報告說明:
博思數(shù)據(jù)發(fā)布的《2024-2030年中國異構(gòu)計算市場現(xiàn)狀分析及投資前景研究報告》介紹了異構(gòu)計算行業(yè)相關(guān)概述、中國異構(gòu)計算產(chǎn)業(yè)運行環(huán)境、分析了中國異構(gòu)計算行業(yè)的現(xiàn)狀、中國異構(gòu)計算行業(yè)競爭格局、對中國異構(gòu)計算行業(yè)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析及中國異構(gòu)計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預(yù)測。您若想對異構(gòu)計算產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資異構(gòu)計算行業(yè),本報告是您不可或缺的重要工具。
第一章2019-2023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(yīng)用領(lǐng)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(jù)中心集群發(fā)展分析1.4.1 蕪湖集群1.4.2 韶關(guān)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2019-2023年異構(gòu)計算發(fā)展環(huán)境分析2.1 經(jīng)濟(jì)環(huán)境2.1.1 世界宏觀經(jīng)濟(jì)形勢分析2.1.2 中國宏觀經(jīng)濟(jì)運行情況2.1.3 中國固定資產(chǎn)投資狀況2.1.4 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行情況2.1.5 中國宏觀經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)2.3.4 城鎮(zhèn)化水平2.3.5 科技研發(fā)投入2.4 產(chǎn)業(yè)環(huán)境2.4.1 AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀2.4.2 AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)崂?/br>2.4.3 AI芯片產(chǎn)業(yè)區(qū)域分布2.4.4 AI芯片代表企業(yè)產(chǎn)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2019-2023年異構(gòu)計算行業(yè)發(fā)展分析3.1 異構(gòu)計算行業(yè)概述3.1.1 異構(gòu)計算定義3.1.2 異構(gòu)計算優(yōu)勢3.1.3 異構(gòu)計算歷程3.1.4 各類異構(gòu)對比3.1.5 并行與異構(gòu)對比3.2 異構(gòu)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(gòu)AI算力概述3.2.4 異構(gòu)AI算力發(fā)展局限3.2.5 異構(gòu)AI算力技術(shù)平臺3.2.6 異構(gòu)AI算力案例分析3.2.7 異構(gòu)AI算力發(fā)展建議3.3 超異構(gòu)計算發(fā)展分析3.3.1 超異構(gòu)計算概述3.3.2 超異構(gòu)核心思路3.3.3 超異構(gòu)計算與Chiplet3.3.4 經(jīng)典操作系統(tǒng)綜述3.3.5 超異構(gòu)操作系統(tǒng)3.3.6 超異構(gòu)技術(shù)挑戰(zhàn)3.4 異構(gòu)設(shè)計協(xié)同發(fā)展3.4.1 異構(gòu)計算的設(shè)計流程和方法3.4.2 軟硬協(xié)同助力異構(gòu)計算發(fā)展3.5 異構(gòu)計算發(fā)展困境及對策建議3.5.1 異構(gòu)計算技術(shù)困境3.5.2 異構(gòu)計算優(yōu)化路徑3.5.3 異構(gòu)計算發(fā)展方向3.5.4 異構(gòu)計算技術(shù)建議第四章2019-2023年異構(gòu)計算主要服務(wù)器市場分析4.1 CPU4.1.1 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(wù)器CPU市場分析4.1.5 中國CPU市場規(guī)模4.1.6 國產(chǎn)芯片技術(shù)分析4.2 GPU4.2.1 GPU產(chǎn)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(gòu)與平臺生態(tài)4.2.6 GPU市場應(yīng)用分析4.2.7 GPU投融資分析4.3 DPU4.3.1 DPU行業(yè)發(fā)展背景4.3.2 DPU產(chǎn)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(shù)架構(gòu)4.3.5 DPU上游產(chǎn)業(yè)分析4.3.6 DPU技術(shù)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 ASIC4.4.1 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(lǐng)域頭部廠商4.4.5 谷歌TPU產(chǎn)品迭代4.4.6 英特爾Gaudi架構(gòu)4.5 FPGA4.5.1 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(shù)發(fā)展分析4.5.5 FPGA行業(yè)發(fā)展障礙第五章2019-2023年異構(gòu)計算芯片技術(shù)突破要點5.1 芯片設(shè)計技術(shù)分析5.1.1 芯片設(shè)計流程5.1.2 AI技術(shù)設(shè)計芯片5.1.3 超異構(gòu)芯片設(shè)計5.2 晶圓制備技術(shù)分析5.2.1 晶圓制備5.2.2 氧化工藝5.2.3 光刻技術(shù)5.2.4 蝕刻技術(shù)5.2.5 摻雜工藝5.2.6 薄膜沉積5.3 芯片封裝技術(shù)分析5.3.1 芯片封裝技術(shù)演變5.3.2 先進(jìn)封裝技術(shù)核心5.3.3 先進(jìn)封裝技術(shù)歷程5.3.4 先進(jìn)封裝技術(shù)類型5.3.5 企業(yè)封裝技術(shù)進(jìn)展5.3.6 先進(jìn)異構(gòu)集成封裝5.3.7 先進(jìn)封裝技術(shù)前沿5.3.8 先進(jìn)封裝技術(shù)方向5.3.9 