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智能计算芯片:人工智能产业硬件基础与第一桶金-计算机行业AI+系列报告之1一20170921-华泰证券-42页.pdf
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2021-02-23
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证券研究报告
行业研究/深度研究
2017 09 21
计算机软硬件
增持(维持)
高宏博
执业证书编号:S0570515030005
研究员
010-56793966
gaohongbo@htsc.com
蔡嵩松
010-56793963
联系人
caisongsong@htsc.com
资料来源:Wind
人工智能产业硬件基础与第一桶金
AI+系列报告之一:智能计算芯片
人工智能大时代到来,智能计算芯片需求旺盛颇具投资价值
随着深度学习算法趋于成熟,人工智能技术有了突飞猛进的发展。技术的
进步促使多行业领域应用进入落地阶段以及资本的踊跃投入。充分意识到
人工智能的重大战略意义,国家的重磅级产业支持政策开始不断出台,人
工智能大时代已经到来。根据国务院《新一代人工智能发展规划》2020
我国人工智能产业总规模将达 1500 亿元,其中智能计算芯片市场规模预
计将达 100 亿元。芯片是我国人工智能产业中较为薄弱的一环,受海外技
术限制严重,受益于人工智能产业和国产化安全需求拉动,颇具发展潜力
和投资价值。
CPU 是数据中心传统支柱,GPU 借强大的并行运算能力迅速崛
CPU 作为计算和控制核心是数据中心的传统支柱,由于内部结构的原因,
从运算性能和效率角度考虑并不是计算芯片的最佳选择,未来将更多与其
他专用计算芯片搭配使用。GPU 内部结构更适合大规模并行计算且通用性
强,因此近年来被广泛应用于高性能计和人工智能计算,但同时也有能
耗比较高的缺点
FPGA可编程配置灵活,高性能低功耗优势明
FPGA 属于半定制化芯片解决方案,可以通过编程灵活地针对算法修改电
路,提前把固定算法的数据流以及执行指令写在硬件里,节约了指令获取
和解码时间从而大幅提高效率。测试结果表明 FPGA 计算速度接近 GPU
远高于 CPU,但能耗远低于 CPU GPU。由于算法实现通过编程进行,
不需要专门的电路设计,因此开发成本较低,但 FPGA 本身需要从专业
商采购,因此硬件成本相对比较高。
ASIC 神经网络处理器具备优良性能,是智能芯片终极解决方案
神经网络处理器从硬件方向对神经网络结构进行模拟,并对神经元和突触
数据在芯片上的传输提供了一系列专门的支持,属于高度定制化智能计算
芯片。相比于 CPU GPU,神经网络处理器依靠模拟神经网络突触的海
量运算单元,性能达到百倍提升;相比于 FPGA,神经网络处理器由于
艺的提升主频大幅提高,性能、功耗比也远远超过 FPGA。可以说神经
络处是智芯片决方华为 970 芯片和苹果
A11 理器的推出标志着神经网络处理器在移动端已经进入实用化阶段。
投资建议:看好智能计算芯片在国产安全及人工智能领域的前景
重点推荐拥有成熟产品和军工市场,高度稀缺的国产 GPU 标的【景嘉微
重点关注获得 AMD 最新架构服务器 CPU 授权设计开发并与寒武纪
伟达战略合作的【中科曙光】;参与寒武纪科技天使轮投资的 AI 算法及行
业应用龙头【科大讯飞】以及与华为深度合作定制开发 AI 芯片支持软件的
【中科创达】
风险提示:国产智能芯片技术进步不达预期,AI 行业应用进展不达预期
股票代码
股票名称
收盘价()
投资评级
EPS(元)
P/E(倍)
2016
2017E
2018E
2019E
2016
2017E
2018E
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300474
景嘉微
51.18
买入
0.39
0.51
0.72
1.07
131
100
71
48
603019
中科曙光
33.71
买入
0.35
0.45
0.63
0.89
96
75
54
38
002230
科大讯飞
55.79
买入
0.37
0.47
0.61
0.79
151
119
91
71
300496
中科创达
42.70
增持
0.30
0.50
0.87
1.22
142
85
49
35
资料来源:华泰证券研究所
-27%
-17%
-7%
3%
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