半导体行业专题报告：存算一体继CPU、GPU架构之后的算力架构“第三极”-230414（20页）.pdf

1、1 敬请关注文后特别声明与免责条款 存算一体：继存算一体：继 CPUCPU、GPUGPU 架构之后的算力架架构之后的算力架构“第三极”构“第三极”方正证券研究所证券研究报告方正证券研究所证券研究报告 行业专题报告 行业研究 半导体行业半导体行业 2023.04.14/推荐 TABLE_ANALYSISINFO 分析师：分析师：吴文吉 登记编号：S1220521120003 Table_Author 联 系联 系 人人人：人：万玮 重要数据：重要数据：Table_IndustryInfo 上市公司总家数上市公司总家数 114 总股本总股本(亿亿股股)790.23 销售收入销售收入(亿元亿元)36

2、37.16 利润总额利润总额(亿亿元元)581.86 行业平均行业平均 PEPE -80.13 平均股价平均股价(元元)72.28 行业相对指数表现行业相对指数表现：TABLE_QUOTEINFO-19%-12%-5%2%9%16%2022/42022/72022/102023/1半导体沪深300 数据来源：wind 方正证券研究所 相关研究相关研究 TABLE_REPORTINFO 北京君正：营收逆势实现增长，车规存储巨头有望下半年业绩回升2023.04.11 瑞芯微：旗舰芯片放量拓宽应用领域，静待 SoC 龙头复苏2023.04.11 斯达半导：高歌猛进新能源，研发突破业绩辉2023.04

3、.10 国芯科技：RAID 晋新程，助力 AI 锐意进取2023.04.09 存算一体：解决冯存算一体：解决冯诺依曼计算架构瓶颈。诺依曼计算架构瓶颈。算力需求的指数级增长驱动大算力与大模型计算的瓶颈（带宽低、时延长、功耗高）亟待解决。在深度学习中，数据移动大量且频繁地存在于计算单元与存储单元之间，由于数据在 CPU 或 GPU 中频繁高速传递，整个过程的无用能耗大概在 60%-90%；同时由于外部 DRAM 的运行速度远远小于 CPU 或 GPU 的运算速度，冯诺依曼架构也受到传输带宽瓶颈的限制（常称：存储墙瓶颈），因此系统的运算效率大打折扣。计算架构演进道阻且长，存算一体呼之欲出。存算一体：

4、继存算一体：继 CPU、GPU 架构之后的算力架构“第三极”。架构之后的算力架构“第三极”。提升算力的传统思路（ASIC/CPU/GPU/NPU）有待完善，存算一体的优势包括：1）具有更大算力（1000TOPS 以上）；2）具有更高能效（超过 10-100TOPS/W），超越传统 ASIC 算力芯片；3）降本增效（可超过一个数量级）。存算一体：在云存算一体：在云、边边、端大有可为。端大有可为。端侧单设备算力需求约为 0.164 TOPS；端侧设备对运行时间、功耗、便携性等有较高要求。边侧单设备算力需求约为64256 TOPS；边侧设备对时延、功耗、成本以及通用性等有较高要求。云侧大算力、高带宽

5、、低功耗需求催涨 AI 芯片，存内计算或将成为智算中心下一代关键 AI芯片技术。存算一体技术三大驱动因素：存算一体技术三大驱动因素：新型存储器的发展+来自应用侧的需求+产业侧的配合 存算一体技术三大应用方向：存算一体技术三大应用方向：AI和大数据计算、感存算一体、类脑计算 存算一体公司竞争格局：存算一体公司竞争格局：国外存算一体产业比国内起步早 3-5年左右。存算一体芯片存算一体芯片市场规模：市场规模：基于存算一体技术的小算力芯片 2025 年约 125 亿人民币远期市场空间。2030 年，基于存算一体技术的中小算力芯片市场规模约为 1069 亿人民币，基于存算一体技术的大算力芯片市场规模约为

6、 67亿人民币，总市场规模约为 1136 亿人民币。建议关注建议关注：恒烁股份，知存科技（非上市）风险提示风险提示：1）半导体下游需求不及预期；2）技术发展不及预期；3）行业竞争加剧。2 半导体-行业专题报告 敬请关注文后特别声明与免责条款 目录目录 1 存算一体：解决冯诺依曼计算架构瓶颈.4 1.1 算力需求的指数级增长驱动大算力与大模型计算的瓶颈（带宽低、时延长、功耗高）亟待解决 4 1.2 优良的能效比为提升算力的关键.4 1.3 提升算力的传统思路（ASIC/CPU/GPU/NPU）有待完善.5 1.4 计算架构演进道阻且长，存算一体呼之欲出.5 2 存算一体：继 CPU、GPU 架构