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电子行业AI系列专题报告(一):AI算力参数爆发,兼论国产算力比较(德邦证券研报) 发兼AI算力参数种类繁多

时间:2024-05-15 00:23:59 来源:网络整理编辑:探索

核心提示

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算力参数 :多厂商逐鹿AI,算数爆矩阵计算为核心算力参数。发兼AI算力参数种类繁多,产算其本质是较德精度与运算效率的取舍 。为更好适应AI大模型的邦证报训练与推理,FP32 TensorCore ,券研银河国际官网【Aurl:www.8233066.com】送888元BF16等新兴数据类型应运而生。电行以FP32 Tensor Core为例 ,列专力参论国力比其为英伟达张量计算的题报数据格式,使得模型训练性能大幅提升。算数爆英伟达H200的发兼FP32算力为67TFlops,对应FP32 Tensor Core算力为989TFlops,产算性能大幅提升 。而国内各算力厂商产品性能迭代顺利,华为海思此前发布的昇腾910在FP16算力性能上接近A100  ,下一代910B性能有望显著提升。寒武纪370对标英伟达L2芯片。海光信息深算三号研发进展顺利;龙芯中科第二代图形处理器LG200单节点性能达256GFlops-1TFlops  ,将基于2K3000的GPGPU技术及3C6000的龙链技术,研制专用GPGPU芯片。

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互联参数:多卡互联为大模型桎梏  ,国内外差距巨大。相比小模型,大模型要求在模型切分后进行模型并行。模型并行使得多个GPU能同时运行模型的一部分 ,并在共享结果后进入到下一层 。大模型的发展使得类似英伟达NVLink、NVSwitch等互联技术的重要性快速提升  ,同时互联性能参数也成为各大模型实际效果好坏的重要凭依 。大多数厂商利用PCIe进行互联 ,而英伟达的NVLink能够实现GPU间的直接互联,从而大幅提升通信效率 ,其NVLink带宽可达到900 GB/s。在大规模高精度的3DFFT、3950亿参数的大模型训练上,H100+NVLink组合的提升显著。我们认为随着大模型的复杂化,NVLink等多卡互联技术将愈加重要 。在多卡互联上 ,国内外厂商亦有所差距 。以寒武纪MLU370-X8为例,寒武纪为多卡系统专门设计了MLU-Link桥接卡,其可实现4张加速卡为一组的8颗思元370芯片全互联,每张加速卡可获得200GB/s的通讯吞吐性能,带宽为PCIe 4.0的3.1倍 。但相比英伟达NVLink 4.0的900GB/s,该互联性能仅为英伟达的22%,仍有较大提升空间。

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算力芯片 :寒武纪(思元590性能有望显著提升)、海光信息(深算三号研发进展顺利)、龙芯中科(将基于2K3000的GPGPU技术及3C6000的龙链技术研制专用GPGPU芯片)

AI应用:海康威视、大华股份、乐鑫科技 、晶晨股份、恒玄科技、中科蓝讯

服务器  :工业富联、沪电股份

服务器存储:澜起科技 、聚辰股份

先进封装:通富微电 、长电科技 、甬矽电子、华天科技

风险提示:下游需求复苏不及预期 ,技术研发风险 ,国内外政策和技术摩擦不确定性的风险。

(来源:慧博投研)

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(编辑 曾健辉)