先進(jìn)封裝發(fā)展問題第六章2019-2023年異構(gòu)計算應(yīng)用領(lǐng)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(chǎn)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(shù)6.2.2 人工智能產(chǎn)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(chǎn)高性能智能計算服務(wù)器6.2.7 人工智能相關(guān)產(chǎn)品開發(fā)動態(tài)6.3 細(xì)分賽道——機器學(xué)習(xí)6.3.1 異構(gòu)計算提效6.3.2 賽道資本情況6.3.3 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.3.4 產(chǎn)品發(fā)展現(xiàn)狀6.3.5 產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)6.4 細(xì)分賽道——計算機視覺6.4.1 賽道資本情況6.4.2 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.4.3 應(yīng)用領(lǐng)域特征6.4.4 產(chǎn)品架構(gòu)發(fā)展6.4.5 技術(shù)研發(fā)趨勢6.4.6 工業(yè)典型應(yīng)用6.4.7 泛安防典型應(yīng)用6.4.8 異構(gòu)架構(gòu)CANN6.5 細(xì)分賽道——智能機器人6.5.1 賽道資本情況6.5.2 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.5.3 產(chǎn)品技術(shù)洞察6.5.4 產(chǎn)業(yè)廠商表現(xiàn)6.5.5 HERO異構(gòu)平臺6.5.6 產(chǎn)業(yè)技術(shù)趨勢6.6 細(xì)分賽道——智能語音應(yīng)用6.6.1 賽道資本情況6.6.2 應(yīng)用產(chǎn)品洞察6.6.3 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.6.4 AID.Speech6.6.5 技術(shù)趨勢探討6.7 細(xì)分賽道——知識圖譜與自然語言處理6.7.1 產(chǎn)業(yè)基本定義6.7.2 賽道資本情況6.7.3 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.7.4 產(chǎn)品發(fā)展洞察6.7.5 AI計算平臺案例6.7.6 產(chǎn)業(yè)趨勢探討第七章2019-2023年異構(gòu)計算應(yīng)用領(lǐng)域——其他應(yīng)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(qū)動因素7.1.8 ColorOS異構(gòu)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(shù)產(chǎn)業(yè)鏈分析7.2.3 汽車仿真技術(shù)行業(yè)規(guī)模7.2.4 汽車仿真技術(shù)競爭格局7.2.5 百度百舸 AI異構(gòu)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(shù)框架7.3.3 數(shù)字孿生驅(qū)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(xué)術(shù)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(wǎng)絡(luò)覆蓋情況分析7.4.4 5G用戶量及行業(yè)應(yīng)用7.4.5 異構(gòu)計算開源5G架構(gòu)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(jié)構(gòu)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(yè)注冊7.5.6 云異構(gòu)計算產(chǎn)品7.5.7 云計算趨勢分析7.5.8 云計算趨勢預(yù)測第八章國際異構(gòu)計算行業(yè)重點企業(yè)經(jīng)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(chǎn)代工8.1.4 英特爾技術(shù)創(chuàng)新8.1.5 英特爾產(chǎn)品分析8.1.6 企業(yè)經(jīng)營狀況分析8.2 超威半導(dǎo)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(gòu)計算發(fā)展分析8.2.5 企業(yè)經(jīng)營狀況分析8.3 英偉達(dá)(NVDA)8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況8.3.2 Nvidia產(chǎn)品分析8.3.3 Nvidia GPU發(fā)展分析8.3.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析第九章中國異構(gòu)計算行業(yè)重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析9.1 寒武紀(jì)9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況9.1.2 經(jīng)營效益分析9.1.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.1.4 財務(wù)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9.2 海光信息9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況9.2.2 經(jīng)營效益分析9.2.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.2.4 財務(wù)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9.3 景嘉微9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況9.3.2 經(jīng)營效益分析9.3.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.3.4 財務(wù)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9.4 芯原股份9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況9.4.2 經(jīng)營效益分析9.4.