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半导体行业深度:AI加速器协同高速通信技术加速AI创新发展-240328(22页).pdf

上传人: le****ng 编号:158003 2024-04-02 22页 1.33MB

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本文主要从AI大模型的发展、训练端和推理端的基础设施建设、以及相关投资建议等方面进行了分析。 1. AI大模型领域竞争加剧,模型参数持续增长,推动训练端算力平台从依赖单一计算机的算力逐渐演变为依赖计算集群,预计2023年至2027年全球用于数据中心的AI计算加速芯片市场规模的年均复合增速约为72.7%。 2. 网络优化提升计算集群性能,Infiniband与RoCE方案市场渗透率提升,预计2020年至2025年中国DPU市场规模年均复合增速约为170%。 3. 投资建议:AI大模型领域竞争的加剧叠加AI大模型参数的持续增长,推动大模型训练端的算力平台从依赖单一计算机的算力逐渐演变为依赖计算集群,催生了优化算力集群间跨服务器信息传输效率的需求。计算集群数量的提升,持续提振AI加速器(GPU、FPGA、ASIC)的市场需求。算力集群间跨服务器传输效率的优化会推升Infiniband及RoCE网络方案的市场渗透率,高性能IB交换机、以太网交换机,IB网卡、以太网智能网卡、DPU,NVMe SSD等多种半导体硬件需求有望中长期受益。建议持续关注半导体行业,维持行业“增持”评级。
AI大模型训练端如何提升计算效率? RoCE网络方案如何优化GPU集群通信? NVMe技术如何推动数据中心存储升级?
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