报告概述

2024 年全球并行计算市场价值224 亿美元，预计到 2034 年将达到540 亿美元，在预测期内以9.2%的复合年增长率强劲增长。国防、航空航天、汽车、医疗保健和金融等行业对高性能计算 (HPC) 解决方案的需求不断增长，推动了市场的增长。

并行计算可实现跨多个处理器的同步数据处理，从而显着缩短 AI 模型训练、大数据分析和科学模拟等复杂任务的计算时间。 GPU和多核处理器架构的快速进步，加上基于云的HPC平台的采用，进一步加速了市场扩张。

北美在2024年以42.7％份额主导全球市场，价值95.6亿美元strong>，得益于主要技术提供商的存在以及政府对超级计算研发的大力投资。

美国市场在 2024 年价值为 86.1 亿美元，预计到 2034 年将达到187.6 亿美元，复合年增长率为 8.1%。这种增长得益于国防研究、高级模拟、天气建模和数据密集型企业应用程序中人工智能和并行处理框架的不断集成，从而巩固了美国作为高性能计算创新全球领导者的地位。

随着各行业越来越多地采用高性能计算 (HPC) 技术来管理大规模数据处理和复杂的计算工作负载，全球并行计算市场正在显着增长。

并行计算允许多个处理器同时执行任务，从而显着提高了计算性能应用程序的速度、效率和性能人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、大数据分析、科学模拟和 3D 建模等应用。对实时数据处理的需求不断增长、GPU 和多核处理器架构的进步以及基于云的 HPC 解决方案的日益普及是推动市场扩张的主要因素。

国防、航空航天、金融、医疗保健和汽车等行业正在集成并行计算框架，以提高操作准确性并缩短高强度计算任务的分析时间。各国政府和研究机构也大力投资超级计算基础设施，以推动气候建模、基因组学和能源研究等领域的创新。

由于其成熟的技术生态系统和对人工智能驱动的计算系统的大力投资，北美仍然是主导地区。硬件制造商和云服务之间不断加强的合作进一步支持了市场的发展副提供商提供可扩展、节能且具有成本效益的并行处理解决方案，标志着计算性能和数据智能的新时代。

在并购方面，重大收购影响了并行计算领域，其中一些著名的技术交易影响了相关行业。慧与以140亿美元的价格完成了对瞻博网络的收购，增强了其在云和高级计算领域的能力。谷歌以 320 亿美元收购云安全公司 Wiz 成为头条新闻，该公司与依赖云的并行​​处理服务相关。主要参与者继续大力投资于研发，以推动并行计算创新。

新产品的发布也塑造了市场，例如 Parallel Works 推出了 Activate AI，这是一个控制平台，旨在通过集成的 Kubernetes 支持简化混合和多云计算环境中的 AI 和 ML 工作负载部署。 AWS增强了其并行计算服务 (PCS)，具有集群密钥轮换和对 Slurm v25.05 的支持等功能，从而简化了企业用户的集群管理。

融资趋势显示出来自政府和私营部门的大力支持。例如，美国联邦对计算机科学研究（包括 HPC 和人工智能增强工作流程）的资助从 2023 年的约 6070 万美元增加到 2025 年请求的 8670 万美元。这支持软件、硬件加速器和量子网络等下一代技术的创新。

关键要点

• 2024 年，全球并行计算市场估值为 224 亿美元，预计到 2034 年将达到 540 亿美元，在预测期内以 9.2% 的复合年增长率强劲扩张。增长是由人工智能、数据和领域对高性能计算 (HPC) 的需求不断增长推动的
• 北美在 2024 年占据市场份额42.7％，价值95.6美元，这得益于强大的技术基础设施和政府对超级计算研究和国防应用的资助。
• 美国市场在 2024 年占86.1美元，预计将达到到 2034 年，其规模将达到 187.6 亿美元，复合年增长率为 8.1%，这主要得益于航空航天、医疗保健和人工智能驱动行业的大力采用。
• 按类型划分，位级并行以 47.5% 的份额引领市场，这得益于其在人工智能和模拟工作负载中执行低级数据操作以及优化计算性能的效率。
• 按架构、共享内存系统占39.8％份额，因其数据访问简单且适合多核处理而在研究中受到青睐
• 从最终用户来看，笔记本电脑占据了最大份额，为 32.6%，这得益于多核处理器和 GPU 的日益集成，这些处理器和 GPU 能够为消费者和专业工作负载提供更快的并行计算。

