今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC行业深度报告：华为算力分拆全球AI算力的第二极》。（报告出品方：华西计算机团队）
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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Ampere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TeslaM2090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。GraceCPU超级芯片采用NVLink-C2C技术，可提供144个ArmNeoverseV2核心和1TB/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GraceHopper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、DGXGH200AI超级计算机、AIfoundations云服务等产品，其中DGXGHAI超级计算机由NVIDIAGH200GraceHopper超级芯片和NVIDIANVLinkSwitchSystem驱动，相比上一代将NVLink带宽提升了48倍以上。
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AICore构成:AICore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,AICore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AICore的执行效率，从而能够实现不间断的卷积计算。
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原文链接：https://caifuhao.eastmoney.com/news/20231011140614468451060
