20170913-新时代证券-计算机行业：人工智能系列报告：看阿里云全新一代AI异构加速平台，领略“AI芯片”生态好风光_15页_1mb

文档内容总结

核心内容概述

本文档是一份关于阿里云推出全新一代人工智能异构加速平台的行业研究报告，重点分析了异构计算在AI领域的应用现状、发展趋势以及阿里云在该领域的布局。同时，文档还提供了投资建议，推荐了相关产业链上的个股，并附有图表目录和免责声明。

主要观点

1. 阿里云推出全新一代AI异构加速平台

• 阿里云于2017年9月12日推出全新一代AI异构加速平台，包含6款异构实例，涵盖GPU和FPGA两种AI芯片。
• 该平台适用于机器学习、图形图像和科学计算等海量数据处理场景。
• 平台包含硬件计算平台（CPU、GPU、FPGA）、引擎（TensorFlow等）、平台（MaxCompute、Docker等）、服务（语音识别等）、场景解决方案（ET城市大脑等）以及FPGA镜像市场等生态内容。
• 通过该平台，AI研发和应用用户可以实现低成本、快速建设和轻资产运营。

2. 人工智能异构计算的概念与发展趋势

• 异构计算指CPU与AI芯片（如GPU、FPGA、ASIC）协同工作的计算方式，是当前AI计算的主要架构。
• 异构计算源于高性能计算（HPC）需求，自2000年后随着数据、计算力和算法的成熟，AI再次兴起。
• 预计2016年至2020年，全球专注于AI的计算力将增长12倍，AI计算力将占全球计算力的70%左右。
• GPU在高性能计算中表现优于CPU，尤其擅长大规模浮点计算。

3. 阿里云GPU异构实例

• 阿里云已发布4款GPU异构实例，包括GA1、GN4、GN5、GN5i。
• GA1采用AMD GPU，侧重图像处理和高性能计算（HPC）。
• GN4、GN5、GN5i采用NVIDIA GPU，其中GN5i专注于AI推断，支持一键部署主流深度学习框架，降低在线服务成本50%以上。
• 阿里云计划在下半年推出搭载NVIDIA V100（Volta架构）的高性能GPU实例，进一步提升AI计算性能。

4. 阿里云FPGA实例亮点

• 阿里云推出FPGA实例F1和F2，分别采用英特尔和Xilinx的FPGA，适用于深度学习、加密、金融等场景。
• FPGA实例具有低功耗、低延迟、高性能的特点，适合小批量数据的深度学习预测。
• 阿里云推出FPGA镜像市场，类似于“FPGA版淘宝”，促进IP交易，推动AI生态发展。
• 镜像市场可降低AI开发者的硬件布置成本，提高开发效率。

关键信息

• 异构计算：CPU与AI芯片（GPU、FPGA、ASIC）协同计算，是AI计算的基础架构。
• AI芯片类型：
  • GPU：通用性强，软件开发环境好，适用于深度学习和科学计算。
  • FPGA：硬件可编程，适合小批量数据处理，但软件开发环境较弱。
  • ASIC：专用性强，性能最佳，但开发成本高，且不对外出售。
• 计算力预测：英特尔预计，2020年全球用于AI的计算力将比2016年增长12倍。
• 阿里云布局：
  • GPU实例：GA1、GN4、GN5、GN5i，覆盖AI计算和科学计算。
  • FPGA实例：F1、F2，推动AI生态发展。
• 投资建议：
  • 首推：中科曙光、浪潮信息、中科创达。
  • 重点推荐：四维图新、汉王科技、佳都科技、景嘉微、科大讯飞、海康威视、大华股份、同花顺、东方网力、思创医惠。
• 风险提示：AI芯片技术及应用进展不及预期，竞争加剧可能导致毛利率下滑。

投资评级说明

• 行业评级：推荐、中性、回避。
• 公司评级：强烈推荐、推荐、中性、回避。
• 市场基准指数：沪深300指数。

图表目录

• 图表1：阿里云全新一代人工智能异构加速引擎
• 图表2：阿里云的AI解决方案囊括云服务的各个层级
• 图表3：CPU+AI芯片的异构计算是AI计算的主要架构
• 图表4：AI异构计算中各芯片的特性对比
• 图表5：GPU在高性能运算方面的性能远超CPU
• 图表6：英特尔预计2020年专注于AI的计算力将增长12倍
• 图表7：GA1实例采用AMD GPU，更多侧重于图形处理和高性能计算
• 图表8：GA1计算性能强大
• 图表9：GN4、GN5异构计算平台参数和特点
• 图表10：GN4、GN5、GN5i异构计算平台采用的GPU参数和特点
• 图表11：阿里云FPGA实例适合小批量数据的深度学习
• 图表12：阿里云FPGA实例的操作方法
• 图表13：阿里云推出FPGA镜像市场

免责声明

• 本报告内容仅供参考，不构成投资建议。
• 投资者应自行判断，不依赖本报告进行投资决策。
• 本报告不构成法律、会计或税务建议。
• 新时代证券不对因使用本报告而导致的损失负责。

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总结

阿里云通过推出全新一代AI异构加速平台，展示了其在AI计算领域的强大布局。该平台不仅覆盖了GPU和FPGA等主流AI芯片，还构建了完整的AI生态系统，有助于降低AI开发成本、提升效率，并推动AI技术在多个领域的应用。随着AI计算力的快速增长，AI芯片及相关产业链企业将迎来巨大的投资机遇。