>> 華泰證券-計算機行業(yè)專題研究-ChatGPT服務器：深度拆解-230225
| 上傳日期： |
2023/2/25 |
大小： |
2613KB |
| 格式： |
pdf 共23頁 |
來源： |
華泰證券 |
| 評級： |
增持 |
作者： |
謝春生 |
| 行業(yè)名稱： |
計算機 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告 |
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GPT模型熱潮有望帶動ChatGPT服務器產(chǎn)業(yè)投資機遇
我們認為，隨著國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廠商陸續(xù)開展ChatGPT類似產(chǎn)品研發(fā)，GPT大模型訓練熱潮或?qū)淼讓铀懔π枨罂焖籴尫拧PT模型算力需求分為訓練+推理兩類，產(chǎn)生于預訓練、Finetune、日常運營三大場景。據(jù)我們測算，ChatGPT一次預訓練需要3640 PFlop/s-day、單月運營需要算力7034.7PFlop/s-day。復盤服務器產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程來看，我們認為AI服務器更適合承接GPT大模型算力需求。拆解AI服務器來看，主要硬件成本來自算力芯片，且以GPU為主。我們認為，隨著GPT熱潮帶動算力需求逐步釋放，國內(nèi)ChatGPT服務器產(chǎn)業(yè)有望迎來發(fā)展機遇，建議關(guān)注：浪潮信息、景嘉微。
ChatGPT：大模型+Transformer架構(gòu)，帶動并行計算需求
ChatGPT發(fā)布之后，引發(fā)了全球范圍的關(guān)注和討論，百度、阿里、京東等國內(nèi)各大廠商相繼宣布GPT模型開發(fā)計劃。從AI模型應用場景來看，主要包括推理和訓練兩類。從實踐場景來看，算力需求場景包括預訓練、Finetune及日常運營。以GPT-3模型為例，隨著模型朝更大體量的方向演進，一次訓練所需的計算量最高達3640PFlop/s-day，單月運營算力7034.7PFlop/s-day，對應成本約889萬美元。我們認為，在Transformer架構(gòu)加持下，GPT模型得以高效地完成大規(guī)模參數(shù)計算，隨著模型持續(xù)迭代、參數(shù)體量不斷提升，并行計算需求有望進一步釋放。
ChatGPT需要的服務器：AI訓練型服務器+AI推理型服務器
我們認為，計算架構(gòu)的變化是推動服務器技術(shù)演進的關(guān)鍵變量。從計算場景來看，隨著計算架構(gòu)從PC到云計算，到邊緣計算，再到AI訓練，服務器需求也在發(fā)生相應變化。復盤主流服務器發(fā)展歷程來看：1）通用服務器：以單機性能提升為迭代目標；2）云計算服務器：主要為承載大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求而生，以IaaS模式帶來服務器商業(yè)模式的變革；3）邊緣服務器：主要解決實時性、帶寬成本、安全性等問題；4）AI服務器：專為人工智能訓練設計，包括訓練型和推理型，多采用大規(guī)模并行計算以提升效率。
ChatGPT需要的芯片：CPU+GPU、FPGA、ASIC
從產(chǎn)業(yè)需求來看，AI大模型訓練需要大算力支持，智能算力需求釋放有望帶動AI服務器放量。目前國產(chǎn)AI服務器廠商主要包括浪潮信息、華為、新華三等，21H1國產(chǎn)AI服務器廠商占全球市場份額超35%。拆解AI服務器來看，主要硬件成本來自算力芯片，且以GPU為核心。目前海外主流AIGPU芯片包括英偉達H00、A100、V100等，受美國出口限制政策影響，目前國內(nèi)在先進算力方面主要采購英偉達A800或更低端版本作為替代方案。考慮到部分國產(chǎn)AIGPU如華為昇騰在FP16浮點計算性能上已經(jīng)實現(xiàn)對英偉達A100的加速追趕，未來隨著國產(chǎn)生態(tài)打磨，AIGPU國產(chǎn)替代有望加速。
投資建議：關(guān)注ChatGPT服務器產(chǎn)業(yè)鏈
我們認為，隨著GPT熱潮帶動算力需求逐步釋放，國內(nèi)AI服務器產(chǎn)業(yè)有望迎來發(fā)展機遇，建議關(guān)注核心環(huán)節(jié)龍頭。目前國內(nèi)AI服務器產(chǎn)業(yè)鏈公司主要包括：1）能夠采購到海外高性能芯片的廠商：浪潮信息等；2）采用海光/寒武紀芯片的廠商：中科曙光；3）采用華為昇騰芯片的廠商：拓維信息等；4）底層芯片供應商：海光信息、寒武紀、景嘉微等。
風險提示：宏觀經(jīng)濟波動；下游需求不及預期；算力需求測算與實際不符。
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