角色人工智能

人工智能在并行计算市场中发挥着变革性作用，提高了不同应用程序的计算效率、可扩展性和自动化。 AI算法本质上是数据密集型的，需要并行计算通过多核同时执行提供的高速处理能力。

反过来，AI通过改进任务调度、负载平衡和资源利用率来优化并行计算框架，确保以最小延迟提供最大性能。人工智能和并行计算之间的这种共生关系已成为高性能发展的基础高性能计算 (HPC)、大数据分析和科学建模。

人工智能驱动的优化工具现在用于预测系统行为、动态分配资源并减少大规模模拟和机器学习训练模型中的计算时间。人工智能与 GPU 加速并行系统的集成通过实现更快的数据处理和实时分析，正在彻底改变自主系统、药物发现和天气预报等领域。

此外，人工智能通过从操作数据中学习来识别瓶颈或性能下降，从而增强故障检测和系统可靠性。随着各行业越来越依赖人工智能分析和自动化，对高效并行计算基础设施的需求持续增长。人工智能和并行计算的融合正在塑造下一代智能、高速和自适应计算环境。

人工智能行业采用

随着企业认识到人工智能在提高生产力、决策和运营效率方面的价值，人工智能在各行各业的采用正在加速。IT 与电信以及零售与消费者等行业由于其高度数字化成熟度和对实时分析的依赖而处于领先地位。

金融服务正在迅速采用人工智能来进行欺诈检测、算法交易和个性化银行解决方案。医疗保健正在利用人工智能进行诊断、包括咨询和法律部门在内的专业服务也正在采用人工智能来自动化数据管理和优化工作流程。这种不断增长的采用是由机器学习、自然语言处理和云计算的进步推动的，这些进步实现了可扩展且经济高效的人工智能部署。呃，数据隐私、基础设施成本和劳动力准备情况等挑战仍然影响着各行业的采用率。总体而言，人工智能正在从一种实验工具演变为战略必需品，为全球企业塑造智能自动化和数据驱动决策的新时代。

分析师的观点

分析师观察到，并行计算市场正在从小众高性能应用转向成为数据密集型企业和人工智能工作负载的基础设施。他们指出，随着组织超越孤立的用例（例如科学模拟或学术研究），需求正在扩展到更广泛的商业、云和边缘环境。这种转变体现在对可扩展和异构架构的投资增加，这些架构结合了 CPU、GPU、加速器，甚至新兴的量子/n

从投资角度来看，分析师强调，人工智能 (AI) 和并行计算的融合正在产生复合效应——随着 AI/ML 模型变得越来越大、越来越复杂，它们对并行处理的需求不断增加，这反过来又推动了对并行计算基础设施的需求。因此，提供集成硬件软件堆栈和基于云的并行处理服务的供应商被视为具有战略定位。

然而，分析师也警告说，尽管增长轨迹强劲，但并非没有障碍。高昂的初始资本支出、并行编程和系统部署方面的技能短缺以及持续的能源消耗和热挑战被认为是主要的阻碍因素。此外，硬件创新的步伐可能超过软件和应用程序充分利用该性能的能力，从而限制近期回报。

总体而言，分析共识是并行计算ng 代表着一个引人注目的长期增长机会，特别是对于那些能够实现可扩展性、成本效益和易于采用的公司来说，同时需要围绕部署时间和投资回报率设定切合实际的预期。

新兴趋势

异构和加速器驱动的架构
向结合 CPU、GPU、TPU 和其他专用加速器的转变势头正在增强。传统的并行系统正在演变成异构平台，其中不同的处理单元根据计算的性质（例如矩阵运算、人工智能训练、模拟）共享工作负载。这一趋势实现了更高的吞吐量、更低的延迟和更高的能源效率。

云原生和分布式并行计算。
并行计算不再局限于本地超级计算机。随着云基础设施的兴起，服务现在可以提供可扩展的并行处理作为实用程序。这意味着组织可以按需启动大量并行作业，而不是维护专用集群。市场报告指出这是一个关键的增长驱动力。

与 AI/ML 工作负载和高性能数据管道集成
随着人工智能、深度学习和大数据分析需要更多的计算，并行计算越来越多地针对此类工作负载进行优化。并行框架与 AI/ML 模型训练、推理和实时分析之间的相互作用是一个主要趋势。

