全球GPU呈现“一超一强”竞争格局
AI 服务器发展迅速，GPU 环节被英伟达与 AMD 所占据。AIGC 的发展带动AI 服务器迅速增长，TrendForce 集邦咨询预计 23 年 AI 服务器出货量约 120 万台，同比+38.4%，占整体服务器出货量的比约为9%，2022~2026 年 AI 服务器出货量 CAGR 将达 22%，而 AI 芯片 2023 年出货量将成长 46%。GPU 作为数据并行处理的核心，是 AI 服务器的核心增量。
本文来自“行业专题：GPU龙头产品迭代不断，产业链各环节持续催化”，全球GPU呈现“一超一强”的竞争格局，根据 IDC 数据，2021 英伟达在企业级 GPU 市场中占比 91.4%，AMD 占比 8.5%。
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目前英伟达产品 DGX GH200 已发布，互连技术强大，算力进一步升级。5月 29 日，英伟达在其发布会上，正式发布最新的 GH200 Grace Hopper 超级芯片，以及拥有 256 个 GH200 超级芯片的 NVIDIA DGX GH200 超级计算机。
GH200超级芯片内部集成了 Grace CPU 和 H100 GPU，晶体管数量达 2000 亿个。其借助 NVIDIA NVLink-C2C 芯片互连，将英伟达 Grace CPU 与英伟达 H100 TensorCore GPU 整合。与 PCIe Gen5 技术相比，其 GPU 和 CPU 之间的带宽将提高 7倍，并将互连功耗减少至 1/5 以下。同时，DGX GH200 的 AI 性能算力将达到1 exaFLOPS。
英伟达产品 DGX GH200 共享内存大幅提升，突破内存瓶颈。DGX GH200系统将 256 个 GH200 超级芯片与 144TB 的共享内存进行连接，进一步提高系统协同性。与 DGX H100 相比，DGX GH200 的共享内存提升约 230 倍。凭借强大的共享内存，GH200 能够显著改善受 GPU 内存大小瓶颈影响的 AI 和 HPC 应用程序的性能。而在具有 tb 级嵌入式表的深度学习推荐模型（DLRM）、tb 级图神经网络训练模型或大型数据分析工作负载中，使用 DGX GH200 可将速度提高4到7倍。
而 AMD 在美国时间 2023 年 6 月 13 日，推出其新款 AI 芯片 MI300 系列，两款芯片分别为 MI300A 与 MI300X，分别集成 1460、1530 亿个晶体管。MI300A内含 13 个小芯片，总共集成 1460 亿个晶体管，其内部包含 24 个 Zen 4 CPU 核心、1 个 CDNA 3 图形引擎和 128GB HBM3 内存；而 MI300X 是针对大预言模型的优化版本，其内存达 192GB，内存带宽为 5.2TB/s，Infinity Fabric 带宽为896GB/s，晶体管达 1530 亿个。AMD 表示，与上代 MI 250 相比，MI300 的 AI性能和每瓦性能分别为 MI250 的 8 倍和 5 倍。
应用先进封装 Chiplet 技术与 HBM3，工艺技术驱动产品升级。在以往 CPU、GPU 设计中，AMD 常利用其先进的封装堆叠技术，集成多个小核心，从而实现整体性能的提升。根据芯智讯，MI300 由 13 个小芯片整合而成，其中其计算部分由 9 个基于台积电 5nm 工艺制程的小芯片组成，这些小芯片包括了 CPU 和 GPU内核。3D 堆叠设计极大提升了 MI 300 的性能与数据吞吐量。同时，MI300 两侧排列着 8 个合计 128GB 的 HBM3 芯片，满足其海量且高速的数据存储需求。
AI 大模型等 AIGC 产业的升级离不开算力的底层支持，使得 GPU 等大算力芯片性能持续提升，带来产业链各环节增量。以英伟达 DGX H100 为例，其在GPU、互连技术、智能网卡、内存条、硬盘等结构上均较普通服务器有较大提升，同时其 PCB 的面积需求量与性能要求亦高于普通服务器。
（1）GPU：量价齐升，产业链最大增量。一般的普通服务器仅会配备单卡或双卡，而 AI 服务器由于需要承担大量的计算，一般配置四块或以上的 GPU。且AI大模型在训练与推理时的计算量巨大，中低端的GPU无法满足其运算需求。如在英伟达 DGX H100 中，其配备 8 个 NVIDIA H100 GPU，总 GPU 显存高达640GB；每个GPU配备18个NVIDIA NVLink，GPU之间的双向带宽高达900GB/s。若以每个 NVIDIA H100 GPU 单价 4 万美元测算，DGX H100 的 GPU 价值量为32 万美元，为 AI 服务器中的最大增量。
（2）硬盘：AI 服务器 NAND 数据存储需求提升 3 倍。AI 服务器的高吞吐量及训练模型的高参数量级亦推升 NAND 数据存储需求。美光估计，AI 服务器中NAND 需求量是传统服务器的 3 倍。一台 DGX H100 中，SSD 的存储容量达 30TB。
（3）内存：AI 服务器 DRAM 数据存储需求提升 8 倍，HBM 需求快速提升。以 HBM 为主要代表的存算一体芯片能够通过 2.5D/3D 堆叠，将多个存储芯片与处理器芯片封装在一起，克服单一封装内带宽的限制、增加带宽、扩展内存容量、并减少数据存储的延迟。根据公众号全球 SSD，三星 2021 年 2 月与 AMD 合作开发 HBM-PIM，将内存和 AI 处理器合而为一，在 CPU 和 GPU 安装 HBM-PIM，显著提高服务器运算速度。2023 年开年后，三星高带宽存储器（HBM）订单快速增加。SK 海力士亦在 2021 年 10 月成功开发出 HBM3，并于 2022 年 6 月开始量产，在 2022 年第三季度向英伟达进行供货。同时，美光估计，AI 服务器中 DRAM需求量是传统服务器的 8 倍。如在一台 DGX H100 中，内存容量达 2TB。
（4）PCB：AI 服务器 PCB 明确受益 AI 算力提升。目前普通服务器需要 6-16层板和封装基板，而 AI 服务器等高端服务器主板层数则达 16 层以上，背板层数超过 20 层。且除 GPU 外，服务器中主板、电源背板、硬盘背板、网卡、Riser卡等核心部分均需使用 PCB 板进行数据传输。服务器出货量的增加将推动 PCB需求量的提升。
（5）先进封装：高制程芯片设计成本与制造成本均呈现指数型的增长趋势，Chiplet 等先进封装应运而生。随着制程的提升，芯片成本的提升呈现指数型增长。以芯片设计为例，根据 UCIE 白皮书，28nm 制程的芯片设计成本约 0.51 亿美元，但当制程提升至 5nm 时，芯片设计成本则快速升至 5.42 亿美元，成本提升近十倍，先进制程的推进速度愈加缓慢。因此在 HPC 高性能计算领域，Chiplet 的重要性持续提升。
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1、AI系列专题研究报告：台股AI服务器启示录（2023）
2、AI专题研究报告：AI算力研究框架（2023）
1、人工智能专题研究（1）：大模型推动各行业AI应用渗透
2、人工智能专题研究（2）：AI大模型打开AI芯片、光模块和光芯片需求
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