今天分享的是AI算力系列深度研究报告：《AI算力专题：华为算力分拆：全球AI算力的第二极》。

（报告出品方：华西计算机团队）

报告共计：53页

全球龙头英伟达业绩持续高度景气，印证全球AI产业趋势

 英伟达二季度业绩持续超预期，印证AI景气度：美东时间8月23日，英伟达公布2024财年第二财季季报。二季度营收135.07亿美元，同 比增长101%,远超市场预期的指引区间107.8亿到112.2亿美元，相较于华尔街预期水平高22%-29%以上。业绩指引方面，英伟达预计， 本季度、即2024财年第三财季营业收入为160亿美元，正负浮动2%，相当于指引范围在156.8亿到163.2亿美元之间。以160亿美元计 算，英伟达预期三季度营收将同比增长170%，连续两个季度翻倍增长，高于市场预期。

 AI芯片所在业务同环比均翻倍激增较市场预期高近30%，游戏业务同比重回增长: AI对英伟达业绩的贡献突出。包括AI显卡在内的英伟 达核心业务数据中心同样收入翻倍激增，二季度数据中心营业收入为103.2亿美元，同比增长171%，环比增长141%；二季度游戏营收 24.9亿美元，同比增长22%，环比增长11%，英伟达称，数据中心收入主要来自云服务商和大型消费类互联网公司。基于Hopper和A mpere 架构GPU的英伟达HGX平台之所以强劲需求，主要源于开发生成式AI和大语言模型的推动。

英伟达三大AI法宝

高性能芯片，其中IC设计是重点

 全球高端GPU领导者，经数十代产品迭代，技术指标全面升级。从2011年英伟达推出Tesla M2090数据中心GPU，到2022年H100、 L40等型号产品，多项核心技术指标大幅提升。其中，CUDA作为GPU内部主要的计算单元，从512个升级到超14000个；芯片工艺尺 寸也从40nm降至4nm；单精度浮点算力从1332GFLOPS增至超50TFLOPS。GPU产品性能整体大幅跃升。

 推出Grace系列，加速大型 AI、HPC、云和超大规模工作负载。2022年公司发布首款CPU产品Grace，用于高性能计算和云计算。 Grace CPU超级芯片采用NVLink®-C2C 技术，可提供 144 个 Arm®Neoverse V2 核心和 1 TB/s 的内存带宽，每瓦性能是当今领先 CPU的 2 倍。此外，公司还推出的Grace Hopper超级芯片将 Grace 和 Hopper 架构相结合，为加速 AI 和高性能计算 (HPC) 应用提供 CPU+GPU 相结合的一致内存模型。

 2023年，英伟达发布多款AI超算产品，助力全球生态：其中包括DGX服务器、DGX GH200 AI超级计算机、AI foundations云服务等产 品，其中DGX GH AI超级计算机由NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片和NVIDIA NVLink Switch System驱动，相比上一代将 NVLink带宽提升了48倍以上。

CUDA架构，助力AI加速计算生态

 GPU适用于处理大数据集，CUDA核是本质原因。最开始，GPU(图形处理单元)作为一种专用计算机处理器，可以满足实施高分辨率 3D图形计算密集型任务的需求。到2012年，由于GPU已经发展成为高度并行的多核系统，让它具备了处理大量数据的能力。简而言之， CPU做的专注线性计算，GPU做的是并行计算(数据之间没有直接关系)，而本质的原因是CUDA核的不同，CUDA核越多，计算性能越 强，而GPU的CUDA核数是CPU的上百倍，如AMD EPYC 7003系列7763核心数为64个，而英伟达A100 40GB核心数为6912个。

 CUDA的本质是“软件定义硬件”，实现“软件调用硬件”。 CUDA是一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)，允许软件使用特 定类型的图形处理单元(GPU)进行通用目的的处理，称为通用图形处理单元计算(GPGPU)。CUDA提供了直接访问GPU虚拟指令集和并 行计算元素的软件层，用于执行计算内核。CUDA支持的GPU还可以使用编程框架，通过将代码编译为CUDA来使用HIP。CUDA将从 前多种不同的代码整合成了一气呵成的代码，这样极大的加快了开发模型的训练速度。可以简单理解，CUDA是英伟达实现软硬件适配 的一种“类编译器”，将软件的代码转换成硬件汇编代码，CUDA是英伟达实现软硬件生态的护城河。

 CUDA助力加速计算及深度学习：GPU通过图形应用程序的算法存在算法密集、高度并行、控制简单、分多个阶段执行等特征，英伟达 引入的CUDA使GPU超越了图形领域。同时，CUDA的框架和库可以充分发挥GPU的并行计算能力，提供高效的矩阵运算、卷积运算等 计算任务的实现，大大简化深度学习的编程工作，提高开发效率和代码质量。在经GPU加速的应用中，工作负载的串行部分在CPU上 运行，而应用的计算密集型部分则以并行方式在数千个GPU 核心上运行，能够大幅提升计算效率。目前NVIDIA H100 GPU的CUDA数 已达到14592个，远超AMD EPYC Genoa-X CPU的96个核心。

 CUDA生态合作者规模翻倍增长。根据英伟达2023财年年报，目前有400万名开发者正在与CUDA合作，而且规模还在不断扩大。英伟 达通过12年的时间达到200万名开发者，在过去的两年半里该数字翻了一番。目前CUDA的下载量已经超过了4000万次。

Nvlink、NVSwitch助力芯片快速互联互通

 速度更快、可扩展性更强的互连已成为当前的迫切需求: AI和高性能计算领域的计算需求不断增长，对于能够在每个GPU之间实现无缝 高速通信的多节点、多GPU系统的需求也在与日俱增。要打造功能强大且能够满足业务速度需求的端到端计算平台，可扩展的快速互 连必不可少。简而言之，随着模型复杂程度增加，单张GPU无法完成训练任务，需要联合多张GPU，乃至多台服务器搭建集群协同工 作，并需要GPU之间以及服务器之间进行数据传输交互。我们认为数据传输同样也是大模型算力集群能力的重要体现。

 英伟达推出NVLink技术代替传统的PCIe技术：第四代NVIDIA® NVLink® 技术可为多GPU系统配置提供高于以往1.5倍的带宽，以及增 强的可扩展性。单个 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 支持多达18个NVLink 连接，总带宽为900GB/s，是PCIe 5.0带宽的7倍。NVIDIA DGX™ H100等服务器可利用这项技术来提高可扩展性，进而实现超快速的深度学习训练。

 NVSwitch与Nvlink协同互联，助力英伟达高速通信能力构建: NVSwitch是一种高速交换机技术，可以将多个 GPU 和 CPU 直接连接起 来，形成一个高性能计算系统。每个NVSwitch都有 64 个 NVLink 端口，并配有 NVIDIA SHARP™ 引擎，可用于网络内归约和组播加 速。

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