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.4.4 財務(wù)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9.5 龍芯中科9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況9.5.2 經(jīng)營效益分析9.5.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.5.4 財務(wù)狀況分析9.5.5 核心競爭力分析9.5.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略第十章2019-2023年中國異構(gòu)計算行業(yè)投資分析10.1 異構(gòu)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(gòu)計算投資主體分析10.2.1 投資主體分布10.2.2 產(chǎn)業(yè)投資基金10.2.3 科技企業(yè)投資10.2.4 企業(yè)橫向收購10.3 異構(gòu)計算投資壁壘分析10.3.1 技術(shù)壁壘10.3.2 資金壁壘10.3.3 人才壁壘10.3.4 知識產(chǎn)權(quán)壁壘10.3.5 對外貿(mào)易壁壘第十一章2024-2030年異構(gòu)計算行業(yè)發(fā)展趨勢及預(yù)測11.1 異構(gòu)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(gòu)計算行業(yè)發(fā)展規(guī)模預(yù)測11.2.1 人工智能芯片市場規(guī)模預(yù)測11.2.2 GPU市場規(guī)模預(yù)測11.2.3 DPU市場規(guī)模預(yù)測11.2.4 FPGA市場規(guī)模預(yù)測圖表目錄圖表 算力載體演變歷程圖表 算力資本、物質(zhì)資本與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系圖表 計算力的經(jīng)濟(jì)影響圖表 中國各行業(yè)算力應(yīng)用分布情況圖表 各國計算力指數(shù)及排名圖表 2019-2023年中國算力總規(guī)模圖表 算力分類圖表 2019-2023年中國在用數(shù)據(jù)中心機架規(guī)模圖表 中國數(shù)據(jù)中心區(qū)域分布情況圖表 各地區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)中心的優(yōu)缺點分析圖表 2016-2030年中國數(shù)據(jù)規(guī)模增長預(yù)測圖表 不同類型業(yè)務(wù)時延的要求圖表 “東數(shù)西算”工程產(chǎn)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(shè)指標(biāo)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(jù)中心集群項目圖表 韶關(guān)數(shù)據(jù)中心集群建設(shè)項目圖表 韶關(guān)市城區(qū)圖更多圖表見正文……
博思數(shù)據(jù)發(fā)布的《2024-2030年中國異構(gòu)計算市場現(xiàn)狀分析及投資前景研究報告》介紹了異構(gòu)計算行業(yè)相關(guān)概述、中國異構(gòu)計算產(chǎn)業(yè)運行環(huán)境、分析了中國異構(gòu)計算行業(yè)的現(xiàn)狀、中國異構(gòu)計算行業(yè)競爭格局、對中國異構(gòu)計算行業(yè)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析及中國異構(gòu)計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預(yù)測。您若想對異構(gòu)計算產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資異構(gòu)計算行業(yè),本報告是您不可或缺的重要工具。
第一章2019-2023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(yīng)用領(lǐng)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(jù)中心集群發(fā)展分析1.4.1 蕪湖集群1.4.2 韶關(guān)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2019-2023年異構(gòu)計算發(fā)展環(huán)境分析2.1 經(jīng)濟(jì)環(huán)境2.1.1 世界宏觀經(jīng)濟(jì)形勢分析2.1.2 中國宏觀經(jīng)濟(jì)運行情況2.1.3 中國固定資產(chǎn)投資狀況2.1.4 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行情況2.1.5 中國宏觀經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)2.3.4 城鎮(zhèn)化水平2.3.5 科技研發(fā)投入2.4 產(chǎn)業(yè)環(huán)境2.4.1 AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀2.4.2 AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)崂?/br>2.4.3 AI芯片產(chǎn)業(yè)區(qū)域分布2.4.4 AI芯片代表企業(yè)產(chǎn)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2019-2023年異構(gòu)計算行業(yè)發(fā)展分析3.1 異構(gòu)計算行業(yè)概述3.1.1 異構(gòu)計算定義3.1.2 異構(gòu)計算優(yōu)勢3.1.3 異構(gòu)計算歷程3.1.4 各類異構(gòu)對比3.1.5 并行與異構(gòu)對比3.2 異構(gòu)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(gòu)AI算力概述3.2.4 異構(gòu)AI算力發(fā)展局限3.2.5 異構(gòu)AI算力技術(shù)平臺3.2.6 異構(gòu)AI算力案例分析3.2.7 異構(gòu)AI算力發(fā)展建議3.3 超異構(gòu)計算發(fā)展分析3.3.1 超異構(gòu)計算概述3.3.2 