GPU行業(yè)深度報告：AI與自動駕駛打造GPU強力增長引擎

北京：東城區(qū)建國門內(nèi)大街28號民生金融中心A座6層，100005深圳：福田區(qū)福華一路6號免稅商務(wù)大廈32層，518000上海：陸家嘴環(huán)路1000號恒生大廈11樓，200120成都：高新區(qū)交子大道177號中海國際中心B座17樓，610041GPU憑借高并發(fā)計算能力及靈活拓展性成為當(dāng)下算力主流解決方案度學(xué)習(xí)算法需求更吻合；其次GPU擁有相對較優(yōu)的性能及靈活性。常用的計算平臺包括可以分為PCGPU、手機GPU，主要用于加速圖形處理，以提高計算機游性能，隨著深度學(xué)習(xí)及人工智能發(fā)展的需要，移動端GPU也可以用于手機端加速深度學(xué)供給驅(qū)動市場，產(chǎn)品技術(shù)及產(chǎn)能是核心競爭力 5 5 6 7 3.2供給端：英偉達獨占鰲頭，國內(nèi)技術(shù)追趕空間 5 6 6 6 7 7 8 8 9 9 圖33：中央計算平臺須采用高算力芯片以進行整車功能、算力/存儲等資源部署...22 表格1：我國出臺多項算力建設(shè)政策支持數(shù) 8 9 CPU性能的發(fā)展便遵循這一規(guī)律，但目前數(shù)字資料來源：數(shù)字電子技術(shù)，川財證券研究所3）云計算、混合計算、算力網(wǎng)絡(luò)屬于新型算力資源服務(wù)模式。云計算通過WorldWide圖2：各類高性能計算、智能計算可以通整體架構(gòu)層面，算法、算力及數(shù)據(jù)是實現(xiàn)人工智能的三要素，其中算力是構(gòu)筑智能時代的物理基礎(chǔ)。人工智能離不開算力、算法及數(shù)據(jù)，其發(fā)展需要在建立在龐集、優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)算法及強大的計算能力基礎(chǔ)之上，而資料來源：中國科普網(wǎng)，川財證券研究所0全球數(shù)據(jù)量變化趨勢（ZB，左軸） 同比增長（%，右軸）20152016201720182019202020資料來源：IDC，川財證券研究所0全球算力規(guī)模（Eflops，左軸） 同比增速（%，右軸）2023E2024E2025E2026E20270市場規(guī)模（萬億元，左軸） 同比增長（%，右軸）2017201820192020202120資料來源：中國信通院，國家網(wǎng)信辦《數(shù)字中國發(fā)展報告0 同比增長（%，右軸）資料來源：工信部，川財證券研究所表格1：我國出臺多項算力建設(shè)政策支持數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展時間文件算力建設(shè)內(nèi)容2021.05《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》堅持新發(fā)展理念，堅持改革創(chuàng)新、先行先試，推動數(shù)據(jù)中心、云服務(wù)、數(shù)據(jù)流通與治理、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)安全等統(tǒng)籌協(xié)調(diào)、一體設(shè)計，加快打造一批算力高質(zhì)量供給、數(shù)據(jù)高效率流通的大數(shù)據(jù)發(fā)展高地。碳、算力規(guī)模與數(shù)字經(jīng)濟增長相適應(yīng)的新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展格局。2025年數(shù)據(jù)中心算力（每秒百億億次浮點運算）達到300，年均增速達到27%。推進云網(wǎng)協(xié)同和算網(wǎng)融合發(fā)展。加快構(gòu)建算力、算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用資源協(xié)同的全國一體化大數(shù)據(jù)中心完善信息基礎(chǔ)設(shè)施，主要包括網(wǎng)絡(luò)、算力、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺3類基礎(chǔ)設(shè)施。系統(tǒng)優(yōu)化算力基礎(chǔ)設(shè)施布局，促進東西部算力高效互補和協(xié)同聯(lián)動，引導(dǎo)通用數(shù)據(jù)中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數(shù)據(jù)中心等合理梯次布局。