AIGC行业报告：华为算力分拆，全球AI算力的第二极

01 全面对标英伟达，开启国产自主可控新征程

全球龙头英伟达业绩持续高度景气，印证全球AI产业趋势

英伟达二季度业绩持续超预期，印证AI景气度：美东时间8月23日，英伟达公布2024财年第二财季季报。二季度营收135.07亿美元，同 比增长101%，远超市场预期的指引区间107.8亿到112.2亿美元，相较于华尔街预期水平高22%-29%以上。业绩指引方面，英伟达预计， 本季度、即2024财年第三财季营业收入为160亿美元，正负浮动2%，相当于指引范围在156.8亿到163.2亿美元之间。以160亿美元计 算，英伟达预期三季度营收将同比增长170%，连续两个季度翻倍增长，高于市场预期。

AI芯片所在业务同环比均翻倍激增较市场预期高近30%，游戏业务同比重回增长： AI对英伟达业绩的贡献突出。包括AI显卡在内的英伟 达核心业务数据中心同样收入翻倍激增，二季度数据中心营业收入为103.2亿美元，同比增长171%，环比增长141%；二季度游戏营收 24.9亿美元，同比增长22%，环比增长11%，英伟达称，数据中心收入主要来自云服务商和大型消费类互联网公司。基于Hopper和A mpere 架构GPU的英伟达HGX平台之所以强劲需求，主要源于开发生成式AI和大语言模型的推动。

英伟达三大AI法宝：高性能芯片，其中IC设计是重点

全球高端GPU领导者，经数十代产品迭代，技术指标全面升级。从2011年英伟达推出Tesla M2090数据中心GPU，到2022年H100、 L40等型号产品，多项核心技术指标大幅提升。其中，CUDA作为GPU内部主要的计算单元，从512个升级到超14000个；芯片工艺尺 寸也从40nm降至4nm；单精度浮点算力从1332GFLOPS增至超50TFLOPS。GPU产品性能整体大幅跃升。

推出Grace系列，加速大型 AI、HPC、云和超大规模工作负载。2022年公司发布首款CPU产品Grace，用于高性能计算和云计算。 Grace CPU超级芯片采用NVLink®-C2C 技术，可提供 144 个 Arm®Neoverse V2 核心和 1 TB/s 的内存带宽，每瓦性能是当今领先 CPU的 2 倍。此外，公司还推出的Grace Hopper超级芯片将 Grace 和 Hopper 架构相结合，为加速 AI 和高性能计算 （HPC） 应用提供 CPU+GPU 相结合的一致内存模型。

2023年，英伟达发布多款AI超算产品，助力全球生态：其中包括DGX服务器、DGX GH200 AI超级计算机、AI foundations云服务等产 品，其中DGX GH AI超级计算机由NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片和NVIDIA NVLink Switch System驱动，相比上一代将 NVLink带宽提升了48倍以上。

英伟达三大AI法宝： Nvlink、NVSwitch助力芯片快速互联互通

速度更快、可扩展性更强的互连已成为当前的迫切需求： AI和高性能计算领域的计算需求不断增长，对于能够在每个GPU之间实现无缝 高速通信的多节点、多GPU系统的需求也在与日俱增。要打造功能强大且能够满足业务速度需求的端到端计算平台，可扩展的快速互 连必不可少。简而言之，随着模型复杂程度增加，单张GPU无法完成训练任务，需要联合多张GPU，乃至多台服务器搭建集群协同工 作，并需要GPU之间以及服务器之间进行数据传输交互。我们认为数据传输同样也是大模型算力集群能力的重要体现。

英伟达推出NVLink技术代替传统的PCIe技术：第四代NVIDIA® NVLink® 技术可为多GPU系统配置提供高于以往1.5倍的带宽，以及增 强的可扩展性。单个 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 支持多达18个NVLink 连接，总带宽为900GB/s，是PCIe 5.0带宽的7倍。NVIDIA DGX™ H100等服务器可利用这项技术来提高可扩展性，进而实现超快速的深度学习训练。

NVSwitch与Nvlink协同互联，助力英伟达高速通信能力构建： NVSwitch是一种高速交换机技术，可以将多个 GPU 和 CPU 直接连接起 来，形成一个高性能计算系统。每个NVSwitch都有 64 个 NVLink 端口，并配有 NVIDIA SHARP™ 引擎，可用于网络内归约和组播加 速。

