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个人股票配资 国泰君安证券:算力需求高增 AI ASIC突围在即

发布日期:2024-08-19 12:23    点击次数:164

  投资建议:ASIC针对特定场景设计,有配套的通信互联和软件生态,虽然目前单颗ASIC算力相比最先进的GPU仍有差距,但整个ASIC集群的算力利用效率可能会优于可比的GPU,同时还具备明显的价格、功耗优势,有望更广泛地应用于AI推理与训练。我们看好ASIC的大规模应用带来云厂商ROI提升个人股票配资,同时也建议关注定制芯片产业链相关标的。

  AI ASIC具备功耗、成本优势,目前仍处于发展初期,市场规模有望高速增长。目前ASIC在AI加速计算芯片市场占有率较低,预计增速快于通用加速芯片。据Marvell预测, 2023年,定制芯片仅占数据中心加速计算芯片的16%,其规模约66亿美元,预计2028年数据中心定制加速计算芯片规模有望超400亿美元。

  ASIC单卡算力与GPU仍有差距,但单卡性价比和集群算力效率优秀。ASIC中算力相对较高的谷歌TPU v6和微软Maia 100算力约为H100非稀疏算力的90%、80%,同时ASIC的单价显著低于GPU,故而在推理场景呈现更高的性价比;ASIC的芯片互联以PCIe协议为主,处于追赶状态,NVLink协议更具优势;在服务器互联方面,ASIC主要采用以太网,正追平英伟达的IB网络,目前H100集群可以做到10万卡规模,ASIC中谷歌TPU相对更为领先,TPU v5p单个Pod可达8960颗芯片,借助软件能力,TPUv5e可拓展至5万卡集群,且保持线性加速。由于ASIC专为特定场景设计,且云厂商对软件生态掌握程度也较高,ASIC集群的算力利用率实际可能高于GPU(如TPU、MTIA等)。

  软件生态也是影响AI计算能力的重要因素,当前CUDA生态占据主导,ASIC软件生态有望逐步完善。云厂商普遍具备较强的研发能力,均为AI ASIC研发了配套的全栈软件生态,开发了一系列的编译器、底层中间件等,提升ASIC在特定场景下的计算效率。此外,一些商用芯片厂商也推出了开源平台,如ROCm和oneAPI,未来ASIC的软件生态将会愈发成熟、开放。

  风险提示:AI算法技术风险、生态系统建设不及预期、芯片研发不及预期、AI产业发展不及预期个人股票配资。



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