2021.07《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2021-2023年）》2021.11《“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》2021.12《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》2021.12《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》2023.02《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》資料來源：國務(wù)院，工信部，川財證券研究所無標(biāo)注的數(shù)據(jù)集上進行重復(fù)的訓(xùn)練，因此相比于傳統(tǒng)的小模型在應(yīng)用SurveyofLarge-ScaleDeeSurveyofLarge-ScaleDeevingSystemOptimization:ChallengesandOpportunities》,川財證券研究所ASurveyofLarge-ScaleDeevingSystemOptimization:ChallengesandOpportunities》,川財證券研究所表格2：不同語言模型的算力需求及參數(shù)數(shù)量模型總計算力（PFlops-day）總計算力（Flops）參數(shù)量（百萬）T5Small2.08E+001.80E+2060Base7.64E+006.60E+20220Large2.67E+012.31E+217703B1.04E+029.00E+2130003.82E+023.30E+2211000BERTBase1.89E+001.64E+20Large6.16E+005.33E+20355RoBERTaBase1.74E+011.50E+21Large4.93E+014.26E+21355GPT-3Small2.60E+002.25E+20Medium7.42E+006.41E+20356Large1.58E+011.37E+21760XL2.75E+012.28E+21175B3.64E+033.14E+23174600資料來源：OpenAI《LanguageModelsareFew-ShotLearner3）汽車智能化功能升級，智能駕駛將貢獻算力需求的全新增量。汽車正逐漸步入智能 L3L4/L5資料來源：華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，川財證券研究所0資料來源：億歐智庫，地平線官網(wǎng)，川財證券研究所0算力需求（萬TOPS）同比增長（%）202020212022E2023E2024E資料來源：中汽協(xié)，華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，億歐智庫,川財證券研究所系統(tǒng)算力主要受處理器性能與數(shù)據(jù)傳輸能力影響，當(dāng)數(shù)據(jù)處數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰εc處理器內(nèi)部存算架構(gòu)有關(guān)，在計算機體系里，根據(jù)大小將存儲結(jié)構(gòu)分為寄存器、緩存、內(nèi)存、外存與遠程存儲，而這資料來源：SDNLAB,川財證券研究所二、算力需求視角下看GPU發(fā)展的必然趨勢資料來源：computerarchitecture：Aquantitativeapproach,川財證券研究所資料來源：Imagination官網(wǎng)，川財證券研究所資料來源：Imagination官網(wǎng)，川財證券研究所資料來源：電動星球News，川財證券研究所構(gòu)架代號時間納米制程核心參數(shù)特點代表型號Fermi201040/28nm30億晶體管個Cuda內(nèi)核完整GPU架構(gòu)Quadro7000Kepler201228nm71億晶體管15個SM，每個SM包括192個FP32和64個FP64支持GPUDirect技術(shù)K80K40MMaxwell201428nm80億晶體管24個SM，每個SM包括128個FP32與4個FP64-M5000M4000Pascal201616nm152億晶體管個FP32與32個FP64NVlink一代P100GTX1080P6000Volta201712nm211億晶體管個FP64、64個INT32、64個FP32、8個Tensor內(nèi)核滿足深度學(xué)習(xí)與AI運算V100TiTanVTuring201812nm186億晶體管TU102有72個SM，每個SM包括64個INT32、64個FP32、8個Tensor內(nèi)核二代Tensor內(nèi)核T42080TIRTX5000Ampere20207nm283億晶體管A100有108個SM，每個SM包括32個FP64、64個INT32、64個FP32、4個Tensor內(nèi)核三代Tensor內(nèi)核結(jié)構(gòu)稀疏性MIG1.0A100A303090Hopper20224nm800億晶體管H100有132