数据中心
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    发布时间2019-11-18
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    数据简介

    英伟达〔Nvidia)成立于1993年,目前是全球最大的独立GPU供应商,也是Al忿片市场的领军者,本报告通过复盘 Nvidia 上市后的发展历程,希望能在帮助投资者发掘Nvidia成功要素的同时,为中国计算芯片行业发o提供借鉴.

    详情描述

    中金看海外·公司:英伟达,从绘图到计算,从GPU到AI芯片
    
    着眼高端游戏卡业务,逆势于PC市场实现增长。上市初期,Nvidia GPu主要专注PC图形业务,公司产品与PC出货存在较高程度的绑定,以OEM形式销售显卡也是公司重要的收入来源之一。经济危机后,随看智能手机、平粮电脑等消费电子新应用的兴起,终端需求呈现多元化,全球C出货量开始进入下行通道,Nvidia开始将业务重心转向高端游戏卡市场。2009年起,公司几乎每两年刷新一次游戏GPU架构,优异的硬件性能和良好的兼容性使其逐渐扩大了对AMD的市占率领先优势,一度在PC独显市场将AMD市占率压制在20%以下,2010-2015年,公司游戏GPu出货量年复合增速为9%,2013-2018年年复合增速上升至14%。同时,借助平均销售单价强势上升,公司2010-2015年游戏业务收入实现了21%的复合增速,而2013-2018年这一数字更举升至29%。
    
    软硬件结合构筑A芯片领导地位。为了将天生强大的并行运算资源共享给开发者,2006年公司推出了CUDA计算平台,并让未来的每一顾GPU都支持CUDA,尽管这一大胆的决定在初期使Nvidia一度遭遇“显卡门”等困理,但正是这一预见性的发明,使Nvicia拥有了强大的GPU通用计算生态系统:Tesla系列计算卡因此得到了客户的认可,除此之外,cuDNN、 TensorRT、DeepStream等Nvidia自行开发、优化的软件也为_GPu通用计算提供加速。充足的储备使公司一举抓住2016年起数据中心驱动的平导体行业周期,目前公司GPU被广泛用于云厂商的A训练/推理加速任务。FY2019英伟达数据中心业务收入占比增长至接近三成。
    
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