人工智能
本文借浙商证券深度报告,和大家聊聊「AIGC算力时代下ChatGPT芯片的指数级增长」。
报告精华浓缩,太长不看请点:
核心观点
ChatGPT热潮席卷全球。在问答模式的基础上ChatGPT可以进行推理、编写代码、文本创作等等,这样的特殊优势和用户体验使得应用场景流量大幅增加,其2023年1月月活跃用户达到1亿,是史上月活用户增长最快的消费者应用。
1、▲芯片需求=量↑ x 价↑ , AIGC拉动芯片产业量价齐升
1)量:AIGC带来的全新场景+原场景流量大幅提高
① 技术原理角度:ChatGPT基于Transformer技术,随着模型不断迭代,层数也越来越多,对算力的需求也就越来越大;
② 运行条件角度:ChatGPT完美运行的三个条件:训练数据+模型算法+算力,需要在基础模型上进行大规模预训练,存储知识的能力来源于1750亿参数,需要大量算力。
2)价:对高端芯片的需求将拉动芯片均价
采购一片英伟达顶级GPU成本为8万元,GPU服务器成本通常超过40万元。支撑ChatGPT的算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPU A100,高端芯片需求的快速增加会进一步拉高芯片均价。
2、ChatGPT的“背后英雄”:芯片,看好国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链
1)GPU:支撑强大算力需求。由于具备并行计算能力,可兼容训练和推理,目前GPU被广泛应用于加速芯片;
2)CPU:可用于推理/预测。AI服务器利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求;
3)FPGA:可通过深度学习+分布集群数据传输赋能大模型。FPGA具备灵活性高、开发周期短、低延时、并行计算等优势;
4)ASIC:极致性能和功耗表现。AI ASIC芯片通常针对AI应用专门设计了特定架构,在功耗、可靠性和集成度上具有优势;
5)光模块:容易被忽略的算力瓶颈。伴随数据传输量的增长,光模块作为数据中心内设备互联的载体,需求量随之增长。
01、算力需求爆发拉动芯片量价齐升
02、技术创新引领本土产业链弯道突围
编辑:黄飞
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