聚焦计算机行业动态报告:ARM产业链为何是GPU与CPU协同关键受益者。2)吞吐量提升遭遇双重瓶颈:系统效率上限一方面受 GPU 显存容量限制——批大小提升到一定阈值后 KV Cache 占用显存过高,吞吐量进入饱和区间;另一方面受 CPU 调度瓶颈限制——多核 CPU 常出现核心未完全占满时吞吐量提前饱和的情况,批大小从 64 提升到 128 时,LangChain 负载的 CPU 端摘要任务时延可从 2.9 秒上升到 6.3 秒,核心超分导致上下文切换开销大幅增加。3)能耗结构失衡:大批次场景下 CPU 能耗占比显著提升,批大小为 128 的LangChain 负载中,CPU 动态能耗占总动态能耗比例可达 44%,单纯依赖 CPU多进程并行提升吞吐量会拉低整体投资回报率。
聚焦计算机行业动态报告:ARM产业链为何是GPU与CPU协同关键受益者。2)吞吐量提升遭遇双重瓶颈:系统效率上限一方面受 GPU 显存容量限制——批大小提升到一定阈值后 KV Cache 占用显存过高,吞吐量进入饱和区间;另一方面受 CPU 调度瓶颈限制——多核 CPU 常出现核心未完全占满时吞吐量提前饱和的情况,批大小从 64 提升到 128 时,LangChain 负载的 CPU 端摘要任务时延可从 2.9 秒上升到 6.3 秒,核心超分导致上下文切换开销大幅增加。3)能耗结构失衡:大批次场景下 CPU 能耗占比显著提升,批大小为 128 的LangChain 负载中,CPU 动态能耗占总动态能耗比例可达 44%,单纯依赖 CPU多进程并行提升吞吐量会拉低整体投资回报率。
聚焦计算机行业动态报告:ARM产业链为何是GPU与CPU协同关键受益者。2)吞吐量提升遭遇双重瓶颈:系统效率上限一方面受 GPU 显存容量限制——批大小提升到一定阈值后 KV Cache 占用显存过高,吞吐量进入饱和区间;另一方面受 CPU 调度瓶颈限制——多核 CPU 常出现核心未完全占满时吞吐量提前饱和的情况,批大小从 64 提升到 128 时,LangChain 负载的 CPU 端摘要任务时延可从 2.9 秒上升到 6.3 秒,核心超分导致上下文切换开销大幅增加。3)能耗结构失衡:大批次场景下 CPU 能耗占比显著提升,批大小为 128 的LangChain 负载中,CPU 动态能耗占总动态能耗比例可达 44%,单纯依赖 CPU多进程并行提升吞吐量会拉低整体投资回报率。核心数据:3)能耗结构失衡:大批次场景下 CPU 能耗占比显著提升,批大小为 128 的LangChain 负载中,CPU 动态能耗占总动态能耗比例可达 44%,单纯依赖 CPU多进程并行提升吞吐量会拉低整体投资回报率;同时,Arm 全球开发者规模超过 2200 万,软件栈和 AI 框架适配成熟,形成较高生态迁移门槛;计算层面采用 88 颗自研 Olympus 核心,较前代 72 颗 Neoverse V2 核心数量提升 22%,单颗核心二级缓存从 1MB 提升至 2MB,三级缓存从 114MB 提升至 162MB,微架构针对控制密集、数据移动密。
本报告由国联民生证券发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年。
本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。
适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了CPU、GPU、产业链、数据中心等议题。