通信行业深度：AI算力的ASIC之路从以太坊矿机说起-240320（26页）.pdf

1、 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 证券研究报告|行业深度 2024 年 03 月 20 日 通信通信 AI 算力的算力的 ASIC 之路之路从以太坊矿机说起从以太坊矿机说起 近期关于近期关于 AI 算力的算力的 GPU 与与 ASIC 路线讨论渐多，从推理角度看，路线讨论渐多，从推理角度看，ASIC 在成本端在成本端优势明显，而优势明显，而 GPU 在通用性及生态上更胜一筹。若干年前，以太坊矿机也经历了从在通用性及生态上更胜一筹。若干年前，以太坊矿机也经历了从GPU 到到 ASIC 的迭代，从算力发展角度给我们诸多启发。的迭代，从算力发展角度给我们诸多启发。天下芯片，通久必专

2、，专久必通。天下芯片，通久必专，专久必通。回望芯片发展历史，从 CPU，到图像与深度学习时代大放异彩的 GPU，再到矿机 ASIC 的异军突起。芯片发展一直遵循着上述规律。某类需求的爆发，推动通用芯片中的某一功能独立并形成 ASIC，来更好的满足需求。通用芯片发现需求，专用芯片满足需求，这就是半导体行业面对人类需求时的解决通用芯片发现需求，专用芯片满足需求，这就是半导体行业面对人类需求时的解决之道，归根结底，客户的需求决定一切。之道，归根结底，客户的需求决定一切。大模型算力需求急剧膨胀，推理大模型算力需求急剧膨胀，推理 ASIC 路径逐渐明晰。路径逐渐明晰。在 GPT 的推动下，世界迅速进入了

3、大模型的新纪元。在 Transformer 算法下，算力大小成为了模型迭代的关键因素，全球对于算力卡的需求迅速井喷，能够先一步满足算力需求的通用 GPU 变得一卡难求。经过一年发展，大家对于 Transformer 认可度逐渐提升，同时算力的需求持续加速，促使相关 ASIC 浮出水面。以谷歌以谷歌 TPU，Groq 为代表的优秀为代表的优秀 ASIC 作作品逐渐摸索出了以堆料矩阵乘法核构建“流水线”式处理流程的设计思路，在舍弃品逐渐摸索出了以堆料矩阵乘法核构建“流水线”式处理流程的设计思路，在舍弃通用通用 GPU 冗余小核提高性能的同时，也较好针对冗余小核提高性能的同时，也较好针对 Trans

4、former 做了优化。做了优化。以矿机为鉴，需求和算法确定性是以矿机为鉴，需求和算法确定性是 ASIC 起量关键。起量关键。复盘矿机 AISC 发展之路，受益币价上涨，算力需求井喷，且算法固定的比特币在问世的 3 年内快速完成了矿机的全面 ASIC 化。而币价前期走势较弱，算力需求不稳定，且一直存在转 POS（停止挖矿）预期的 ETH 则在结束挖矿时仍未完成 ASIC 化。由此可见，稳定且大量的客户由此可见，稳定且大量的客户需求需求、算法的确定性，是算法的确定性，是 ASIC 放量的关键。放量的关键。软件有望成为算力构筑第三极。软件有望成为算力构筑第三极。ASIC 时代，编译器成为了产品设计

5、的壁垒，如何有效的连接“流水线”中的计算单元与存储，如何在无小核辅助的情况下整理进入计算核的数据，编译器的难度陡然提升。同时，如何在 CUDA 生态对第三方“兼容”之路封锁加剧的情况下，做出好用的软件与生态，让用户较为舒适的进行切换，也将成为新进入玩家需要面临的问题。兼听则明，兼听则明，ASIC 是通往是通往 AGI 中不可或缺的一环。中不可或缺的一环。“硬件的使用者和开发者往往对“硬件的使用者和开发者往往对立”立”，这一现象似乎正在 AI 芯片界再次出现，当下，AI 工程师们普遍希望停留在舒适的 CUDA 生态，忽视通用芯片的冗余元件和低效。而芯片架构师们则在努力地创造 ASIC 架构，降低

6、最底层的计算成本。而最终决定双方胜负的，唯有需求，需求足够大，算力的建设方终将为 ASIC 的性价比而买单，需求不明朗，客户则会先采购通用的产品然后继续观望。全局来看，全局来看，AI 的叙事足够宏大，与比特币的一轮完全替代的叙事足够宏大，与比特币的一轮完全替代不同，不同，AISC 与通用芯片将螺旋发展，通用芯片探索新算法与模型、与通用芯片将螺旋发展，通用芯片探索新算法与模型、ASIC 将通过降将通过降本使得需求得以释放，繁荣的生态吸引更多用户与参与者，最终培育出新的本使得需求得以释放，繁荣的生态吸引更多用户与参与者，最终培育出新的、更强更强的算法，循环往复，螺旋上升，最终达成的算法，循环往复，