超異構(gòu)核心思路3.3.3 超異構(gòu)計算與Chiplet3.3.4 經(jīng)典操作系統(tǒng)綜述3.3.5 超異構(gòu)操作系統(tǒng)3.3.6 超異構(gòu)技術(shù)挑戰(zhàn)3.4 異構(gòu)設(shè)計協(xié)同發(fā)展3.4.1 異構(gòu)計算的設(shè)計流程和方法3.4.2 軟硬協(xié)同助力異構(gòu)計算發(fā)展3.5 異構(gòu)計算發(fā)展困境及對策建議3.5.1 異構(gòu)計算技術(shù)困境3.5.2 異構(gòu)計算優(yōu)化路徑3.5.3 異構(gòu)計算發(fā)展方向3.5.4 異構(gòu)計算技術(shù)建議第四章2019-2023年異構(gòu)計算主要服務(wù)器市場分析4.1 CPU4.1.1 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(wù)器CPU市場分析4.1.5 中國CPU市場規(guī)模4.1.6 國產(chǎn)芯片技術(shù)分析4.2 GPU4.2.1 GPU產(chǎn)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(gòu)與平臺生態(tài)4.2.6 GPU市場應(yīng)用分析4.2.7 GPU投融資分析4.3 DPU4.3.1 DPU行業(yè)發(fā)展背景4.3.2 DPU產(chǎn)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(shù)架構(gòu)4.3.5 DPU上游產(chǎn)業(yè)分析4.3.6 DPU技術(shù)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 ASIC4.4.1 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(lǐng)域頭部廠商4.4.5 谷歌TPU產(chǎn)品迭代4.4.6 英特爾Gaudi架構(gòu)4.5 FPGA4.5.1 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(shù)發(fā)展分析4.5.5 FPGA行業(yè)發(fā)展障礙第五章2019-2023年異構(gòu)計算芯片技術(shù)突破要點5.1 芯片設(shè)計技術(shù)分析5.1.1 芯片設(shè)計流程5.1.2 AI技術(shù)設(shè)計芯片5.1.3 超異構(gòu)芯片設(shè)計5.2 晶圓制備技術(shù)分析5.2.1 晶圓制備5.2.2 氧化工藝5.2.3 光刻技術(shù)5.2.4 蝕刻技術(shù)5.2.5 摻雜工藝5.2.6 薄膜沉積5.3 芯片封裝技術(shù)分析5.3.1 芯片封裝技術(shù)演變5.3.2 先進(jìn)封裝技術(shù)核心5.3.3 先進(jìn)封裝技術(shù)歷程5.3.4 先進(jìn)封裝技術(shù)類型5.3.5 企業(yè)封裝技術(shù)進(jìn)展5.3.6 先進(jìn)異構(gòu)集成封裝5.3.7 先進(jìn)封裝技術(shù)前沿5.3.8 先進(jìn)封裝技術(shù)方向5.3.9 先進(jìn)封裝發(fā)展問題第六章2019-2023年異構(gòu)計算應(yīng)用領(lǐng)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(chǎn)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(shù)6.2.2 人工智能產(chǎn)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(chǎn)高性能智能計算服務(wù)器6.2.7 人工智能相關(guān)產(chǎn)品開發(fā)動態(tài)6.3 細(xì)分賽道——機器學(xué)習(xí)6.3.1 異構(gòu)計算提效6.3.2 賽道資本情況6.3.3 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.3.4 產(chǎn)品發(fā)展現(xiàn)狀6.3.5 產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)6.4 細(xì)分賽道——計算機視覺6.4.1 賽道資本情況6.4.2 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.4.3 應(yīng)用領(lǐng)域特征6.4.4 產(chǎn)品架構(gòu)發(fā)展6.4.5 技術(shù)研發(fā)趨勢6.4.6 工業(yè)典型應(yīng)用6.4.7 泛安防典型應(yīng)用6.4.8 異構(gòu)架構(gòu)CANN6.5 細(xì)分賽道——智能機器人6.5.1 賽道資本情況6.5.2 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.5.3 產(chǎn)品技術(shù)洞察6.5.4 產(chǎn)業(yè)廠商表現(xiàn)6.5.5 HERO異構(gòu)平臺6.5.6 產(chǎn)業(yè)技術(shù)趨勢6.6 細(xì)分賽道——智能語音應(yīng)用6.6.1 賽道資本情況6.6.2 應(yīng)用產(chǎn)品洞察6.6.3 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.6.4 AID.Speech6.6.5 技術(shù)趨勢探討6.7 細(xì)分賽道——知識圖譜與自然語言處理6.7.1 產(chǎn)業(yè)基本定義6.7.2 賽道資本情況6.7.3 產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀6.7.4 產(chǎn)品發(fā)展洞察6.7.5 AI計算平臺案例6.7.6 產(chǎn)業(yè)趨勢探討第七章2019-2023年異構(gòu)計算應(yīng)用領(lǐng)域——其他應(yīng)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(qū)動因素7.1.8 ColorOS異構(gòu)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(shù)產(chǎn)業(yè)鏈分析7.2.3 汽車仿真技術(shù)行業(yè)規(guī)模7.2.4 汽車仿真技術(shù)競爭格局7.2.5 百度百舸 AI異構(gòu)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(shù)框架7.3.3 