算力产业链分析报告( 47页)

    2023-03-29

算力产业链分析报告( 47页)


目 录

一、 AI 带动万亿蓝海市场,“模型+数据+算力”为产业核心壁垒 ..... 3

(一)AI 产业历经70 年发展,终将迎来第四次工业革命 .... 3

(二)产业规模扩容厂商竞入新蓝海,国家政策AI 发展 .... 5

(三)人工智能发展三驾马车——模型、数据和算力 ....... 9

1、模型 ....... 10

2、数据 ....... 12

3、算力 ....... 12

(四)互联网行业巨头积极布局,AI 竞赛压力不减.... 14

1、微软——投资OpenAI,探索AI 在在多场景落地 ..... 14

2、谷歌——引领人工智能驱动商业化创新 ..... 16

3、百度——All in AI,十年布局长跑 .... 17

二、英伟达举办GTC2023,关注高性能计算相关领域壁垒....... 20

(一)概况

(二)大算力场景下,多项技术瓶颈期待突破 .... 23

(三)存算一体化趋势确定,HBM 与Chiplet 实现降本增效 ..... 25

三、AI 商业落地曙光出现,ChatGPT 引爆大算力需求 ...... 29

(一)AI 芯片:算力水平是核心竞争力 ..... 31

(二)先进封装:“后摩尔时代”先进封装突破极限 ....... 34

(三)服务器PCB:AI 服务器催动PCB 技术升级 ...... 35

(四)散热:功耗与算力同步提升,散热技术面临挑战 .... 38

(五)AIoT:从“万物互联”到“万物智联” .... 40

插 图 目 录

图1:全球人工智能产业浪潮 .... 5

图2: 人工智能全球市场规模预测 ....... 5

图3: 2017 年人工智能全球产业格局 ..... 5

图4:人工智能全球产业分布 .... 6

图5:中国人工智能产业规模 .... 6

图6:人工智能应用方向 ....... 6

图7: 人工智能应用市场细分 ...... 7

图8:中国机器视觉产业规模 .... 7

图9:截至2021 年8 月机器视觉专利申请数 ....... 7

图10:中国人工智能产业图谱 .... 10

图11: 预训练大模型基本原理 ....... 11

图12:超大规模模型参数和数据规模变化...... 12

图13:1956-2015 年算力实现万亿倍增长 ..... 13

图14:AlexNet 到AlphaGo Zero:计算量增加300,000 倍 ....... 13

图15:微软AI 的基因组学小组在癌症治疗中的作用 ..... 14

图16:微软人工智能方面突破的时间轴 ..... 15

图17:GPT-4 与GPT-3 在各类考试中的结果对比 ..... 15

图18:谷歌LLM 领域的发展时间轴 ....... 16

图19:百度深度学习发展历程 .... 17

图20:文心发展历程 ...... 18

图21:文心大模型全景图 ....... 19

图22:英伟达GTC2023 会议 .... 20

图23:上万台 DGX 连接组成 AI 超级计算机 ...... 20

图24: DGX A100 系统与AI 数据中心参数比较 ....... 20

图25:AI Foundations 一站式云服务 .... 21

图26:NeMo 的应用栈 ...... 21

图27:NEMO 服务流程 ...... 21

图28:Picasso 动态化原理 .... 22

图29:Picasso 高性能渲染 .... 22

图30:BIONEMO 提供多种生物制药领域模型 ..... 22

图31:BIONEMO 支持云端运行 .... 22

图32: Nvidia 不同显卡类型规格对比 ...... 23

图33:存储计算“剪刀差” .... 23

图34:基于忆阻器的存算一体技术 .... 24

图35:冯诺依曼计算架构 ....... 24

图36:存储器类型 ...... 24

图37:AI 模型和GPU 内存增长剪刀差 ...... 25

图38:非AI 训练传输容量和速度没有触摸到内存墙 ..... 25

图39:四种存算一体架构 ....... 26

图40:HBM 设计结构 .... 27

图41:英伟达GPU 算力和工艺节点的关系 ....... 27

图42:异构堆叠芯片图示 ....... 27

图43:各Chiplet 可采用不同工艺尺寸....... 28

图44:各Chiplet 可采用不同材质 ...... 28

图45:2.5D/3D 封装结构示意图 .... 28

图46: ChatGPT 海量数据的来源占比 ..... 29

图47:部分应用程序月活达到一亿所用时间 ...... 29

图48:ChatGPT 的应用界面 ...... 29

图49:不同的语言模型训练所用的总算力、参数(Params)、训练数据量等(Token) ...... 30

图50:大模型具有较强的通用性,赋能AI 到千行百业 ...... 31

图51:ChatGPT 官宣开放API 授权....... 31

图52:ChatGPT 推出付费订阅版ChatGPT Plus ...... 31

图53:1985-2025 年间算力需求的增长 ..... 32

图54:GPU/ASIC/FPGA 三种计算架构特点 ...... 32

图55:英伟达A100 芯片规格参数 ..... 33

图56:英伟达A100 和英伟达其他芯片性能对比 ....... 33

图57:海光DCU 产品深算一号和其他产品的对比 .... 34

图58:海光DCU 产品形态 ..... 34

图59:龙芯中科募投资金使用明细 .... 34

图60:龙芯中科拥有GPGPU 技术储备 ..... 34

图61:使用FCBGA 技术生产的产品 ..... 35

图62:长电科技2.5D/3D 集成技术解决方案 ..... 35

图63:华为Atlas 800 训练服务器内部结构图....... 36

图64: PCB 四层板结构示意图 ..... 36

图65: 胜宏科技服务器用PCB 板结构图 ..... 37

图66:芯片的功率密度近年来不断提升 ..... 38

图67:协同设计的微流体冷却电子设备结构图及各角度试图 .... 39

图68:AloT 技术架构图...... 40

图69:全志科技R 系列产品图谱 ....... 41

表 格 目 录

表1: 人工智能发展历程 ..... 3

表2:近五年中国人工智能政策 .... 8

表3:GPT 训练数据规模持续增大 ..... 12

表4:两代产品参数对比 ..... 18

表5:存内计算器件对比分析 ...... 25

表6:全球厂商的存算一体解决方案 ....... 26

表7:寒武纪比主要产品目录 ...... 33

表8:沪电股份研发项目进度 ...... 37

表9:中石科技热解决方案产品 ...... 39

表10:瑞芯微部分AloT 产品及其应用领域 ....... 41


[报告关键词]:   算力    chatGPT  
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