中金:东数西算蓄势待发 AI芯片有望受益

作者: 中金研究 2022-03-03 07:54:13
中金认为AI超算中心聚焦训练任务,强算力、高功耗、弱延时的特性与西部枢纽的功能定位切合,叠加AI的国家战略地位,预计AI超算中心有望受益于“东数西算”。

智通财经APP获悉,中金公司发布研究称,“东数西算”工程全面启动,西部数据中心更加聚焦存储备份、离线处理等任务。AI超算中心聚焦训练任务,强算力、高功耗、弱延时的特性与西部枢纽的功能定位切合,叠加AI的国家战略地位,预计AI超算中心有望受益于“东数西算”。作为其中的算力基础,云端AI芯片市场空间广阔,预计全球云端AI芯片2025年市场规模将达到261亿美元。

主要观点如下:

AI芯片是人工智能的算力基础,云边端AI芯片阶梯式满足AI推理与训练需求。在AIoT提供海量数据、深度学习算法日益成熟的当下,AI芯片作为AI应用落地的算力基础,重要性日益凸显。中金看到:1)终端AI芯片追求以低功耗完成推理任务,以实际落地场景需求为导向,在能耗/算力/时延/成本等方面存在差异;2)边缘AI芯片介于终端与云端之间,承接低时延/高隐私要求/高网络带宽占用的推理或训练任务;3)云端AI芯片以高算力/完成训练任务为目标,包括CPU/GPU/FPGA/ASIC等多种类型。中金认为,云端训练任务与西部枢纽的定位契合,云端AI芯片有望受益“东数西算”。

传统通用芯片CPU/GPU/FPGA部分适配AI需要,GPU凭借高算力成为主流选择。传统CPU遵循串行的执行方式,运算单元占比小,各厂商尝试提高频率/增加计算单元/增加核数以提升算力,但受制于成本/功耗/技术难度,仍未出现适配AI要求的主流CPU产品。GPU运算单元占比高,适合并行处理大规模数据,虽然功耗及成本仍较高,但高算力适配深度学习等算法的数据处理需求,叠加成熟生态CUDA,GPU成为云端AI芯片的主流选择。此外,FPGA由于可编程而更具灵活性,相比于CPU/GPU/ASIC分别在算力/功耗/成本(小规模)上更具优势,中金认为在芯片需求未成规模、AI算法持续迭代的背景下,FPGA凭借可重构特性成为最佳选择之一。

在AI云端算力需求的推动下,ASIC/DPU等专用芯片应运而生。由于ASIC为专用芯片,在研发成本、灵活性上所有欠缺,但其在特定使用场景下高算力/低功耗/小面积的优势仍吸引国内外厂商积极布局,如TPU、类脑芯片等。中金认为,AI渗透率的提升及RISC-V开源指令集的发展有望推动ASIC单位芯片成本的降低,形成“规模效应-成本下降-应用规模提升”的良性循环,有望成为未来的主流选择。DPU则通过卸载CPU网络传输、数据安全、存储加速等功能,优化数据中心的基础层运算任务,将CPU的算力释放至上层应用,在数据中心层面实现算力提升。中金认为,DPU有望与CPU、GPU三足鼎立,成为数据中心的核心算力支撑。

风险:人工智能落地不及预期,物联网发展不及预期。

本文编选自微信公众号“中金点睛”,作者:陈昊、朱镜榆、彭虎,智通财经编辑:谢青海。

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