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ChatGPT:加速計算服務器時代到來AIGC行業(yè)深度報告(5)AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第1頁。目錄301

AI服務器需求呈現加速狀態(tài)02擁抱AI服務器的星辰大海03投資建議:梳理AIGC相關受益廠商04風險提示AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第2頁。01AI服務器需求呈現加速狀態(tài)4AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第3頁。1.1ChatGPT的競爭本質即大模型儲備競賽大模型是人工智能發(fā)展的必然趨勢:

大模型即“大算力+強算法”結合的產物。大模型通常是在大規(guī)模無標注數據上進行訓練,學習出一種特征和規(guī)則?;诖竽P瓦M行應用開發(fā)時,將大模型進行微調,如在下游特定任務上的小規(guī)模有標注數據進行二次訓練,或者不進行微調,就可以完成多個應用場景的任務。大模型是輔助式人工智能向通用性人工智能轉變的堅實底座:

大模型增強了人工智能的泛化性、通用性,生產水平得到質的飛躍,過去分散化模型研發(fā)下,單一AI應用場景需要多個模型支撐,每個模型需要算法開發(fā)、數據處理、模型訓練、參數調優(yōu)等過程。大模型實現了標準化AI研發(fā)范式,即簡單方式規(guī)模化生產,具有“預訓練+精調”等功能,顯著降低AI開發(fā)門檻,即“低成本”和“高效率”。算力是打造大模型生態(tài)的必備基礎,服務器是算力的載體:

算力是訓練大模型的底層動力源泉,一個優(yōu)秀的算力底座在大模型(AI算法)的訓練和推理具備效率優(yōu)勢;服務器是算力的底層載體,包含CPU、GPU、內存、硬盤、網卡等,在ChatGPT中具有舉足輕重的作用,算力是服務器通過對數據進行處理后實現結果輸出的一種能力。 5數據、平臺、算力、算法關系示意圖AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第4頁。1.2大模型出現帶動AI服務器呈現加速狀態(tài)我們認為大模型的出現有望帶動AI服務器需求:

我們認為除了對低延遲低功耗算力的性能需求,在服務器的種類上也產生了多樣化、細分化的場景應用需求。各行業(yè)與人工智能技術的深度結合及應用場景的不斷成熟與落地,使人工智能芯片朝著多元化的方向發(fā)展,為了迎合芯片的多元化,服務器的類型也將越來越豐富,并適用越來越多的行業(yè)應用場景。根據IDC的數據,在2021年的統(tǒng)計,預計到2025年中國加速服務器市場規(guī)模將達到108.6億美元,且2023年仍處于中高速增長期,增長率約為20%。AI大模型對算力的需求分別來自訓練和推理兩個環(huán)節(jié)。1)訓練環(huán)節(jié):通過標記過的數據來訓練出一個復雜的神經網絡模型,使其能夠適應特定的功能,模型具有一定的通用性,以便完成各種各樣的學習任務。該環(huán)節(jié)需要處理海量的數據,注重絕對的計算能力。2)推理環(huán)節(jié):利用訓練好的模型,使用新數據推理出各種結論。借助神經網絡模型進行運算,利用輸入的新數據來一次性獲得正確結論的過程。該環(huán)節(jié)對算力要求比訓練環(huán)節(jié)略低,但注重綜合指標,單位能耗算力、時延、成本等都要考慮。 62021-2025年中國服務器市場規(guī)模及增速(億美元) AI大模型對于算力(服務器)的需求AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第5頁。1.3服務器架構隨負載量擴張而不斷優(yōu)化服務器價值凸顯:計算機的一種,它比普通計算機運行更快、負載更高、價格更貴,主要用于在網絡中為其它客戶機提供計算或者應用服務。服務器具有高速的CPU運算能力、長時間的可靠運行、強大的I/O外部數據吞吐能力以及更好的擴展性。服務器一般具備承擔響應服務請求、承擔服務、保障服務的能力。其內部的結構與普通的計算機相差不大,主要包括如:CPU、硬盤、內存,系統(tǒng)、系統(tǒng)總線等,但相較于PC端需考慮幾方面,例如可拓展性、易使用性、可用性和易管理性。服務器架構隨負載量擴張而不斷優(yōu)化:服務器架構經歷了從傳統(tǒng)單一模式到集群模式,再到分布式架構的優(yōu)化過程。傳統(tǒng)單一模式,服務器誕生初期將所有功能匯集在同一個系統(tǒng),缺點為不便于維護、橫向拓展性不佳;因此集群模式誕生,這種集群模式將同一項目放在多個服務器上,有效緩解用戶訪問量大的壓力,但由于各個服務器間功能重復卻缺乏協(xié)同,系統(tǒng)維護成本仍然較高,且增加了用戶重復登陸問題,因此服務器架構進化到分布式模式。在分布式架構中,整個系統(tǒng)按照不同功能拆分為多個單一功能的子模塊,每個模塊被放到不同服務器中相互協(xié)作,共同組成服務器網絡,能夠有效解決功能耦合度高等問題且代碼復用性高。 7服務器架構演變過程示意圖AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第6頁。1.4深度拆解服務器核心硬件組成部分 8H3CUniServer

