电子行业走进“芯”时代系列深度之四十九“AI芯片”：AI领强算力时代GPU启新场景落地-20211128（78页）.pdf

1、请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 仅供机构投资者使用仅供机构投资者使用 证券研究报告证券研究报告 AIAI领强算力时代，GPU启新场景落 地 领强算力时代，GPU启新场景落 地 20212021年年1111月月2828日日 华西电子团队华西电子团队走进“芯”时代系列深度之走进“芯”时代系列深度之四十九“四十九“AIAI芯片”芯片” 核心观点 1、在人工智能时代，终端AI芯片针对特定场景实现优化方案 AI芯片主要承担推断任务，通过将终端设备上的传感器（麦克风阵列、摄像头等）收集的数据代入训练好的模型推理得出推断结果。由于终端场 景多种多样各不相同，对于算力

2、和能耗等性能需求也有大有小，应用于终端芯片需要针对特殊场景进行针对性设计以实现最优解方案，最终实现 有时间关联度的三维处理能力，这将实现更深层次的产业链升级，是设计、制造、封测和设备材料，以及软件环境的全产业链协同升级过程。 2、GPU服务器渗透率提升，自动驾驶等级提升推动GPU算力需求 相比于传统CPU服务器，在提供相同算力情况下，GPU服务器在成本、空间占用和能耗分别为传统方案的1/8、1/15和1/8。 人工智能服务器 是AI算力基础设施的主要角色，在服务器中渗透率不断提升。 L3自动驾驶算力需求为30-60TOPS，L4需求100TOPS以上，L5需求甚至达 1,000TOPS，GPU

3、算力需求提升明显，芯片主要向着大算力、低功耗和高制程三个方向发展。 3、软硬件生态构筑Nvidia核心优势，国内AI企业加速发展 2006年Nvidia推出CUDA计算平台，让GPU支持CUDA，在优化硬件性能的同时，赋予良好的兼容性，构筑通用计算平台系统和核心优势。国内 AI企业产品如景嘉微J9系列，寒武纪思元370、燧原邃思2.0、地平线征途5、黑芝麻华山二号A1000 由低算力逐渐向高算力发展，由终端侧往云 端和车载方向发展，加快软硬件和开发者生态系统建设。 核心标的： 【重点推荐】： 终端侧AI芯片：瑞芯微、全志科技、晶晨股份、富瀚微； 【受益标的】： 景嘉微（国产图显GPU）、寒武纪

4、（云边端车GPU）、云天励飞 （神经网络处理器芯片），芯原股份（GPU IP供应商）； 【产业链重点标的】： 沐曦、壁仞科技、燧原科技、地平线、黑芝麻； 【海外标的】: NVIDIA、AMD、CAN.O； 风险提示：产能不及预期风险; 国产替代不及预期; 国产GPU生态不及预期 SVkUhU8ViY9UyXzW8O9RaQoMrRoMqRkPpOpOlOnPvM6MnMnMxNmOmRuOnNsQ 目录 2 1 算力时代，GPU开拓新场景 2 GPU 下游三大应用市场 3 海外GPU巨头Nvidia 4国产GPU赛道掀起投资热潮 5重点投资机会 6风险提示 1.1 人工智能经历过三阶段，迎来爆

5、发式增长 广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设 计的芯片。 AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。 第一阶段： 因为芯片算力不足，所以神经网络没有受到 重视 第二阶段：通用芯片CPU的算力大幅提升，但仍然无法 满足神经网络的需求 第三阶段： GPU和和新架构的AI芯片推进人工智能落地 事件1：2014年李天石博士“DianNao”系列论文让科 学界看到，在冯诺依曼架构下也可以实现AI 专用芯片 事件2：Google 推出的TPU运

6、算架构的 AlphaGo，接连 打败李世石和柯洁，看到了专用芯片的商业价值。 图：图：AIAI芯片算力发展阶段芯片算力发展阶段 起步 发展期 反思 发展期 发展 应用期 低迷 发展期 稳步 发展期 蓬勃 发展期 第一阶段 第二阶段第三阶段 1.2 推荐式系统模型参数复杂度大幅增加 资料来源：CSDN, Nvidia官网，华西证券研究所 GPT-3模型目前已入选了麻省理工科技评论2021年“十大 突破性技术。 GPT-3的模型使用的最大数据集在处理前容量达 到了45TB。根据 OpenAI的算力统计单位petaflops/s-days， 训练AlphaGoZero需要1800-2000pfs-d