2025年全球及中国异构算力芯片行业市场现状及趋势研判：异构算力芯片为突破算力“瓶颈”的重要抓手[图]

内容概要：异构算力芯片，是结合两种或多种不同类型处理器或控制器架构的一类芯片。目前常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。异构芯片可以采用CPU（中央处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、GPU（图形处理器）、动态可重构阵列等架构中的两种或多种，架构之间互相弥补不足，以提升异构芯片的整体性能，并且不会增加芯片尺寸。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界关注的异构计算平台。在上世纪80年代中期之前，基于复杂指令集（CISC）的CPU单核性能增长由技术驱动，平均每3.5年翻一番；从1986年开始，以精简指令集（RISC）为代表的更先进架构的处理器性能平均每2年翻一番；随着登纳德缩放定律的逐渐失效、阿姆达尔定律的充分挖掘，CPU性能的提升已经越来越难；自2015年之后，CPU性能提升平均每年仅有3%，实现性能翻倍可能需要20年。同时，CPU架构主要面向广泛的通用计算场景，控制单元、缓存、寄存器等占据大量的硅面积，算力密度低，运算单元少，不适合人工智能领域的高并发密集的向量、张量计算，整体计算效率低。在最前沿的AI深度神经网络模型训练领域，所需算力在2012-2018年共6年时间里增长了超过30万倍；在智能汽车领域，随着AI大模型的广泛使用，以及娱乐需求快速增长，自动驾驶（L4/L5阶段）多域融合的综合算力需求预计超过20000TOPS。面对指数级提升的算力需求和密集多样计算需求，单纯依赖CPU一种计算架构已经无法满足，结合不同架构的异构计算已成为主流计算模式。异构算力芯片成为芯片厂商研发新热点，各企业持续发力，异构算力芯片发展取得了显著成就，市场规模不断扩大。

关键词：异构算力芯片类型、算力芯片市场现状、异构算力芯片市场现状、异构算力芯片发展趋势

一、异构算力芯片行业相关概述

异构算力芯片，是结合两种或多种不同类型处理器或控制器架构的一类芯片。目前常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。异构芯片可以采用CPU（中央处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、GPU（图形处理器）、动态可重构阵列等架构中的两种或多种，架构之间互相弥补不足，以提升异构芯片的整体性能，并且不会增加芯片尺寸。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界关注的异构计算平台。

异构算力芯片利用不同类型处理器的独特优势，如GPU的并行计算能力和FPGA的定制化硬件设计能力，从而提高计算性能和功率效率。如当CPU和GPU协同工作时，因为 CPU 包含几个专为串行处理而优化的核心，而 GPU 则由数以千计更小、更节能的核心组成，这些核心专为提供强劲的并行运算性能而设计。程序的串行部分在 CPU 上运行，而并行部分则在 GPU上运行。GPU 已经发展到成熟阶段，可轻松执行现实生活中的各种应用程序，而且程序运行速度已远远超过使用多核系统时的情形。因此，CPU和GPU的结合刚好可以解决深度学习模型训练在CPU上耗时长的问题，提升深度学习模型的训练效率。

相关报告：开云电竞官方网站下载安装 发布的《2025年中国异构算力芯片行业市场发展态势及产业需求研判报告》

二、异构算力芯片行业发展背景

随着我国数字经济规模总量的不断攀升， 实体经济、 数字经济和信息服务的深度融合正加速产业数字化和数字产业化变革。算力作为承载信息数据的重要基础设施，已成为全社会数字化转型的重要基石。数据显示，截至2023年底，我国算力总规模超230EFLOPS，其中智能算力规模达到70EFLOPS，新增算力基础设施中智能算力占比过半，成为算力增长的新引擎。从数据生产来看，2023年，全国数据生产总量达32.85ZB（泽字节），同比增长22.44%。其中非结构数据爆发式增长，随着5G、AI技术的快速发展及智能设备的规模应用，内容创作、影像视听等非结构数据对我国数据总规模增长贡献较大。随着人工智能、元宇宙、高性能计算等领域的发展，激发了更多智能数据处理的需求和场景，对新型智能算力的需求激增。

三、异构算力芯片行业发展现状

计算芯片是芯片最大的细分品类之一，近年来，在半导体产业周期性调整、宏观经济发展持续承压、下游需求低迷等内外因素影响下，芯片行业整体景气度不佳，2023年全球芯片产业规模同比下滑9.7%，为4284.42亿美元。但计算芯片受益于AI火热发展，需求持续旺盛，产业规模保持增长态势。数据显示，2023年全球计算芯片市场规模达1785.89亿美元，同比增长1.1%，占全球总芯片规模的42%。预计2024-2025年全球计算芯片产业规模将以10%以上增幅增长，至2025年产业规模将突破2000亿美元。

在上世纪80年代中期之前，基于复杂指令集（CISC）的CPU单核性能增长由技术驱动，平均每3.5年翻一番；从1986年开始，以精简指令集（RISC）为代表的更先进架构的处理器性能平均每2年翻一番；随着登纳德缩放定律的逐渐失效、阿姆达尔定律的充分挖掘，CPU性能的提升已经越来越难；自2015年之后，CPU性能提升平均每年仅有3%，实现性能翻倍可能需要20年。同时，CPU架构主要面向广泛的通用计算场景，控制单元、缓存、寄存器等占据大量的硅面积，算力密度低，运算单元少，不适合人工智能领域的高并发密集的向量、张量计算，整体计算效率低。在最前沿的AI深度神经网络模型训练领域，所需算力在2012-2018年共6年时间里增长了超过30万倍；在智能汽车领域，随着AI大模型的广泛使用，以及娱乐需求快速增长，自动驾驶（L4/L5阶段）多域融合的综合算力需求预计超过20000TOPS。

面对指数级提升的算力需求和密集多样计算需求，单纯依赖CPU一种计算架构已经无法满足，结合不同架构的异构计算已成为主流计算模式。异构算力芯片成为芯片厂商研发新热点，各企业持续发力，异构算力芯片发展取得了显著成就，市场规模不断扩大。

当前，人工智能领域主要采用CPU+xPU（GPU/FPGA/DSA/ASIC等）的计算架构，高性能计算领域主要采用CPU+GPU的异构计算架构，手机SoC芯片通常采用CPU+GPU+DSP+ISP计算架构，智能便携设备主要采用CPU+DSP+语音识别技术计算架构。异构计算技术已经成为超级计算机、嵌入式系统、人工智能等领域的主流计算模式，未来 还有望在更多领域得到应用和发展。

四、异构算力芯片行业发展趋势

未来，异构算力芯片将走向第四阶段，超异构并行阶段。把众多的CPU+xPU“有机”集成起来，形成超异构。同时，超异构面临更高的技术挑战，不仅仅体现在编程上，也体现在处理引擎的设计和实现上，还体现在整个系统的软硬件能力整合上，企业需加大研发投入，持续加强技术研发。

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