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G5服務器硬件結構拆解服務器的組成:服務器主要由主板、內存、CPU、磁盤、網卡、顯卡、電源、主機箱等硬件設備組成;其中CPU、內部存儲和外部存儲是組成核心部件。CPU處理器:負責整個服務器的運算與控制,相當于人的大腦,是直接影響到服務器性能的核心部件。單臺服務器可由多個CPU組成,一般服務器CPU個數多為2-4顆,也可有單顆的;虛擬化主機CPU有4-8顆的。CPU越多服務器性能越高。CPU的核數一般都是四核。內部存儲:是CPU和硬盤之間的緩沖設備,是臨時存儲器(作用是臨時存放數據),程序在運行的時候,都會調度到內存中運行,服務器關閉或程序關閉之后數據將自動從內存中釋放掉。外部存儲:永久存放數據的存儲器,其中常用的硬盤有300GB,500GB,1TB,3TB,4TB等。硬盤類型分機械硬盤,固態(tài)硬盤兩種。硬件成本構成:

我們認為,以一臺通用服務器為例,CPU(主板或芯片組)占比最高,大約占成本50%以上,內存(內部存儲+外部存儲)占比約為20%。編號 名稱 編號 名稱3 中置GPU模塊 12 內存5、6 網卡 13 主板7 Riser卡 18 電源模塊8 GPU卡 23 硬盤9 存儲控制卡 25 超級電容10 CPU 27 加密模塊12 內存 28 系統(tǒng)電池H3CUniServer

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G5服務器硬件結構注釋AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第7頁。1.5服務器的分類:按機箱結構分類服務器按照機箱結構可分為:塔式服務器、機架式服務器、機柜式服務器、刀片式服務器。塔式服務器:

采用臺式機箱結構,常見的入門級和工作組級服務器基本上都采用這一服務器結構類型。優(yōu)點:

對放置空間要求較小,拓展性高,應用范圍廣泛,成本較低;缺點:升級擴張有限,獨立性強;機架式服務器:

設計宗旨主要是為了盡可能減少服務器空間的占用,例如專業(yè)網絡設備。優(yōu)點:

比塔式服務器對空間的要求更小??蓴U展性強,擴展操作便利;缺點:

拓展和散熱受到一定限制,因此無法實現完美的設備擴張,單機性能有限;機柜式服務器:

應用于企業(yè)端,內部設備較多或不同設備單元放置在一個機柜中。優(yōu)點:功能模塊與支撐模塊徹底分離,可靠高效。靈活架構,允許網絡、計算、存儲有機共存、維護簡便,缺點:

投入成本較高、能耗高、內部拓展性有限。刀片式服務器:

專為特殊應用行業(yè)和高密度計算機環(huán)境而生,每一片“刀片”即模板,類似獨立服務器,在集群模式下,具備高速網絡環(huán)境、資源共享等領域,廣泛應用于數碼媒體、醫(yī)學、航天、軍事等領域,性能較高,可實現輕松替換且便于維護,但是價格成本較高。 9塔式服務器示意圖 機架式服務器示意圖 刀片式服務器示意圖 機柜式服務器AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第8頁。1.6.1服務器的分類方式:

按照CPU架構分類伴隨應用需求不斷擴張,不同架構服務器百花齊放:按照CPU指令集架構的差異,服務器可分為CISC、RISC、VLIM等架構。CISC(復雜指令集):龐大復雜的指令數目,常見CISC微指令集主要集中在:AMD、Intel、VIA等IA-32、X86架構的CPU產品;優(yōu)點在于能夠有效縮短新指令的微代碼設計時間,允許設計師實現CISC體系機器的向上相容,指令豐富且功能強大,而缺點指令使用率不均衡、不利于采用先進結構提高性能等。RISC(精簡指令集):