国产芯片之光：华为海思鲲鹏CPU

鲲鹏包括服务器和PC机芯片： 芯片端——鲲鹏920面向数据中心，主打低功耗强性能。鲲鹏处理器是华为自主研发的基于ARM架构的企业级系列处理器产品，包含 “算、存、传、管、智”五个产品系统体系。规格方面，鲲鹏920可以支持64个内核，主频可达2.6GHz，集成8通道DDR4，集成 100G RoCE以太网卡。与此同时，鲲鹏920支持PCIe4.0及CCIX接口，可提供640Gbps总带宽。根据华为云官微，华为表示鲲鹏920大 部分性能提升来自优化的分支预测算法和增加的OP单元数量，以及改进的内存子系统架构。 服务器端——打造TaiShan服务器，实现高效能计算。华为还推出基于鲲鹏920的三款ARM TaiShan200 服务器，新服务器专为高性 能、高效率场景而设计，主要应用于大数据、分布式存储、ARM原生应用等场景。 构建自主生态，打造国产算力。目前，华为正基于“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略推动鲲鹏计算产业的发展。

华为昇腾芯片，统一达芬奇架构助力AI计算引擎

昇腾AI芯片的计算核心主要由AI Core构成： AI Core采用了达芬奇架构，它包括了三种基础计算资源，矩阵计算单元、向量计算单元和 标量计算单元。这三种计算单元分别对应了张量、向量和标量三种常见的计算模式，在实际的计算过程中各司其职，形成了三条独立的 执行流水线，在系统软件的统一调度下互相配合达到优化的计算效率，AI Core中的矩阵计算单元目前可以支持INT8、INT4和FP16的计 算；向量计算单元目前可以支持FP16和FP32的计算。我们认为本质上讲昇腾芯片属于专为AI而生的特定域架构芯片。

存储转换单元（MTE）是达芬奇架构的特色：比如通用GPU要通过矩阵计算来实现卷积，首先要通过Im2Col的方法把输入的网络和特征 数据重新以一定的格式排列起来，通用GPU通过软件实现，效率较为低下，达芬奇架构采用了一个专用的存储转换单元来完成此过程， 可以在较短的时间之内完成整个转置过程，定制化电路模块的设计可以提升AI Core的执行效率，从而能够实现不间断的卷积计算。

算力为底，携手基础软硬件创新，开启国产AI生态

华为全联接大会2023期间，华为计算产品线总裁张熙伟发表《算力为基，共筑AI新生态》主题演讲，他表示：华为将深耕算力底座，聚焦鲲 鹏、昇腾基础软硬件创新，携手伙伴与开发者，打造开放、易用平台，使能百模千态，共赢数智未来。 全面开放，灵活选择使能大模型创新：昇腾提供丰富的融合算子，如主流的FlashAttention、FFN等，可在昇腾上实现性能倍级提升；其次， 昇腾已全面支持PyTorch、飞桨、昇思等业界框架，同时PyTorch社区也在持续增强对昇腾的支持。在加速库与开发套件上，除了兼容业界主 流的DeepSpeed、Megatron外，昇腾自主构建了大模型加速库AscendSpeed，提供丰富的大模型训练并行能力。同时，HuggingFace社区 最新的Transformers、Accelerate等代码仓也已原生支持昇腾。模型层面上，目前已有50+主流的基础大模型基于昇腾训练迭代。深度开放，使能开发者构筑差异化竞争力：算子和加速库是决定大模型训练与推理性能的关键，为支撑开发者孵化出更高性能的自定义算子、 加速库，华为新增开放底层运行时，开发者可直接使用NPU上的核资源、控制流、任务调度等接口，原生构建差异化竞争力，各类接口将于 年底前陆续开放。在编程上，今年5月华为发布的Ascend C编程语言，简化开发逻辑，匹配开发习惯。

02 华为领衔演绎国产AI计算生态崛起

集成电路产业突围：外部限制增多，国产突围势在必行

我们认为华为AI计算产业的核心在于芯片的自主可控，其中以鲲鹏和昇腾为主导的海思芯片尤为重要，因此国产集成电路产业突围尤为重要。 我国集成电路发展迅速，需求量较高，产业重要性不可忽视：根据中国半导体行业协会显示，2017年至2021年，中国集成电路产业销售额 呈逐年上升的趋势，2021年首次突破万亿，为10458.3亿元，较上年增长18.20%。产业链上游为集成电路设计环节包括半导体设备、IP以 及EDA等，中游包括IC设计、IC制造、IC封测等，下游应用包含消费电子、人工智能、航空航天、新能源、5G等。产业链下游应用领域中涵 盖大量新兴产业，以至于发展集成电路产业已上升为国家战略的高度，成为我国技术发展的核心。 国外制裁持续封锁我国技术发展，国家技术发展政策落地，国产突围势在必行：2016年至今，美国出台一系列针对中国芯片行业的限制措施， 持续加码对中国的技术封锁。包括对华为及其70多家关联企业实施出口管制、限制购买ASML的目前最先进的芯片制造设备EUV等。为推进 自主可控，近年我国发布了众多集成电路中央政策。今年9月，四部门发布《关于提高集成电路和工业母机企业研发费用加计扣除比例的公 告》，提高企业研发费用税前扣除比例，增厚企业利润，鼓励集成电路产业发展。

