>> 方正證券-半導體行業(yè)專題報告：“大算力時代”+“存算一體化”，GPU封裝正當時-230408
| 上傳日期： |
2023/4/9 |
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pdf 共8頁 |
來源： |
方正證券 |
| 評級： |
推薦 |
作者： |
吳文吉 |
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AIGC算力大時代下，GPU支撐強大的算力需求。ChatGPT這樣的生成式AI不僅需要千億級的大模型，同時還需要有龐大的算力基礎。訓練AI現(xiàn)在主要依賴NVIDIA的AI加速卡，達到ChatGPT這種級別的至少需要1萬張A100加速卡，而一顆英偉達頂級GPU單價高達8萬元。
存算一體化突破算力瓶頸，GPU封裝進入正當時。在AI運算中，神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)（權重、偏差、超參數(shù)和其他）需要存儲在內存中，常規(guī)存儲器與處理器之間的數(shù)據(jù)搬運速度慢，成為運算速度提升的瓶頸，且將數(shù)據(jù)搬運的功耗高。在算力芯片性能暴增的時代下，相關的封裝產(chǎn)業(yè)鏈也逐漸的進入高速發(fā)展時期。
Chiplet為主要發(fā)展方向，CoWoS被廣泛應用于GPU封裝。Chiplet將大型單片芯片劃分為一組具有單獨功能的小芯片單元，再通過跨芯片互聯(lián)和封裝集成，這就要求發(fā)展先進封裝技術，提高布線密度和信號傳輸質量。CoWoS是由臺積電主導，基于中間介質層實現(xiàn)的2.5D先進封裝，能達到封裝體積小、功耗低、引腳少的效果。英偉達V100/A100/H100高端GPU、AMD新MI系列數(shù)據(jù)中心加速器芯片，均采用臺積電CoWoS封裝。
“GPU+存儲器”的HBM封裝模式突破了內存容量與帶寬瓶頸。憑借TSV方式，HBM將多個DDR芯片堆疊在一起，實現(xiàn)大容量，高位寬的DDR組合陣列，使DRAM從傳統(tǒng)2D轉變?yōu)榱Ⅲw3D，比GDDR5節(jié)省了94%的表面積，充分利用空間，實現(xiàn)集成化。同時，HBM大幅提高了容量和數(shù)據(jù)傳輸速率，具有更高帶寬、更多I/O數(shù)量、更低功耗，革命性地提升了DRAM的性能。
建議關注：長電科技、通富微電、華天科技、甬矽電子、晶方科技。
風險提示：
1、AIGC整體發(fā)展不及預期；
2、先進封裝產(chǎn)能不足；
3、供應鏈波動，封裝材料緊缺；
4、CoWoS研發(fā)迭代進度不及預期；
5、國際貿易摩擦的風險。
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