數(shù)字孿生驅(qū)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(xué)術(shù)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(wǎng)絡(luò)覆蓋情況分析7.4.4 5G用戶量及行業(yè)應(yīng)用7.4.5 異構(gòu)計算開源5G架構(gòu)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(jié)構(gòu)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(yè)注冊7.5.6 云異構(gòu)計算產(chǎn)品7.5.7 云計算趨勢分析7.5.8 云計算趨勢預(yù)測第八章國際異構(gòu)計算行業(yè)重點企業(yè)經(jīng)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(chǎn)代工8.1.4 英特爾技術(shù)創(chuàng)新8.1.5 英特爾產(chǎn)品分析8.1.6 企業(yè)經(jīng)營狀況分析8.2 超威半導(dǎo)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(gòu)計算發(fā)展分析8.2.5 企業(yè)經(jīng)營狀況分析8.3 英偉達(dá)(NVDA)8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況8.3.2 Nvidia產(chǎn)品分析8.3.3 Nvidia GPU發(fā)展分析8.3.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析第九章中國異構(gòu)計算行業(yè)重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析9.1 寒武紀(jì)9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況9.1.2 經(jīng)營效益分析9.1.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.1.4 財務(wù)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9.2 海光信息9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況9.2.2 經(jīng)營效益分析9.2.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.2.4 財務(wù)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9.3 景嘉微9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況9.3.2 經(jīng)營效益分析9.3.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.3.4 財務(wù)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9.4 芯原股份9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況9.4.2 經(jīng)營效益分析9.4.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.4.4 財務(wù)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9.5 龍芯中科9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況9.5.2 經(jīng)營效益分析9.5.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析9.5.4 財務(wù)狀況分析9.5.5 核心競爭力分析9.5.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略第十章2019-2023年中國異構(gòu)計算行業(yè)投資分析10.1 異構(gòu)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(gòu)計算投資主體分析10.2.1 投資主體分布10.2.2 產(chǎn)業(yè)投資基金10.2.3 科技企業(yè)投資10.2.4 企業(yè)橫向收購10.3 異構(gòu)計算投資壁壘分析10.3.1 技術(shù)壁壘10.3.2 資金壁壘10.3.3 人才壁壘10.3.4 知識產(chǎn)權(quán)壁壘10.3.5 對外貿(mào)易壁壘第十一章2024-2030年異構(gòu)計算行業(yè)發(fā)展趨勢及預(yù)測11.1 異構(gòu)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(gòu)計算行業(yè)發(fā)展規(guī)模預(yù)測11.2.1 人工智能芯片市場規(guī)模預(yù)測11.2.2 GPU市場規(guī)模預(yù)測11.2.3 DPU市場規(guī)模預(yù)測11.2.4 FPGA市場規(guī)模預(yù)測圖表目錄圖表 算力載體演變歷程圖表 算力資本、物質(zhì)資本與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系圖表 計算力的經(jīng)濟(jì)影響圖表 中國各行業(yè)算力應(yīng)用分布情況圖表 各國計算力指數(shù)及排名圖表 2019-2023年中國算力總規(guī)模圖表 算力分類圖表 2019-2023年中國在用數(shù)據(jù)中心機架規(guī)模圖表 中國數(shù)據(jù)中心區(qū)域分布情況圖表 各地區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)中心的優(yōu)缺點分析圖表 2016-2030年中國數(shù)據(jù)規(guī)模增長預(yù)測圖表 不同類型業(yè)務(wù)時延的要求圖表 “東數(shù)西算”工程產(chǎn)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(shè)指標(biāo)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(jù)中心集群項目圖表 韶關(guān)數(shù)據(jù)中心集群建設(shè)項目圖表 韶關(guān)市城區(qū)圖更多圖表見正文……
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