EDA软件：EDA被誉为“芯片之母”，撬动万亿集成电路市场

EDA（Electronic Design Automation，电子设计自动化）：被誉为“芯片之母”。是指用于辅助完成大规模集成电路芯片整个工艺流程的 计算机软件工具集群。尤其对于设计与制造流程，EDA可谓举足轻重。 芯片设计类EDA软件：提高设计效率和精度。根据处理的信号不同，可分为数字芯片设计类EDA软件和模拟芯片设计类EDA软件。1）数字 芯片设计类EDA软件：主要用于数字芯片设计环节，包括架构设计、RTL（Register Transfer Level，寄存器传输级）编码、物理验证等工 具。2）模拟芯片设计类EDA软件：相比较而言，模拟芯片设计的自动化程度低于数字芯片设计。主要包括用于电路设计、仿真验证、版图 设计、寄生参数提取等环节的工具。 芯片制造类EDA软件：优化制造流程，提高量产良率。主要指晶圆厂在工艺平台开发阶段和晶圆生产阶段使用的，用于支撑其完成半导体器 件/制造工艺开发、器件建模和PDK等环节。

光刻：芯片性能的基石，正处于打破垄断“从0到1”的长征路

光刻机行业处于供不应求，且寡头垄断的格局内，加速国产替代速度：由于一些技术限制，尤其高端光刻机技术受制于国外供应商。根据智 研咨询数据显示，2022年中国光刻机产量约为95台，而需求量为652台。供求远低于需求。且按营收来看，光刻机市场份额已被尼康、佳能 和阿斯麦国外企业垄断。 加速国产替代进程，已然取得重大突破，中国光刻机产业正处于从“0”到“1”的长征路上： 今年2月，哈尔滨工业大学，公布“高速超精密激光干涉仪”研发成果，是一项可以用于7nm及以下的技术。 首台28nm国产机有望年底交付：据新华网援引《证券日报》消息称，上海微电子在28nm浸没式光刻机的研发上取得重大突破，预计在 2023年年底向市场交付国产的第一台SSA/800-10W光刻机设备。

服务器：从信创到AI，国产服务器需求火爆

信创需求逐渐回暖，招标启动带来业绩释放，华为昇腾+鲲鹏服务器有望大放异彩：金融信创需求高增，2023年7月13日，中信银行股份有 限公司发布《通用基础设施集成商入围采购项目》招标公告，招标金额共计65亿元，其中ARM芯片服务器预计采购金额为34.01亿元，C86 芯片服务器预计采购金额为10.20亿元，此外还包括数据中心级别交换路由、防火墙设备等重要基础设施，可以看出ARM芯片服务器占据了 大部分的招标总额。我们判断，下半年有望进入信创订单释放期。

运营商信创需求同样火爆：根据C114讯消息，中国电信AI算力服务器（2023-2024年）集中采购项已批准，公告显示，本项分为4个标包， 分别为训练型风冷服务器（I系列）、训练型液冷服务器（I系列）、训练型风冷服务器（G系列）、训练型液冷服务器（G系列）。预估采购 规模为4175台，I系列配套InfiniBand交换机1182台。其中G系列为国产服务器，从占比来看，国产G系列占比大约为50%。我们判断，信创 国产服务器占运营商招标比重正逐年增加，此外，我们判断相关运营商信创招标有望落地加速。

算力组网：华为AI能力的提升，有望带动相关产品快速放量

我国正处于处于智算中心建设的加速期，信创与AI双轮驱动，华为相关产品有望加速放量：我国相关AI应用目前已有雏形。此外，在我国AIGC 短期应用爆发的趋势下，算力建设同样也是印证本轮景气度的先行指标，目前我国正处于从“智算”到“超算”跨越的新时代，我国正处于 智能算力建设的加速期。我们认为在AI+信创大背景下，华为有望凭借生态优势和产品优势，其相关AI产品有望快速放量。

华为领衔演绎国产AI崛起，构筑世界AI算力第二选择：我们认为华为发布相关全新产品， 例如Atlas 900 SuperCluster、星河AI网络解决方 案、华为星河AI智算交换机、知识库存储OceanStor A800等全新产品，其本质上是打造大算力，大存力，大运力的解决方案，有望打造领 先的AI大模型训练集群。而从数据中心架构或是组网能力上来看，其算力核心依旧围绕核心三大部分硬件产品，分别是算力服务器、交换机 等产品，其中，我们判断以昇腾服务器凭借高性能、高参数与HCCS互联互通形式有望在智算中心建设的加速期快速放量，有望带动华为交 换机等产品的放量，而昇腾服务器与华为交换机产品的放量，有望带动国产光模块的放量。

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文章来源：//www.profoottalk.com/2023/1012/9404.shtml