国盛证券:AI以太网价值几何?

来源: 房天下
2024-06-03 05:30:38

智通财经APP获悉,国盛证券发布研报称,英伟达(NVDA.US)早先于3月推出 SpectrumX-800 以太网,适用于各种数据中心的 AI 优化网络,随后在5月的财报中指引下一年度Specturm以太网平台(包括DPU卡和交换机等)将贡献几十亿美元营收体量,均表现英伟达正在积极推进其网络连接向以太网方向蔓延的进程。

国盛证券主要观点如下:

英伟达早先于3月推出 SpectrumX-800 以太网,适用于各种数据中心的 AI 优化网络,随后在5月的财报中指引下一年度Specturm以太网平台(包括DPU卡和交换机等)将贡献几十亿美元营收体量,均表现英伟达正在积极推进其网络连接向以太网方向蔓延的进程。

以太网(Ethernet)是当前广泛应用的局域网,使用标准的以太网设备、线缆和接口卡,借助交换机或路由器实现各个网络节点之间的通信;IB网(InfiniBand)是适用于高性能计算和AI场景的网络,通过专用设备、线缆和接口卡,以交换机实现直接连接和高效通信。

以太网和IB网络“纷争”由来已久,最初各自的设计目标和应用场景不同,直接导致两者在性能侧重上存在差异,整体来看,以太网兼容性较高、成本较低、灵活性较好,IB网性能更优秀,具备高带宽、低时延、高可靠性和高可扩展性等优点。

总体来看,以太网作为过去数十年使用最广泛的通信协议,其受众群体众多,用户接受程度高,成本更低,兼容性强,但因为过去在高性能AI计算场景使用较少,且供应商分散,导致AI发展初期,以太网的综合效果相较于封闭的英伟达方案有所欠缺。英伟达凭借其领先的显卡性能和用户粘性,使得IB协议在目前的AI连接领域拔得头筹,但IB由于溢价较高,用户往往需要付出更多的隐形组网成本,相同预算下,采购到的显卡,

Meta的测试中,以太网组网价格是IB一半不到,且性能高出10%,证实以太网是buy more save more。

集结了AMD、Arista、博通、思科等设备商和Meta、微软等云厂商,在RoCE的基础上更多考虑了结合以太网的优势,在开放的生态下做非无损网络以满足AI和HPC的要求。

包含软件硬件为的综合系统网络架构,与传统以太网相比,具备高出两倍的AI集群性能,硬件层面的产品为Spectrum-4以太网交换机(Spectrum-X 网络的关键组件),同时Spectrum-4以太网交换机还跟 BlueField-3 DPU连接在一起,从而提高节点数据传输能力。

。IB和以太之争或逐步淡出,届时比拼将存在于超以太网联盟和英伟达的AI以太网方案之间,无论哪一种方案占据主流,都将促进交换机市场空间的拓宽和行业整体发展的加速。因此该行建议关注交换机行业,从芯片、制造、品牌商均有望受益于以太网方案在AI应用场景中渗透率的逐步提升。

LPO(linear drive pluggable optics,线性驱动可插拨光模块),主要运用于高速光模块领域,就是通过线性直驱技术替换传统的DSP,具有低功耗、低延迟、低成本、和可热插拔等优势。但也由于去掉了传统的DSP芯片,LPO方案更需要和交换机进行配合。该行认为,英伟达/UEC的AI以太网方案较IB方案的最大优势之一就是成本低,为了继续贯彻系统低成本低功耗的特性,在光模块的选择上也倾向于采用低成本的LPO方案,因此后续LPO渗透率有望加速,但由于该方案需要和交换机进行配合,对光模块厂商在产业内上下游合作协同要求更高,龙头公司如中际旭创、新易盛等将更加具备优势。

AI发展不及预期,算力需求不及预期,市场竞争 风险。

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  “与以往的人工神经网络相比,预训练大模型最大的不同在于它规模足够大,深度学习网络的层数多、连接多、参数多。”IDEA研究院(粤港澳大湾区数字经济研究院)认知计算与自然语言研究中心讲席科学家张家兴接受记者采访时介绍,2012年前后的深度学习网络只有几百万参数;2018年前后主流的预训练模型达到1亿参数;目前被证明非常有效的大规模预训练模型已有几千亿参数,短短几年时间提升了几千倍。

  “与以往的人工神经网络相比,预训练大模型最大的不同在于它规模足够大,深度学习网络的层数多、连接多、参数多。”IDEA研究院(粤港澳大湾区数字经济研究院)认知计算与自然语言研究中心讲席科学家张家兴接受记者采访时介绍,2012年前后的深度学习网络只有几百万参数;2018年前后主流的预训练模型达到1亿参数;目前被证明非常有效的大规模预训练模型已有几千亿参数,短短几年时间提升了几千倍。

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吴维冰

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