對指令數目和尋址方式都做了精簡。包含了簡單、基本的指令,透過這些簡單、基本的指令,就可以組合成復雜指令,常見RISC微指令集主要集中在:DECAlpha、ARC、ARM、AVR、MIPS、PA-RISC、PowerPC、RISC-V中,優(yōu)點在于指令執(zhí)行效率高,原因是90%指令由硬件直接完成,10%的指令是由軟件以組合的方式完成;缺點在于指令數較少,功能不及CISC強大。VLIM(超長指令集架構):采用多個獨立的功能部件,指令調度是由編譯器靜態(tài)調度完成,因此指令可同時流出數目越大,超長指令的性能就明顯;優(yōu)點在于結構簡單且價格低廉,缺點在于編譯器負擔較重,且需要更多內存,目前微處理器有Intel的IA-64和AMD的x86-64。 10芯片根據指令集分類CISC RISC指令系統(tǒng)指令系統(tǒng)豐富,有專用指令來完成特定的功能,處理特殊任務效率較高、指令長度不同保留簡單高效的常用指令,復雜指令通過簡單指令組合,實現特殊功能效率低,可通過流水技術彌補,指令長度相同存儲操作存儲器操作指令多,可直接操作內存和寄存器,數據流控制復雜對存儲器操作有限制,運算基本都限于寄存器間,控制簡單。程序匯編語言程序編程相對簡單,科學計算及復雜操作的程序設計相對容易,效率較高匯編語言程序一般需要較大的內存空間,實現特殊功能時程序復雜指令執(zhí)行時間很多復雜指令都通過CPU內的微碼來完成,微碼比較復雜的指令需要多個時鐘周期才能完成,指令不等長周期增加了指令流水線優(yōu)化的難度大部分的指令都可以在一個時鐘周期內完成降低了指令流水線設計的復雜度中斷CISC計算機是在一條指令執(zhí)行結束后響應中斷RISC計算機在一條指令執(zhí)行的適當地方可以響應中斷,但是相比CISC指令執(zhí)行的時間短,所以中斷響應及時CPUCPU包含有豐富的電路單元,因而功能強、面積大、功耗大 CPU包含有較少的單元電路,因而面積小、功耗低設計周期CISC微處理器結構復雜,設計周期長,采用微程序可適當降低復雜性RISC微處理器結構簡單,布局緊湊,設計周期短,且易于采用最新技術CISC與RISC比較AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第9頁。1.6.2X86和ARM各具優(yōu)勢,國產生態(tài)迎新機遇X86架構服務器仍占絕對優(yōu)勢,ARM架構服務器潛力巨大:根據市場應用占比把服務器分為X86服務器和非X86服務器,目前使用X86架構的服務器CPU仍然占據絕對優(yōu)勢。根據芯八哥數據,按照2021年統(tǒng)計數據,X86架構市場占比高達97%,ARM占比僅為2.07%,PowerBI占比為0.27%

,但以ARM為代表的RISC結構近年來增長迅猛,尤其國內誕生了以華為海思、阿里平頭哥為代表芯片企業(yè)。X86和ARM各具優(yōu)勢:

ARM體積小、低功耗、低成本、執(zhí)行更加高效、指令長度固定,然而在性能上不及X86,如果ARM要在性能上接近X86,就需要極高的頻率,從而帶來較高能耗;X86單條指令功能強大且指令數相對較小、帶寬要求低,然而缺點在于尋址范圍小、部分計算機利用率不高、執(zhí)行速度慢。ARM加速迭代,國產生態(tài)迎新機遇:

根據TrendForce數據預測,隨著云數據中心增長,預計到2025年,ARM架構在數據中心服務器市場滲透率將達到22%;ARM在服務器的市場嶄露頭角,早在2008年高通、博通、微軟、華為、飛騰等,也陸續(xù)開發(fā)了各自的ARM服務器CPU,2019年,隨著著ARM的Neoverse平臺路線圖的推出,服務器市場份額滲透率得到質的提升;國產生態(tài)迎新機遇,X86生態(tài)依然被AMD和英特爾壟斷,而ARM架構隨著國產生態(tài)和技術逐漸成熟,迎來國產替代的新機遇。 11CPU指令集生態(tài) ARM和X86服務器對比AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第10頁。1.6.3我國服務器占比逐年攀升,呈現快速增長態(tài)勢我國服務器占比逐年攀升,云有望成為重要抓手:

根據IDC數據,2021年全球服務器市場規(guī)模為992億美元,同比增長9.01%,中國市場規(guī)模約251億美元,近年來占全球比重呈現快速上升趨勢,已成為全球最主要的服務器增長市場。此外,公有云作為國內外數據流量的重要抓手,服務器同樣彰顯其重要算力底座,我們認為其存在巨大成長空間。我國服務器單臺均價接近全球均價:

2021年全球服務器平均單價高達7328

美元/臺,我國市場也達到了6415

美元/臺,我國服務器價格呈現上升狀態(tài),并且接近全球服務器平均價格。人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力:

