GPU重要的市场竞争力核心是在于架构等因素，从而决定了GPU的性能先进性和计算性能。而在国内的GPU生产厂商也开始针对GPU的框架进行了投入研发迭代架构，从而可以推动市场各个产业开放性，建立起了自主生态链。在近些年来，AI人工智能、大数据分析、智能汽车等领域都对GPU需求日益增长。

GPU的核心：性能的先进性和生态计算壁垒

GPU物理性能是在于芯片的架构、制程、处理器数量、芯片的核心频率等因素影响着，芯片的架构是重要的核心要素。芯片的架构的创新更新换代是GPU芯片性能领先的前提的重要保障，GPU图形渲染单元和计算单元设计也是向着更智能化、更性能化的方向优化产品更新换代。而根据GPU的应用场景，大数据处理业务是要求GPU算力更加强些，可以实现高并发吞吐量的性能，游戏业务要求GPU的浮点运算能力强些、访存速度更快些，专业的图形显示业务要求GPU图显专业化等。

GPU生态：

GPU生态是建立起通用计算极深壁垒，在CUDA生态是占了大部分市场份额，而类CUDA生态也是在高速发展。GPU的生态是三大部分基本构成，分别是由上层算法、中层接口、驱动、编译器、最底层的硬件架构。GPU的研发难度基本是在图形图像渲染硬件和通用计算软件生态两大方面影响着。CUDA生态是从2006年就已经在市场推出到现在了，CUDA生态不断发展和完善，在行业生态中已经是处于市场垄断地位了，目前RoCm等兼容Cuda的类计算生态也是处于高速发展和快速在市场推广阶段。