能源效率、特定领域系统和边缘并行性
随着计算需求的上升，焦点正在转向节能设计、特定领域架构（例如，用于科学模拟、基因组学）和边缘并行性（更靠近数据源）。这些有助于减少延迟、带宽成本和功耗。

并行编程模型中的软件创新和d 抽象层
开发并行程序仍然很复杂；因此，新的编程模型、抽象框架和库的出现使得并行性的利用变得更加容易。这一趋势对于更广泛的采用至关重要。

美国市场规模

美国并行计算市场预计将经历强劲且持续的增长，从 2024 年的86.1 亿美元扩大到 2034 年的约187.6 亿美元，复合年增长率为 8.1%。这一增长是由于该国越来越依赖高性能计算 (HPC) 来实现人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、科学建模和金融分析等数据密集型应用。

并行计算框架在国防、航空航天、医疗保健和学术研究等领域的广泛采用反映了该国对提高计算效率和创新的战略承诺。主要科技公司和政府机构对超级计算基础设施的投资进一步推动了市场扩张。

基于 GPU 和多核处理架构的集成使美国企业能够加速模拟工作负载、深度学习模型和数据分析。云服务提供商还推出可扩展、按需的 HPC 平台，使中小企业无需大量基础设施投资即可获得并行计算能力。

此外，对量子计算、实时数据可视化和人工智能驱动的自动化的日益关注，增强了并行计算在各行业中的重要性。凭借强大的技术能力和强有力的机构支持，美国在全球并行计算生态系统中始终处于创新前沿。

投资和商业利益

并行计算的投资既带来了巨大的商业利益，也带来了合理的风险，特别是当企业努力利用高性能系统来获得竞争优势时。在投资方面，企业正在将资金投入多核CPU， GPU/加速器架构和基于云的 HPC 服务可有效扩展计算资源。

随着人工智能和大规模数据工作负载不断增长的需求，这些投资越来越合理：正如一项市场分析指出的那样，“大数据的激增需要高吞吐量计算，从而推动了对并行处理的需求”，而基于云的可扩展资源的扩展使部署变得更加容易。

从商业利益的角度来看，并行计算可以大幅缩短复杂计算的处理时间。仿真、模型训练和大容量分析——将数月的计算变成数小时或数天。这意味着更快地实现价值、更好的决策和改进的创新周期。

例如，部署并行系统的公司可以更快速地模拟产品设计、实时响应市场变化，并从数据量中提取原本无法实现的可行见解。

简而言之，对并行计算的投资不仅仅是 IT 成本，而是一项战略支出决策，它使公司能够将计算能力转化为业务成果，例如缩短上市时间、提高建模准确性、

按类型

2024年位级并行占全球并行计算市场的47.5%，由于其在硬件层面提高处理器性能的效率而成为主导类型。这个表格并行性允许处理器同时执行指令的多个位，从而显着减少所需操作的数量，从而提高计算速度。

人工智能、机器学习和加密应用程序对高性能计算的需求不断增长，推动了位级架构的采用。 64 位和 128 位处理器的集成等半导体进步使得算术和逻辑运算的执行速度更快，特别是在数据密集型和基于模拟的工作负载中。

指令级并行性也越来越受到关注，现代 CPU 能够在单个时钟周期内执行多条指令，从而优化数据分析和游戏应用程序的吞吐量。任务并行性在分布式系统和云环境中发挥着至关重要的作用，其中多个计算任务同时执行，以提高资源利用率并最大限度地减少延迟。

其他类别，包括管道和数据级并行性，有助于科学研究和可视化中的专业应用。总的来说，这些并行计算类型正在为需要实时数据分析和高级计算建模的各行业提供下一代性能驱动的计算系统。

按架构

共享内存架构将在 2024 年占全球并行计算市场的39.8%，由于其简单、高效和适合多核处理而成为领先的架构模型。在此模型中，多个处理器访问公共内存空间，从而实现任务之间更快的数据共享和同步。

共享内存系统广泛应用于科学计算、模拟和企业工作负载，其中处理器之间的通信速度和协调至关重要。多核的兴起消费者和企业环境中基于 CPU 和 GPU 的系统为并行计算提供了经济高效且节能的解决方案，为该领域的主导地位做出了重大贡献。