個SM，每個SM包括64個FP64、64個INT32、128個FP32、4個Tensor內(nèi)核臺積電4nm工藝四代Tensor內(nèi)核MIG2.0H100資料來源：英偉達官網(wǎng)歷代架構(gòu)白皮書，川財證券研究所資料來源：微型計算機雜志，川財證券研究所資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所資料來源：SDNLAB,川財證券研究所研發(fā)成本（百萬美元）0資料來源：軟硬件融合，川財證券研究所通用性算力特點1倍5倍1倍資料來源：騰訊云，川財證券研究所資料來源：集微咨詢，川財證券研究所另一方面，隨著深度學(xué)習(xí)算法和模型的收斂，GPU可以通過對算法進行手工優(yōu)化實現(xiàn)資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所三、GPU市場：供給推動市場，技術(shù)及產(chǎn)能是核心驅(qū)動力處理來自攝像頭、普通雷達、激光雷達等傳感器數(shù)據(jù)資料來源：英偉達官網(wǎng)，高通官網(wǎng)，中商產(chǎn)業(yè)研究院，觀研報告，川財證券研究所像、圖像處理、計算攝影、手勢識別的視覺處理需求。但目前隨著消費電子需求減弱，尤其是個人電腦市場下滑的影響，PC端顯卡需求處于下行區(qū)間，據(jù)JonPeddie0出貨量（百萬臺，左軸） 同比增速（%，右軸）201720192021資料來源：Canalys，川財證券研究所0銷量（百萬塊，左軸） 同比增速（%，右軸）20142016201820資料來源：JonPeddieResear0主機游戲數(shù)字版/盒裝PC游戲移動游戲網(wǎng)頁游戲資料來源：NEWZOO，川財證券研究所SoC廠商品牌聯(lián)合GPU廠商主要內(nèi)容AMD--資料來源：福布斯中國，中國日報網(wǎng)，川財證券研究所資料來源：高通《混合AI是AI的未來》，川財證券研究所資料來源：高通《混合AI是AI的未來》，川財證券研究所合式架構(gòu)轉(zhuǎn)變，未來將向中心計算架構(gòu)演進。計算架構(gòu)將隨著自動駕駛升級進行優(yōu)化，資料來源：博世官網(wǎng)，有駕官網(wǎng)，川財證券研究所域由于要滿足人機交互、機器視覺等需求，其算力要求較高，通常通過DPU圖33：中央計算平臺須采用高算力芯片以進行整車功能、算力/存儲等資資料來源：汽車測試網(wǎng)，川財證券研究所0市場加權(quán)平均算力（TOPS）資料來源：高工智能汽車，佐思汽車研究，川財證券研究所廠商產(chǎn)品架構(gòu)算力-0HPC市場規(guī)模（億美元，左軸） 同比增速（%，右軸）2020202120222023E2024E20資料來源：Hyperion，川財證券研究所其他網(wǎng)絡(luò)存儲器內(nèi)存GPUCPU基礎(chǔ)型推理型高性能型機器學(xué)習(xí)型資料來源：IDC，ARK，華經(jīng)情報網(wǎng)，樂晴究所注：高性能及機器學(xué)習(xí)型服務(wù)器中存儲器、網(wǎng)絡(luò)合并為其他項資料來源：AletheiaCapital，中商情報網(wǎng)，川財證券研究所IntelAMDNVIDIA 22Q122Q4資料來源：JonPeddieResearch，川財證券研究所資料來源：公司官網(wǎng)，川財證券研究所資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所表格7：游戲產(chǎn)品增強技術(shù)技術(shù)功能BatteryBoost游戲開發(fā)者帶來視覺計算領(lǐng)域的頂尖技術(shù)表格8：國內(nèi)廠商桌面級顯卡產(chǎn)品參數(shù)對比廠商產(chǎn)品算力核心頻率（GHz）顯存位寬----448--資料來源：公司官網(wǎng)，站長之家，川財證券研究所盈利能力方面，英偉達2024財年第二季度游戲業(yè)務(wù)實現(xiàn)0游戲業(yè)務(wù)（億美元，左軸） 同比增長（%，右軸）資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所NVIDIA資料來源：JonPeddieResear資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所技術(shù)功能全獨立的實例，并擁有自己的內(nèi)資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所表格10：國內(nèi)廠商高性能計算GPU產(chǎn)品參數(shù)對比廠商產(chǎn)品算力制程顯存架構(gòu)4nm4nm 資料來源：英偉達、摩爾線程等公司官網(wǎng)，注：英偉達產(chǎn)品參數(shù)采用稀疏技術(shù)顯示，在不采用稀疏技術(shù)的情況下，規(guī)格降低一半0數(shù)據(jù)中心（億美元，左軸） 