根據IDC的數據,隨著智能應用正不斷深入,從碎片化過渡到深度融合的一體化,從單點轉換為多元化的應用場景,在金融、制造、能源和公共事業(yè)等行業(yè)體現尤為顯著。2021年上半年,中國加速計算服務器市場達到24億美元,同比增長85.1%,此外,中國2021年H1服務器排名前五的廠商分別為浪潮、新華三、華為、戴爾、聯(lián)想。此外,根據IDC的預測,未來中國整體服務器的復合增長率為12.7%,2025年中國服務器市場規(guī)模預計將達到424.7億美元。 12全球服務器與中國服務器市場規(guī)模及占比 全球服務器價格及中國服務器價格比較30.50%17.10%8.40% 11.20%8.00%24.70%浪潮新華三華為戴爾聯(lián)想其他2021年上半年中國服務器市場份額AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第11頁。1.7.1AI服務器:

加速計算服務器是服務器成長的核心驅動力服務器同樣可以按照CPU數量進行分類:

可以分為單路服務器、雙路服務器、四路服務器和多路服務器?!奥贰敝傅氖欠掌魑锢鞢PU的數量,也就是服務器主板上CPU插槽的數量。單路指服務器支持1個CPU;雙路指服務器支持2個CPU;四路指服務器支持4個CPU;以此類推。一般CPU數量越多,即擁有更強的性能,同時能顯著降低性能的功耗比。AI服務器價值凸顯:

隨著大數據、云計算、人工智能等技術的成熟與在各行各業(yè)的應用,AI服務器價值凸顯;1、硬件架構,相較于通用服務器,AI服務器是采用異構形式的服務器,在異構方式上可以根據應用的范圍采用不同的組合方式,如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等;2、加速卡數量:

通用服務器一般是單路或多路CPU架構,而AI服務器需要承擔大量的AI運算,一般配置四塊及以上加速卡;3、獨特設計,AI服務器由于對加速卡的獨特需求,需要針對性的對于系統(tǒng)結構、散熱等做專門的設計,才能滿足AI服務器需求。 13四路服務器示意圖 阿里云多路AI集群服務器示意圖AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第12頁。1.7.2AI服務器:

GPU為主流“加速卡”,正在大放異彩AI芯片是AI算力的“心臟”,GPU價值凸顯:

伴隨數據海量增長,算法模型趨向復雜,處理對象異構,計算性能要求高,AI

芯片在人工智能的算法和應用上做針對性設計,可高效處理人工智能應用中日漸多樣繁雜的計算任務。在人工智能不斷擴大滲透的數字時代,芯片多元化展現出廣闊的應用前景,通過不斷演進的架構,為下一代計算提供源源不斷的動力源泉。GPU作為AI芯片的主力軍,正在大放異彩:

AI芯片主要包括圖形處理器(GPU)、現場可編程門陣列(FPGA)、專用集成電路(ASIC)、神經擬態(tài)芯片(NPU)等。人工智能深度學習需要異常強大的并行處理能力,GPU相比于CPU更擅長于并行計算能力,正在大放異彩。根據IDC的數據,2021年H1中國人工智能芯片,GPU占比最多為91.90%。GPU服務器優(yōu)勢顯著:

GPU服務器超強的計算功能可應用于海量數據處理方面的運算,如搜索、大數據推薦、智能輸入法等,相較于通用服務器,在數據量和計算量方面具有成倍的效率優(yōu)勢。此外,GPU可作為深度學習的訓練平臺,優(yōu)勢在于1、GPU

服務器可直接加速計算服務,亦可直接與外界連接通信;2、GPU服務器和云服務器搭配使用,云服務器為主,GPU服務器負責提供計算平臺;3、對象存儲COS可以為GPU服務器提供大數據量的云存儲服務。 142021年H1中國人工智能芯片占比91.90%6.30%1.50%0.30%GPUNPUAISCFPGAGPU、FPGA、ASIC對比AI芯片 釋意GPU顯卡的核心單元,是單指令、多數據處理器。GPU采用數量眾多的計算單元和超長的流水線,在圖型領域的加速方面具有技術優(yōu)勢FPGA集成了大量的基本門電路及存儲器,利用門電路直接運算、速度較快。用戶可以自由定義這些門電路和存儲器之間的布線,改變執(zhí)行方案,從而調整到最佳運行效果。相較于GPU靈活度更高、功耗更低;ASIC為特定目的、面向特定用戶需求設計的定制芯片,具備體積小、功耗低、可靠性更高等有點。在大規(guī)模量產的情況下,具備成本低的特點。GPU、FPGA、ASIC對比(縱軸代表靈活性、橫軸代表性能)AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第13頁。1.7.3AI服務器:

芯片組(CPU+GPU)價值成本凸顯AI服務器芯片組價值成本凸顯:

根據Wind及芯語的數據,AI服務器相較于高性能服務器、基礎服務器在芯片組(CPU+GPU)的價格往往更高,AI服務器(訓練)芯片組的成本占比高達83%、AI服務器(推理)芯片組占比為50%,遠遠高于通用服務器芯片組的占比。浪潮通用服務器浪潮英信服務器NF5260M6搭載第三代英特爾?至強?可擴展處理器的一款2U雙路機架式服務器,可支持1-2個支持1到2個英特爾?