分布式内存架构在大规模数据中心和高性能计算集群中变得越来越重要，其中每个处理器都有自己的本地内存并通过消息传递进行通信。该模型非常适合处理人工智能训练、天气预报和计算化学中的海量数据集。

混合内存架构结合了共享和分布式系统的优势，正在成为需要可扩展性和灵活性的现代 HPC 应用程序的首选。与此同时，专门的架构，例如为量子计算和神经拟态处理设计的架构，正处于采用的早期阶段，代表了并行计算创新和性能优化的下一个前沿。

按最终用户划分

2024 年，笔记本电脑占全球并行计算市场的32.6%，代表最大的最终用户细分市场。这一类别的主导地位是由多核处理器、图形处理单元 (GPU) 和高级芯片架构的广泛集成推动的，这些架构可在紧凑的设备中实现并行任务执行。

用于游戏、内容创建、工程模拟和人工智能驱动的应用程序的笔记本电脑严重依赖并行计算来提供高性能、高能效和多任务处理功能。学生、专业人士和企业对便携式高性能系统不断增长的需求继续支持市场增长，而 CPU-GPU 协同处理和集成内存架构的创新正在进一步增强笔记本电脑的计算能力。

智能手机正在成为另一个快速增长的最终用户细分市场，基于人工智能的处理和实时分析越来越依赖于跨多个内核的并行执行。区块链利用并行计算来加速加密计算和交易验证，支持去中心化系统中更快的共识机制。

物联网 (IoT) 领域受益于分布式并行框架，该框架使边缘设备能够在本地处理数据，减少延迟和对云基础设施的依赖。其他系统（包括可穿戴系统和嵌入式系统）利用并行架构来实现自主控制和预测性维护等应用，共同促进并行计算在全球范围内的普及。

主要细分市场

按类型

位级并行
指令级并行
任务并行
其他

按架构划分

共享内存
分布式内存
混合内存
专业架构按最终用户划分

智能手机
区块链
笔记本电脑
物联网
其他

区域分析

并行计算市场的区域分析揭示了显着的全球足迹不均衡，一个地区明显领先，而其他地区则迅速崛起。到 2024 年，北美约占全球市场的42.7%，相当于约95.6 亿美元，这凸显了该地区凭借其成熟的技术生态系统、大量的研发投资以及对高性能计算的强劲需求而占据的主导地位。

这种领先地位的推动因素包括先进的基础设施、多核、基于 GPU/加速器的架构的广泛采用以及大量公共和私人支出等因素。超级计算、人工智能和大规模仿真项目。

我与此同时，欧洲和亚太地区等其他地区正在强劲崛起：欧洲利用监管框架、研究投资和工业数字化，而亚太地区的特点是快速增长、企业和政府计算需求不断扩大以及云和高性能计算部署的增加。

对于市场参与者而言，这意味着虽然北美仍将是最大的单一区域市场，但在计算需求不断增长、数字化转型和基础设施升级的推动下，亚太地区和其他发展中地区存在巨大的增长机会。

区域差异还意味着供应商和服务提供商必须定制产品：在北美，重点可能是尖端的硬件、服务和优化，而在其他地区，市场进入者可能会强调经济高效、基于云和可扩展的解决方案，以满足不断增长的需求。

区域分析和覆盖

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素

• 并行计算市场由几个强大的驱动因素推动。首先，企业、研究机构和科学领域的数据生成呈指数级增长，需要更快的处理速度——并行架构通过在多个核心/处理器之间分配工作负载来实现这一目标。
• 其次，人工智能、机器学习和大规模分析的日益普及带来了传统串行计算无法有效处理的繁重计算负载。
• 第三，云基础设施和按需 HPC 服务使并行处理变得更加容易，使组织能够在无需大量本地投资的情况下扩展计算资源。
• 第四，航空航天、汽车、医疗保健和科学研究等行业日益增长部署仿真、建模和实时数据分析——所有这些都受益于并行计算。最后，政府在超级计算和国家 HPC 基础设施方面的举措和研究资金通过减少采用障碍和刺激新用例来支撑增长。

