【ChatGPT】AIGC行业深度报告（6）--存算一体-算力的下一极_47页_5mb

ChatGPT与存算一体技术深度分析报告总结

核心内容概述

本报告探讨了ChatGPT开启大模型“军备赛”对算力需求的推动作用，指出存储作为计算机的重要组成部分，其发展速度远低于算力，形成“存储墙”瓶颈。因此，存算一体技术成为后摩尔时代突破冯诺依曼架构限制、提升计算效率与降低能耗的关键发展方向。

主要观点

• 算力需求激增：大模型参数呈现指数级增长，导致算力需求远超硬件算力增长，从而引发AI算力“军备赛”。
• 存储的重要性：存储器是计算机的记忆功能核心，XPU、内存、硬盘共同构建冯诺依曼体系，其中内存作为中间人，大幅提升了数据访问速度。
• 存算一体的优势：存算一体技术通过将存储与计算融合，显著提升计算效率，降低成本，适用于AI芯片、感存算一体、类脑计算等场景。
• 技术演进路径：存算一体技术按照历史路线分为查存计算、近存计算、存内计算和存内逻辑，其中存内逻辑技术适合大模型场景。
• 应用场景广泛：存算一体技术适用于从云到端的多种场景，包括数据中心、自动驾驶、智能穿戴设备、移动终端等。
• 未来趋势明确：存算一体被认为是下一代AI芯片技术趋势，具有广阔的应用前景和市场潜力。

关键信息

• 存储与计算分离的瓶颈：存储带宽和能耗成为限制计算系统效率的关键因素。
• 存算一体技术分类：
  • 模拟计算：适用于边缘端AI场景，具有低功耗和高并行度，但对环境噪声和温度敏感。
  • 数字计算：适用于云端大算力场景，具有高性能、高精度和抗噪声能力。
• 主流存储介质：
  • SRAM：速度快，适合大算力场景。
  • RRAM：与CMOS工艺兼容性高，适合云端AI推理和智能汽车。
• 存算一体芯片的市场潜力：在智能驾驶、数据中心、AI大模型等大算力场景中具有显著优势。

投资建议

投资主线

1. 具备算力能力的厂商：

   • 首都在线
   • 中科曙光
   • 拓维信息
   • 神州数码
   • 浪潮信息
   • 寒武纪
   • 海光信息
   • 龙芯中科
   • 景嘉微

2. 具备存储芯片能力的厂商：

   • 东芯股份
   • 兆易创新
   • 北京君正
   • 澜起科技
   • 聚辰股份
   • 普冉股份

3. 具备存储模组能力的厂商：

   • 江波龙
   • 佰维存储
   • 德明利

4. 与存储相关的其他厂商：

   • 中科曙光
   • 易华录
   • 同有科技
   • 恒烁股份

主要受益公司分析

• 浪潮信息：全球领先的AI服务器供应商，拥有完整的AI计算解决方案，智算中心建设进展显著。
• 中科曙光：高性能计算和智能计算的领军企业，提供多种AI服务器和存储产品，布局5A级智算中心。
• 神州数码：华为生态核心践行者，开发了多种基于鲲鹏处理器和昇腾AI加速卡的AI服务器。
• 拓维信息：华为生态重要参与者，提供基于鲲鹏处理器的AI服务器和全栈国产数字化解决方案。
• 海光信息：支持全精度计算，DCU性能优异，具备高能效和高带宽优势。
• 寒武纪：少数全面掌握AI芯片技术的企业之一，推出新一代训练加速卡MLU370-X8，支持云边端协同。
• 龙芯中科：自主研发2K2000系列GPU，集成自主GPU，优化图形算法和性能。
• 景嘉微：国产GPU龙头企业，新一代JM9系列图形处理芯片有望打开商用市场。
• 东芯股份：专注于存储芯片设计，研发存算一体化芯片及DTR NAND，具备先发优势。
• 兆易创新：集成电路设计企业，产品涵盖存储器、微控制器和传感器，应用广泛。

风险提示

• 核心技术升级不及预期：存算一体技术发展依赖于芯片制造技术的突破。
• AI伦理风险：AI技术的广泛应用可能引发伦理和法律问题。
• 政策推进不及预期：政策对AI芯片产业的支持力度可能影响技术发展速度。
• 中美贸易摩擦升级：可能对芯片制造和供应链产生影响。

结论

存算一体技术是后摩尔时代突破计算瓶颈的关键，随着大模型和AI应用的快速发展，其在云和边缘计算场景中展现出巨大潜力。投资存算一体相关企业需关注技术进步、市场需求和政策支持等多方面因素。