加入VIP免费下载国盛证券-通信：英伟达近期有哪些重要看点？-230529
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AI算力供应的绝对龙头——英伟达近日重要新闻颇多，从超出预期的财报及下季度指引，到Computex2023发布一系列新芯片、新架构超算、交换机及行业应用，这些动作都在提振市场对算力的信心。我们认为，未来算力等同于生产力，AI对算力的追求没有天花板，还有诸多预期差将不断催化算力板块与光通信市场上行。 1.AI超算服务器：英伟达在Computex2023上发布了最新AI计算架构GraceHopper以及对应服务器解决方案DGXGH200。GraceHopper采用最新的CPU与GPU一体设计方案，单颗GH200GraceHopper集成72颗ARM架构CPU，算力达到4PFLOPSTE，拥有96GBHBM3内存与576GB显存；一台集成了256颗GraceHopper芯片的DGXGH200显存总和达到144TB（通过交换网络实现显存共享），在第四代NVLink加持下，GPU互联带宽达900GB/s，总算力达到1exaFLOPS@FP8，完美适配大规模的AI训练/推理需求。我们认为，随着带宽提升，新架构对光模块的需求弹性也在上行。GraceHopper与GH200已经投产，GoogleCloud、Meta和微软是早期客户。 我们认为，未来GPU服务器将主导数据中心市场。数据中心正在朝加速计算的方向发展，而生成式AI助推了这个进程。在企业Capex有限的情况下，未来投资将集中于GPU服务器或类似GraceHopper的CPU+GPU混合服务器。以往企业需要花费1千万美元购置含960颗CPU@11GWh的数据中心来运行1个大语言模型，现在仅需40万美元购置含2颗GPU@0.13GWh的小机柜即可跑动1个大语言模型。 2.交换机：英伟达发布世界上第一个AI以太网网络平台Spectrum-X，其中的RDMA技术可用于跨服务器显存共享；2022年亮相的Spectrum-4交换机也正式量产，提供64个800GbE端口或128个400GbE端口，可以连接分布在两层网络的8192个GPU，交换速率达到51.2T。英伟达再次强调高密度架构和通信网络对于显卡性能发挥的重要性。 我们认为，超算中心内部通信能力的木桶效应将进一步被放大。市场普遍忽略了交换网络的重要性。英伟达InfinibandQ1营收创纪录，据英伟达测算，若企业支出5亿美元建设交换网络，Infiniband和以太网的吞吐量差异是15%-20%。同时，Infiniband更加适合GPU负载，适配Infiniband协议的光模块单价也更高，将进一步提升光模块在超算中的价值量。 3.算力客户将呈现多样性。金融、医药、游戏、工业等垂直领域均在加速部署AGI，例如：1）彭博社将部署500亿参数的BloombergGPT和FINPILE数据集，聚焦金融领域任务；2）药企Amgen正在使用DGXCloud以及英伟达BioNeMo大模型来加速药物发现；3）NVIDIAAvatarCloudEngine（ACE），用于定制游戏AI模型，可通过AI支持的自然语言交互带来智能NPC，有望彻底改变游戏体验；4）NvidiaOmniverse赋能工业互联网，为制造业带来快速智能化的解决方案。算力需求正在渗透至各行各业，这将不断强化“算力追求没有天花板”、“应用越丰富，算力越多样”的逻辑。 风险提示：AI需求不及预期，英伟达产品交付不及预期。
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（以下内容从国盛证券《通信：英伟达近期有哪些重要看点？》研报附件原文摘录）AI算力供应的绝对龙头——英伟达近日重要新闻颇多，从超出预期的财报及下季度指引，到Computex2023发布一系列新芯片、新架构超算、交换机及行业应用，这些动作都在提振市场对算力的信心。我们认为，未来算力等同于生产力，AI对算力的追求没有天花板，还有诸多预期差将不断催化算力板块与光通信市场上行。 1.AI超算服务器：英伟达在Computex2023上发布了最新AI计算架构GraceHopper以及对应服务器解决方案DGXGH200。GraceHopper采用最新的CPU与GPU一体设计方案，单颗GH200GraceHopper集成72颗ARM架构CPU，算力达到4PFLOPSTE，拥有96GBHBM3内存与576GB显存；一台集成了256颗GraceHopper芯片的DGXGH200显存总和达到144TB（通过交换网络实现显存共享），在第四代NVLink加持下，GPU互联带宽达900GB/s，总算力达到1exaFLOPS@FP8，完美适配大规模的AI训练/推理需求。我们认为，随着带宽提升，新架构对光模块的需求弹性也在上行。GraceHopper与GH200已经投产，GoogleCloud、Meta和微软是早期客户。 我们认为，未来GPU服务器将主导数据中心市场。数据中心正在朝加速计算的方向发展，而生成式AI助推了这个进程。在企业Capex有限的情况下，未来投资将集中于GPU服务器或类似GraceHopper的CPU+GPU混合服务器。以往企业需要花费1千万美元购置含960颗CPU@11GWh的数据中心来运行1个大语言模型，现在仅需40万美元购置含2颗GPU@0.13GWh的小机柜即可跑动1个大语言模型。 2.交换机：英伟达发布世界上第一个AI以太网网络平台Spectrum-X，其中的RDMA技术可用于跨服务器显存共享；2022年亮相的Spectrum-4交换机也正式量产，提供64个800GbE端口或128个400GbE端口，可以连接分布在两层网络的8192个GPU，交换速率达到51.2T。英伟达再次强调高密度架构和通信网络对于显卡性能发挥的重要性。 我们认为，超算中心内部通信能力的木桶效应将进一步被放大。市场普遍忽略了交换网络的重要性。英伟达InfinibandQ1营收创纪录，据英伟达测算，若企业支出5亿美元建设交换网络，Infiniband和以太网的吞吐量差异是15%-20%。同时，Infiniband更加适合GPU负载，适配Infiniband协议的光模块单价也更高，将进一步提升光模块在超算中的价值量。 3.算力客户将呈现多样性。金融、医药、游戏、工业等垂直领域均在加速部署AGI，例如：1）彭博社将部署500亿参数的BloombergGPT和FINPILE数据集，聚焦金融领域任务；2）药企Amgen正在使用DGXCloud以及英伟达BioNeMo大模型来加速药物发现；3）NVIDIAAvatarCloudEngine（ACE），用于定制游戏AI模型，可通过AI支持的自然语言交互带来智能NPC，有望彻底改变游戏体验；4）NvidiaOmniverse赋能工业互联网，为制造业带来快速智能化的解决方案。算力需求正在渗透至各行各业，这将不断强化“算力追求没有天花板”、“应用越丰富，算力越多样”的逻辑。 风险提示：AI需求不及预期，英伟达产品交付不及预期。
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