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海通计算机产业观察 GPU:下一代高速计算的王者

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投资要点:

NVIDIA 推出最新GPU。4月6日,在加州圣何塞(San Jose)GPU Tech 峰会上,NVIDIA 推出Tesla P100芯片。P100芯片是NVIDIA 至今推出的最先进GPU,安装了150亿个晶体管,是目前市场上许多处理器、图形芯片的3倍。芯片面积为600平方毫米,运算速度达到21.2万亿次。P100采用新的制程(16纳米)、新的架构(Pascal)、新的存储架构(HBM2)、新的连接形式(NVLink), 并且首先会运用在数据中心上,而非游戏和工作站。NVIDIA 进军AI,加速所有深度学习项目的发展,其5月12号发布财报显示,在截至5月1日的2017财年第一财季内,公司整体利润激增46%,至1.96亿美元,营收同比增长13% 至13.05亿美元;预计下一财季,营收预计还会增长,约在13.5亿美元左右。

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GPU 与深度学习相辅相成。深度学习令NVIDIA 业绩加速增长,利用GPU 的大规模并行处理能力来学习人工智能算法再合适不过。GPU 并行计算能力正在渗透一个又一个高精尖行业,推动GPU 的需求不断增长。移动端,不论是当前火热的移动直播,还是移动VR 设备,基于图形处理的需求都在急剧爆发。目前移动市场的GPU 发展还落后于PC 端,市场被高通、ARM、imagination 等三大巨头占据。

用户需求是衡量唯一标准。对于CPU 与GPU 架构之间的争论,无论是从厂商自身利益的角度出发,还是从产业未来发展趋势来看,用户需求无疑是衡量的唯一标准。

CPU+GPU 是高性能计算架构发展方向。CPU 与GPU 二者的侧重点不同,决定了其应用的环境和主要领域不同。在高性能计算这个GPU 重点应用领域, CPU+GPU 架构是未来高性能计算架构的发展方向。同样的成本,GPU 的计算效率可能获得10-100倍的增长。

采用GPU 架构兼具低成本与高性能,应用前景广阔。采用GPU 新架构的HPC, 兼具低成本与高性能的特点。在医疗成像、分子动力学、基因比对、金融模拟、动漫渲染、电影编辑、新型材料开发等领域具有广阔的应用前景,使得这些领域的用户拥有万亿次的高性能设备成为现实。人工智能(图像语音识别、无人驾驶等)、视频处理、VR、生命化学、金融证券数据分析等将是GPU 运用的优先爆发领域。

行业相关标的。景嘉微(公司JM5400图形芯片打破国外垄断,率先实现军用GPU 的国产化)、雅捷信息( 基于GPU 并行计算技术的大数据平台DataTurbines、NVIDIA GPU 技术战略合作伙伴)、中科曙光(与NVIDIA 合作深度学习平台)、四维图新( 与 NVIDIA 合作智能驾驶)。

风险提示。GPU 应用低于预期,系统性风险。

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