限制因素

• 尽管有强劲的推动力，但市场仍受到显着的影响。菌株。主要障碍是基础设施的高昂初始成本 - 多核处理器、GPU、高速互连、冷却和设施要求使得并行系统变得昂贵，特别是对于小型组织而言。
• 另一个限制是并行系统编程的复杂性：开发、调试和优化并行应用程序仍然具有技术挑战性，并且需要专业技能。
• 此外，功耗和热管理也带来问题 - 高性能并行设备消耗大量能源，从而产生运营成本和可持续性
• 此外，技能短缺意味着许多组织缺乏充分利用并行架构的内部能力。最后，遗留基础设施和兼容性问题可能会阻碍从串行模型到并行模型的过渡，尤其是在成熟的企业中。

增长机会

• 并行计算市场提供了多种有前景的增长途径。随着人工智能/机器学习工作负载（包括深度学习和实时分析）的不断扩展，对大规模并行系统的需求不断升级。
• 基于云的并行计算模型（HPC 即服务）提供了一个重大机遇：组织无需完整的资本支出即可访问并行计算，从而使该技术更容易获得。
• 此外，物联网、边缘计算和智能基础设施等新兴市场需要更靠近数据源的分布式并行框架，这带来了新的机会。
• 此外，混合和异构计算架构（CPU + GPU + 加速器）的发展为供应商为特定领域（例如基因组学、气象学）创新专业解决方案开辟了道路。
• 随着数字化转型，在亚太地区、拉丁美洲和新兴经济体等服务欠缺地区的部署也带来了多方面的增长。这些地区的需求量不断增加。

挑战因素

• 虽然机遇比比皆是，但市场也面临着一些关键挑战。一是软件和算法成熟度：许多并行系统未充分利用其潜力，因为软件堆栈、库和编程模型尚未针对所有工作负载进行优化。
• 硬件（各种处理器、加速器）的异构性增加了集成复杂性，并为开发人员确保兼容性和高效资源利用带来了挑战。
• 另一个挑战是基础设施的可扩展性：随着需求的增长，互连、内存层次结构和数据移动成为瓶颈（例如互连瓶颈）问题）。
• 分布式并行系统中的安全性、数据隐私和监管合规性也会带来风险。
• 最后，实现可持续的商业模式很困难：平衡资本支出/运营支出、能源使用、维护和投资回报率仍然存在采用者主要关心的问题。

竞争分析

并行计算市场的竞争格局以全球知名的技术参与者为特色，每个参与者都利用独特的优势来争夺市场份额。戴尔科技集团通过提供针对并行计算和人工智能工作负载优化的经过验证的服务器配置（例如配备高性能 GPU 的 PowerEdge XE9680），在 HPC 领域确立了自己的地位。 HewlettPackardEnterprise (HPE) 以其 Cray 收购和大型 HPC 系统资质而闻名，在大规模企业和政府部署方面展开竞争。

Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Corporation 将市场扩展到基于云的并行计算服务，从而实现超越传统硬件模型的可扩展性和按需访问。联想、中科曙光和浪潮等区域硬件领导者，尤其是亚太地区的硬件领导者利用国内 HPC 需求和新兴架构。根据市场分析，这些供应商占据了全球安装量的主要份额。

从战略上讲，差异化取决于三个核心向量：硬件性能（加速器、内存、互连）、软件堆栈成熟度（并行编程框架、人工智能集成）和服务模型灵活性（本地、云和混合 HPC）。能够提供异构架构的无缝集成、简化的并行编程和可扩展部署的供应商处于最佳位置。因此，这种竞争动态强调了并行计算领域从纯粹的硬件竞争向增值生态系统领导地位的转变。

市场上的主要参与者

• 戴尔
• 惠普企业 (HPE)
• 亚马逊(AWS)
• 联想
• IBM
• 曙光
• 浪潮
• 微软
• Atos
• 华为
• 阿里云
• 其他

主要发展

• 2025 年 3 月 31 日：ParallelWorks 推出了一个新的顾问委员会，专注于推动企业 AI 和 HPC 工作流程，并引用了为用户提供支持的合作伙伴关系“只要计算可用”，即可运行基于 GPU 的大规模并行作业，并消除分布式基础设施的延迟障碍。
• 2025 年 10 月 18 日：NVIDIA 宣布与 SamsungFoundry 开展战略合作，开发定制非 x86 CPU 和 XPU，从而加强 Nvidia 的高性能并行计算数据中心基础设施生态系统。