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1、以NVLINKC2C高速互联方案解决GPU和CPU数据传输瓶颈
C2C (Chip to Chip)指的是server内部多个GPU之间直接、GPU和CPU之间互联。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】
AI训练、推理所面对的数据量呈指数增长,使得单服务器中多GPU、CPU间C2C通信,数据传输总体都呈现出高带宽、低延迟的技术需求。http://www.hibor.com.cn(慧博投研资讯)
2、GPU大厂深度布局C2C高速互联技术
NVIDIA:在AI集群竞争态势中展现出了全面布局,涵盖了计算(芯片、超级芯片)和网络(超节点、集群)领域。在计算芯片方面,NVIDIA拥有CPU、GPU、CPU-CPU/CPU-GPUSuperChip等全面的布局。
AMD:更专注于CPU和GPU计算芯片,并采用基于先进封装的Chiplet芯粒技术。与NVIDIA不同的是,AMD当前没有超级芯片的概念,而是采用了先进封装将CPU和GPUDie合封在一起。
3、高速接口IP投资机会逻辑
1)大模型和AIGC推动HPC、异构计算等市场的爆发,对于不同芯片间的IO吞吐的要求也会提高,催生了C2C等高速互联接口IP的市场需求高速发展
2)大算力芯片:性能和规模要求越来越高,接口IP是半导体IP的重要组成,其投资价值将会日益凸显。
3)UCIe作为行业开放标准未来有望和NVLink-C2C一起作为行业重要C2C互联标准。随着UCIe标准面向全行业开放,多家中国大陆半导体公司加入了该联盟,相关公司包括芯原股份(上市公司)、灿芯半导体(上市公司)、芯耀辉、芯云凌、芯和半导体、奇异摩尔、牛芯半导体等,另外其他相关高速接口IP公司也有望迎来发展机遇期:芯动科技、晟联科、芯潮流、集益威(钫铖)、合见工软等。
4、风险提示
人工智能底层相关技术滞缓影响行业应用落地;相关AIGC法律法规落地滞后
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