集成GPU的核心功能仍是传统图像显示，除PC与移动端外，它还覆盖服务器与信创整机的图形显示环节，但服务器GPU的专业图形处理、深度学习等应用因性能要求高，以独立GPU为主；人工智能、挖矿等并行计算场景则属于独立GPU的增量领地。
集成GPU的功能定位与需求结构
从产品形态看，GPU分为独立GPU与集成GPU两类。集成GPU通常与CPU共用一块芯片、共享系统内存，制作一般由CPU厂家完成，因此兼容性比较强，功耗低、发热量小，但性能比独立GPU更低，主要功能还是传统的图像显示，属于存量市场。
与之相对，独立GPU一般封装在独立的显卡电路板上，使用专用显示存储器，性能由GPU性能与显存带宽共同决定，性能更高，但系统功耗、发热量较大，主要用于需要大量并行计算的领域，比如人工智能、挖矿等，是重要的增量市场。
下游应用：集成GPU实际覆盖哪些场景
GPU被广泛运用于PC、服务器、移动端等领域，但不同场景对GPU形态的选择并不相同：
| 应用场景 | 主要GPU形态 | 原因 |
|---|---|---|
| PC | 通常采用集成GPU，也可搭载独立GPU | 根据使用用途不同而有所区别 |
| 移动端 | 主要采用集成GPU | 功耗与发热约束 |
| 服务器 | 以独立GPU为主 | 需做专业图形处理、深度学习等应用，对性能要求高 |
由此可见，集成GPU的下游需求集中在图形显示这一传统功能上，PC与移动端是其最广泛的承载场景；而服务器侧的高性能需求、以及人工智能与挖矿等大规模并发计算场景，需求主要落在独立GPU上。
在竞争格局上，集成GPU一般由CPU厂商制作，因此集成GPU市场主要由英特尔主导，占全球PC GPU出货量的比例保持在60%-70%之间，AMD、英伟达紧随其后。
常见问题
集成GPU只能用在PC和移动端吗？
并非如此。GPU被广泛运用于PC、服务器、移动端等领域，集成GPU凭借兼容性较强、功耗低、发热量小的特点，在这些领域的图形显示环节均有应用空间。不过服务器中涉及专业图形处理、深度学习等对性能要求较高的应用，仍以独立GPU为主。
为什么人工智能、挖矿等场景不主要用集成GPU？
GPU基于大吞吐量设计，拥有更多性能相对弱的ALU，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此被应用于挖矿、AI训练等场景。但这类并行计算对性能要求高，主要依托独立GPU承担，属于独立GPU的增量市场；集成GPU性能相对更低，功能重心仍在传统图像显示。
信创整机中的图形显示由哪类GPU承担？
集成GPU由CPU厂商制作，与CPU共用芯片、共享系统内存，兼容性比较强，适合承担信创整机日常的图形显示任务。至于具体机型采用集成还是独立GPU，需结合用途与性能要求判断，相关配置以厂商公布为准。