同比增長（%，右軸）資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所0算力資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所表格11：國內(nèi)部分車型搭載芯片型號車企車型搭載芯片芯片制造商備注G9ORIN英偉達兩組ORIN芯片G6ORIN英偉達P7Xavier英偉達新款P7升級為兩組英偉達ORIN芯片理想L7MaxL7PROORIN征程5英偉達地平線-L8MaxL8PROORIN征程5英偉達地平線-L9MaxL9PROORIN征程5英偉達地平線-蔚來ES6ORIN英偉達搭載四顆OrinX芯片，總算力高達1016TOPSET7ORIN英偉達AQUILA自動駕駛系統(tǒng)ET5ORIN英偉達AQUILA自動駕駛系統(tǒng)威馬M7ORIN英偉達-極狐阿爾法S-華為HIMDC610華為單組算力為200TOPS，綜合算力為400TOPS極氪001EyeQ5HMobileye單顆EyeQ5H的算力為24Tops乘用車自動駕駛計算方案市場份額中，英偉9876543210智能駕駛（億美元，左軸） 同比增長（%，右軸）202120222023Q1資料來源：英偉達官網(wǎng)，川財證券研究所駛3.3GPU產(chǎn)業(yè)鏈概況及國內(nèi)重點公司介紹表格12：國內(nèi)重點GPU公司及技術(shù)公司主要GPU產(chǎn)品市值技術(shù)背景主要應(yīng)用領(lǐng)域景嘉微JM5/7/9/7200343.04完全自主知識產(chǎn)權(quán)航天軍工、通用計算海光信息海光81001349.98AMDx86授權(quán)服務(wù)器、通用計算壁仞科技BR100、BR104未上市服務(wù)器、信創(chuàng)凌久電子GP101、GP102未上市完全自主知識產(chǎn)權(quán)桌面、軍工芯原股份VivanteGPUIP322.34收購自美國圖芯芯動科技風(fēng)華1號/2號未上市服務(wù)器摩爾線程MTTS80/60/30/10MTTS3000未上市桌面、服務(wù)器南風(fēng)一號/二號/三號未上市完全自主知識產(chǎn)權(quán)、自服務(wù)器、游戲、信創(chuàng)航錦科技SG6931GPU225.07收購長沙韶光-資料來源：景嘉微2023年中報、海光信息2023年中報，未來半導(dǎo)體官網(wǎng)，科創(chuàng)版日報，公司官網(wǎng)，IFinD，川財證券研究所注：市值統(tǒng)計截止時間為2023年9月7日表格13：景嘉微定向增發(fā)擬建設(shè)項目序號項目名稱項目計劃總投資（萬元）1高性能通用GPU芯片研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化項目378,123.002通用GPU先進架構(gòu)研發(fā)中心建設(shè)項目96,433.0086420營業(yè)總收入（億元，左軸）資料來源：IFinD，川財證券研究所3210 同比增速（%，右軸） 0營業(yè)總收入（億元，左軸） 86420 同比增速（%，右軸）201820182019202020212022資料來源：IFinD，川財證券研究所資料來源：IFinD，川財證券研究所表格14：相關(guān)公司可比估值序號公司1688041海光信息58.081,349.988.0312.9118.30116.05104.5573.767.605.662300474景嘉微75343.042.893.945.5985.8687.0761.3710.474.78%資料來源：IFinD，川財證券研究所，注：數(shù)據(jù)統(tǒng)計截止時間為2023/9/7風(fēng)險提示政出資興辦的證券公司,是全國首家由財政國債中介機構(gòu)整體轉(zhuǎn)制而成的專業(yè)證券公司。經(jīng)過三十余載的變革與成長,現(xiàn)今公司已發(fā)展成為由中國華電集團資本控股有限公司、研究所本人具有中國證券業(yè)協(xié)會授予的證券投資咨詢執(zhí)業(yè)資格并注冊為證券分析師，以研究方法，使用合法合規(guī)的信息，獨立、客觀地出具本報告。本人薪酬的任何部分過去不曾與、現(xiàn)在不與、本報告由川財證券有限責(zé)任公司（已具備中國證監(jiān)會批復(fù)的證券投資咨詢業(yè)務(wù)資限責(zé)任公司（以下簡稱“本公司”）客戶使用。本公司不因接收人收到本關(guān)系的閱讀者不是本公司客戶，本公司不承擔(dān)適當(dāng)性職責(zé)。本報告在未經(jīng)本報告基于本公司認為可靠的、已公開的信息編制，但本公司對該等信息的真證。本報告所載的意見、評估及預(yù)測僅為本報告出具日的觀點和判斷，該等意見、評估及預(yù)測無需改。在不同時期，本公司可能會發(fā)出與本報告所載意見、評估及預(yù)測不一致的研究報告。同時，本報或投資標(biāo)的的價格、價