至強?

第三代可擴展處理器,根據Intel官網數據,此款處理器建議零售價為9359美元,折合人民幣約65000元。浪潮AI處理器浪潮NF5488A5是一款浪潮自研的具有超強算力的AI服務器,性能領先。在4U空間內支持8顆第三代NVLink的NVIDIAA800GPU,搭載2顆支持PCIe4.0的AMD

EPYC7002/7003

處理器,可提供極致訓練性能和超高數據吞吐,廣泛適用于圖像、視頻、語音識別、金融分析、智能客服等典型AI應用場景,根據天極網和中關村在線網數據,該款AMD(CPU)售價為8880美元,折合人民幣約62000元,該款GPU售價為104000元。 15服務器成本購成 浪潮服務器成本對比AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第14頁。02擁抱AI服務器的星辰大海16AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第15頁。2.1服務器發(fā)展路徑:

“伴科技類”升級產品我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品,隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步,服務器同樣在不斷迭代升級或更新?lián)Q代:

世界上最早的服務器可以追溯到1981年IBM大型機上的BITNET電子郵件群組,是第一臺郵件列表服務器。此后,隨著萬維網的出現和搜索引擎等互聯(lián)網迭代升級,技術不斷迭代。近年,隨著互聯(lián)網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現,服務器市場迎來了極大的發(fā)展:

2009年左右,隨著虛擬化技術不斷成熟,云計算的服務模式被大眾廣泛接受,云數據中心對服務器的需求旺盛;2012年左右,我國進入“互聯(lián)網+”時代,云計算服務模式疊加電子商務的需求,拓展性、運算性能、數據存儲容量等需求凸顯,服務器需求不斷增加;2015年左右,全球進入”AI+時代”,以人工智能、深度學習、神經網絡的訓練和推理等賦能千行百業(yè),AI服務器價值凸顯,其具備圖形渲染和海量數據的并行運算等優(yōu)勢,市場需求旺盛;2017年左右,隨著邊緣計算、“物聯(lián)網+”的興起,疊加AI等需求,服務器市場依舊火熱。 17服務器的本質是伴隨AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第16頁。2.2算力時代到來,服務器價值凸顯國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關:

根據IDC數據,十五個重點國家的計算力指數平均每提高1點,國家的數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰,預計該趨勢在2021-2025年將繼續(xù)保持。此外,當一個國家的計算力指數達到40分以上時,國家的計算力指數每提升1點,其對于GDP增長的推動力將增加到1.5倍,而當計算力指數達到60分以上時,國家的計算力指數每提升1點,其對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍,對經濟的拉動作用變得更加顯著。海量應用場景,算力需求高漲:據華為發(fā)布的《計算2030》預測,2030年人類將進入YB數據時代,全球數據每年新增1YB。通用算力將增長10倍到3.3ZFLOPS

、人工智能算力將增長500倍超過100ZFLOPS。相當于一百萬個中國超級計算機神威“太湖之光”的算力總和。AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉:

不同于通用服務器,AI服務器更專精于海量數據處理和運算方面,我們認為其可以為人工智能、深度學習、神經網絡、大模型等場景提供廣闊的動力源泉,并廣泛應用于醫(yī)學、材料、金融、科技等千行百業(yè)。 18從計算力指數看對經濟的增長 計算力對經濟的影響AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第17頁。2.3服務器產業(yè)鏈梳理,下游賦能千行百業(yè)服務器產業(yè)鏈梳理,關注產業(yè)鏈中上游:

服務器行業(yè)產業(yè)鏈上游為CPU、GPU、內存、硬盤、RAID控制器、電源、軟件系統(tǒng)等原材料為主;中游為服務器行業(yè);下游客戶群體有互聯(lián)網云服務商、電信運營商、第三方IDC服務商、政府部門、各類型企業(yè)等。我們認為在算力和數字時代的大背景下,AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉,更加彰顯其重要性。服務器賦能千行百業(yè):

根據IDC數據,服務器賦能千行百業(yè),實則為數字經濟的底層基礎設施;其中,互聯(lián)網行業(yè)占比最多,為43.8%,廣泛應用于電子商務、電子郵件、電子游戲等領域;電信行業(yè)占比9.9%,應用場景為通訊網絡、云平臺建設;金融占比約為9.0%,廣泛應用于商業(yè)業(yè)務系統(tǒng)、銀行系統(tǒng)等場景;政府領域占比為10.6%,主要應用于數字政務、辦公系統(tǒng)等領域。 1921年服務器下游占比 服務器產業(yè)鏈43.8%10.6%9.9%9.0%26.7%互聯(lián)網政府電信金融其他AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第18頁。2.4數字經濟時代,服務器應用前景廣闊互聯(lián)網,積極擁抱新興技術,領先全球算力水平:

根據IDC數據統(tǒng)計,2021年互聯(lián)網企業(yè)采購的IT基礎架構中,超過九成被應用于云計算部署方式。此外,互聯(lián)網與人工智能、大數據等新興技術的結合也催生了對海量計算能力的需求。目前,從互聯(lián)網數據中心的體量來看,中、美仍處在第一梯隊,中美兩國占全球整體服務器保有量六成以上。近年來互聯(lián)網行業(yè)在亞太區(qū)的增長頗為突出,這主要源于疫情之后在線需求的增加,以及亞太地區(qū)經濟的復蘇。此外,中國持續(xù)加大數據中心的部署,更多企業(yè)采取云服務方式。電信,利用算力投入優(yōu)化內部管理、賦能業(yè)務創(chuàng)新:

內部,隨著5G、云計算等技術的落地,電信運營商對內面臨著業(yè)務增長壓力;外部,智慧交通、智慧零售、車聯(lián)網、游戲娛樂、AR/VR應用等增值業(yè)務等算力需求逐步增加。海量創(chuàng)新業(yè)務增長對數據快速訪問價值凸顯,要求電信數據廠商承擔數據高并發(fā)、低延遲傳輸、保證業(yè)務永續(xù)的能力。 20IBM超級計算機示意圖 特斯拉超級計算機示意圖AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第19頁。2.4數字經濟時代,服務器應用前景廣闊金融,智能化加速,有力支撐金融業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展:

隨著移動互聯(lián)網場景的普及,金融行業(yè)(包含銀行、保險和證券)的數字化業(yè)務迅猛發(fā)展,呈現出線上化、智能化、無接觸等特征,此外,數字銀行、個人財富管理、數字化借貸、全渠道支付等新興金融場景層出不窮。金融行業(yè)對業(yè)務的及時性相應要求極高,移動互聯(lián)業(yè)務由于其高并發(fā)、高峰值場景需求,穩(wěn)定、安全、高效、彈性的基礎設施成為首選。制造,實現智能制造,推動數字工廠建設:

制造業(yè)是實體經濟發(fā)展的核心支撐力量,也是全球算力水平最高的傳統(tǒng)行業(yè)之一,2021年算力支出占全球12%,其中包括大型ERP系統(tǒng)運轉、物聯(lián)網、傳感器的應用。此外,在人工智能、大數據、區(qū)塊鏈等新興技術使用上,制造業(yè)也領先于大部分傳統(tǒng)行業(yè)。根據IDC的預測,到2025年,中國制造業(yè)IT相關支出占全球市場將達到20%左右。醫(yī)療,算力投入有望推動信息化平臺建設:

隨著醫(yī)療信息化等領域的高投入,初步形成以計算平臺為核心的綜合信息系統(tǒng),在醫(yī)院范圍內形成數據互聯(lián)互通、區(qū)域協(xié)同、分級診療的體系。隨著AI等技術發(fā)展,大數據賦能醫(yī)療行業(yè)智能化升級將是下一個發(fā)展目標。 21神威·太湖之光超級計算機系統(tǒng)架構 天河三號部署示意圖AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第20頁。03投資建議:梳理AIGC相關受益廠商22AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第21頁。3.1投資建議:梳理AIGC的受益廠商我們認為AIGC的出世會產生革命性的影響,同時有望賦能千行百業(yè)。我們梳理了兩條路徑圖,積極的推薦以下兩條投資主線:1)具備服務器能力的廠商,重點推薦中科曙光,其他受益標的為浪潮信息、拓維信息、神州數碼2)具備算力芯片的廠商,受益標的為寒武紀、海光信息、龍芯中科、景嘉微 23AIGC的A股受益標的公司名稱 股票代碼收盤價 市值(億元) EPS(元) PE(倍)2023/3/8 2023/3/8 2021 2022E 2023E 2021 2022E 2023E寒武紀* 688256.SH 90.01 360.77 -2.06 -2.79 -1.79 - - -拓維信息* 002261.SZ 11.28 141.66 0.07 -0.04 0.15 161.1 - 74.5神州數碼* 000034.SZ 26.59 177.85 0.37 1.56 1.89 72.1 17.0 14.1龍芯中科* 688047.SH 115.15 461.75 0.66 0.43 0.72 174.5 267.5 160.1浪潮信息* 000977.SZ 35.27 516.25 1.38 1.67 2.02 25.6 21.2 17.5景嘉微* 300474.SZ 74.71 339.99 0.97 0.64 0.93 77.0 117.6 80.3中科曙光 603019.SH 33.00 483.12 0.80 1.03 1.47 41.3 32.0 22.4海光信息 688041.SH 53.16 1235.62 0.16 0.35 0.64 329.0 151.9 83.1注:*來自wind一致預測AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第22頁。3.2.1浪潮信息:中國服務器/AI服務器市占率穩(wěn)居榜首浪潮信息是全球領先的新型IT基礎架構產品、方案及服務提供商:

公司是全球領先的AI

基礎設施供應商,擁有業(yè)內最全的人工智能計算全堆棧解決方案,涉及訓練、推理、邊緣等全棧AI

場景,構建起領先的AI

算法模型、AI

框架優(yōu)化、AI

開發(fā)管理和應用優(yōu)化等全棧AI

能力,為智慧時代提供堅實的基礎設施支撐。公司算力技術壁壘濃厚:

生產算力方面,公司擁有業(yè)內最強最全的AI

計算產品陣列,業(yè)界性能最好的Transformer

訓練服務器NF5488、全球首個AI

開放加速計算系統(tǒng)MX1、自研AI

大模型計算框架LMS。聚合算力層面,公司針對高并發(fā)訓練推理集群進行架構優(yōu)化,構建了高性能的NVMe

存儲池,深度優(yōu)化了軟件棧,性能提升3.5

倍以上。調度算力層面,浪潮信息AIstation

計算資源平臺可支持AI

訓練和推理,是業(yè)界功能最全的AI

管理平臺;同時,浪潮信息還有自動機器學習平臺AutoML

Suite,可實現自動建模,加速產業(yè)化應用。 24浪潮信息智算中心 浪潮信息智算中心AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第23頁。3.2.2中科曙光:我國高性能計算、智能計算領軍企業(yè)中科曙光作我國核心信息基礎設施領軍企業(yè):

在高端計算、存儲、安全、數據中心等領域擁有深厚的技術積淀和領先的市場份額,并充分發(fā)揮高端計算優(yōu)勢,布局智能計算、云計算、大數據等領域的技術研發(fā),打造計算產業(yè)生態(tài),為科研探索創(chuàng)新、行業(yè)信息化建設、產業(yè)轉型升級、數字經濟發(fā)展提供了堅實可信的支撐。依托先進計算領域的先發(fā)優(yōu)勢和技術細節(jié),中科曙光全面布局智能計算:完成了包括AI核心組件、人工智能服務器、人工智能管理平臺、軟件等多項創(chuàng)新,構建了完整的AI計算服務體系。并積極響應時代需求,在智能計算中心建設浪潮下,形成了5A級智能計算中心整體方案。目前,曙光5A智能計算中心已在廣東、安徽、浙江等地建成,江蘇、湖北、湖南等地已進入建設階段,其他地區(qū)也在緊張籌備和規(guī)劃中。 25中科曙光主要產品 中科曙光硅立方液體相變冷卻計算機AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第24頁。名稱 示意圖 形態(tài) 處理器 內存支持 AI加速卡/AI處理器 AI算力KunTaiA222 2U單路邊緣機架式服務器 1*鯤鵬920處理器,24核,主頻2.6GHz4個DDR4RDIMM,最高速率3200MT/s內存保護支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrolscrubbing功能;單根內存條容量支持16GB/32GB/64GB/128GB最大支持3張Atlas300V視頻解析卡或Atlas300IPro推理卡或Atlas300VPro視頻解析卡最大420TOPSINT8KunTaiA722 2U雙路推理型AI機架式服務器2*鯤鵬920處理器,支持32、48、64核可選,主頻2.6GHz16個或32個DDR4RDIMM,最高速率2933MT/s內存保護支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrolscrubbing功能;單根內存條容量支持16GB/32GB/64GB/128GB最大支持8張,Atlas300V視頻解析卡或Atlas300IPro推理卡或Atlas300VPro視頻解析卡最大1120TOPSINT8KunTaiA924 4U四路訓練型AI機架式服務器4*鯤鵬920處理器,支持48核,主頻2.6GHz支持32個DDR4內存插槽,速率最高2933MT/s內存保護支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrolscrubbing功能;單根內存條容量支持32GB/64GB/128GB8*昇騰910,支持直出100GRoCE網絡接口最大512TopsInt8或256TopsFP163.2.3神州數碼:華為生態(tài)核心踐行者神州數碼領先的數字化轉型:

神州數碼圍繞企業(yè)數字化轉型的關鍵要素,開創(chuàng)性的提出“數云融合”戰(zhàn)略和技術體系框架,著力在云原生、數字原生、數云融合關鍵技術和信創(chuàng)產業(yè)上架構產品和服務能力,為處在不同數字化轉型階段的快消零售、汽車、金融、醫(yī)療、政企、教育、運營商等行業(yè)客戶提供泛在的敏捷IT能力和融合的數據驅動能力。神州數碼為華為生態(tài)核心踐行者:

公司旗下的神州鯤泰基于華為鯤鵬處理器多款不同種類的服務器產品,包括1、單路服務器:R222、R224;2、雙路服務器:R522、R524、R722、R724、R2240、R2260、R2280。3、四路服務器:R822。此外,公司基于華為鯤鵬920處理器與昇騰Atlas

AI加速卡,神州數碼開發(fā)了采用ARM架構的一系列AI服務器。 26神州數碼服務器及相關參數AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第25頁。3.2.4拓維信息:華為生態(tài)重要參與者拓維信息是領先的軟硬一體化解決方案提供商:

公司1996年成立,業(yè)務涵蓋政企數字化、智能計算、鴻蒙生態(tài),覆蓋全國31個省級行政區(qū)、海外10+國家,聚焦數字政府、運營商、考試、交通、制造、教育等重點領域和行業(yè),服務超過1500家政企客戶,為其提供全棧國產數字化解決方案和一站式全生命周期的綜合服務。拓維信息為華為生態(tài)重要參與者:

“兆瀚”系列通用服務器是基于ARM架構,搭載鯤鵬920處理器設計開發(fā)的機架式型服務器,擁有高的性能、可靠性、高效環(huán)保、兼容性強等特點;“兆瀚”系列AI服務器能夠滿足當前各類主流AI場景與AI大模型的訓練需求,已經在國內多個區(qū)域人工智能計算中心、城市人工智能中樞、通用AI服務器場景中得到了應用,已經在國內多家頭部互聯(lián)網企業(yè)開展適配測試。 27種類 名稱 示意圖 形態(tài) 處理器 內存支持 AI加速卡/AI處理器 AI算力通用服務器兆瀚RH220系列 2U雙路機架支持兩顆華為鯤鵬920處理器,CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核,最大功率180w。最多支持32個DDR4內存DIMM插槽,最高速率2933MT/s /兆瀚RH520系列 4U機架服務器支持兩顆華為鯤鵬920處理器,CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核,最大功率180w。最多支持32個DDR4內存DIMM插槽,最高速率2933MT/s /AI服務器兆瀚RA2300-A 2U推理服務器支持兩顆華為鯤鵬920處理器,CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核,最大功率180w。最多支持32個DDR4內存DIMM插槽,最高速率2933MT/s支持Atlas300I

Pro推理卡和Atlas300VPro視頻解析卡最大1.12POPSINT8;最大560TFLOPSPF16兆瀚SA300 2U智能邊緣服務器支持一顆華為鯤鵬920處理器,CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核,最大功率181w。最多支持4個DDR4內存DIMM插槽,最高速率2934MT/s支持Atlas300IPro推理卡/Atlas300VPro視頻解析卡最大420TOPSINT8或384路1080P30FPS視頻解析(硬件解碼能力)兆瀚RA5900-A 4U訓練服務器支持四顆華為鯤鵬920處理器,CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核,最大功率182w。最多32個DDR4內存插槽,支持RDIMM。單根內存條容量支持32GB/64GB8*昇騰910 /兆瀚RA2302-B 2UAI服務器 2*64核青松處理器 32個DDR4內存插槽,最高3200MT/s,支持ECC最大支持4個Atlas300I/VPro 最大560TPOSINT8拓維信息旗下“兆瀚”系列服務器產品介紹AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到來全文共33頁,當前為第26頁。3.3.1海光信息:支持全精度,GPU實現規(guī)模量產海光信息主要從事高端處理器、加速器等計算芯片產品和系統(tǒng)的研究、開發(fā),主要產品包括海光CPU和海光DCU:2018年10月,公司啟動深算一號DCU產品設計,海光8100采用先進的FinFET工藝,典型應用場景下性能指標可以達到國際同類型高端產品的同期水平。2020年1月,公司啟動DCU深算二號的產品研發(fā)。海光DCU性能強大:

海光DCU基于大規(guī)模并行計算微結構進行設計,不但具備強大的雙精度浮點計算能力,同時在單精度、半精度、整型計算方面表現同樣優(yōu)異,是一款計算性能強大、能效比較高的通用協(xié)處理器。海光DCU集成片上高帶寬內存芯片,可以在大規(guī)模數據計算過程中提供優(yōu)異的數據處理能力。 28海光信息主要產品 海光深算一號性能達到國際同類產品水平AIGC行業(yè)深度報告hatGPT加速計算服務器時代到

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