新火種
2023-11-16 
中信證券：今后三年是國產GPU發展關鍵窗口期，生態建設至關重要
我們認為今后三年是國產GPU發展關鍵窗口期，生態建設至關重要。以ROCm為代表的生態實現了并行計算軟件庫的廣覆蓋，對主流AI框架如Pytorch等的完善支持都是生態建設的核心。優先推薦性能優良、軟件庫覆蓋率高且能夠持續迭代、已獲得客戶認可的公司如海光信息。昇騰NPU率先獲得Pytorch原生支持，且研發資源強大，未來有望持續領先。建議關注華為昇騰整機合作伙伴。
▍國產GPU發展窗口期已至，生態構筑核心優勢。
AI發展帶動算力硬件需求，我們認為未來三年可能是國產GPU發展關鍵窗口期。目前國產算力硬件理論性能可接近國際主流，但軟件生態是限制理論性能和開發者使用的重要因素。
▍CUDA：GPU生態先驅，AI時代基礎設施。
CUDA是GPU生態的先驅，實現了GPU從圖形硬件向算力硬件的轉變。2006年CUDA推出后，開發者無需再通過圖形API來調用GPU，而是可以直接操控GPU。CUDA在長期發展中逐步滲透了HPC與AI生態，2023年已經迭代到第12代API，具備了巨量軟件組件，塑造了用戶習慣，如今要將其取代需要巨量的時間和資源投入。以CUDA為模板，我們可以發現，其他算力芯片的生態要接近CUDA的地位，應當盡可能在（并行計算相關）軟件庫覆蓋率以及AI框架支持度方面進行投入。
▍并行計算軟件庫覆蓋度：以ROCm為例。
CUDA為用戶提供便利的同時，也帶來了代價，一是需要承受英偉達硬件不低的成本，二是閉源的CUDA導致部分使用者面臨供應不確定性。因此需要CUDA的低成本替代方案，目前AMD推出的ROCm軟件平臺未來有望替代CUDA。
ROCm出現前為何CUDA長期沒有挑戰者？OpenCL與硬件均有不足。OpenCL在2015年才添加C++支持，長期對高層軟件庫支持不足，而CUDA早在2013年就已經支持C/C++/Fortran/Python。硬件方面，AMD在2017年首次推出MI系列數據中心GPU，但與同期的NVIDIA V100相比存在一定差距，也不利于生態的形成。
ROCm為何能夠成為生態轉折點？2015年Boltzman計劃推出以來，全新的軟硬件平臺解決了此前短板。硬件方面，全新CDNA架構與NVIDIA的架構各有優勢；軟件方面，重構的HIP平臺也全面優于OpenCL。ROCm通過Hipify工具利用現有CUDA代碼；軟件庫方面，經過5年建設，到2020年的ROCm4.0時代，已經初步實現AI與HPC領域基礎庫的全面支持；基礎軟硬件支持方面，現有的CDNA與RDNA系列架構得到較全面的支持，虛擬化支持也為數據中心云化部署創造了條件；性能方面，ROCm在良好優化下與CUDA并無性能差距。
ROCm的未來？用開源占據大生態。ROCm作為后發者，采用開源方式，聚集開發者力量是合理選擇。目前ROCm生態中，除專為AMD硬件優化的AOCC編譯器外，均為開源組件。我們認為未來ROCm與CUDA可能類似Python和MATLAB的發展路線，ROCm可能在部分大型統一生態領域獲得認可，而CUDA在大量細分場景的優勢有望持續。
▍AI框架支持：以昇騰為例，算法庫+配套軟件基建。
對AI芯片而言，通用并行運算庫未必都能支持，對于AI框架的完善支持相對較為關鍵。其主要工作包括算子庫與輔助軟件庫的適配，我們認為對于大型公司其適配耗時大致需3-5年。華為昇騰在國內AI框架適配進度較為領先，率先實現Pytorch NPU原生支持。我們認為較高的適配時間需求可能導致先發優勢持續。
▍風險因素：
信創不及預期的風險；國產GPU廠商競爭加劇的風險；供應鏈可持續性的風險；軟件生態適配不及預期的風險；國產芯片客戶接受度不及預期的風險。
▍投資建議：
參考國際行業發展情況，長期市場份額可能逐步走向集中，因此并行計算生態建設進度領先的廠商有望擴大優勢。
1）優先推薦性能優良、生態完備（軟件庫覆蓋率高且能夠快速迭代）且已獲得客戶認可的公司。
2）針對AI框架的軟件生態適配也有望形成先發優勢，有利于更快占據市場份額。目前國內AI芯片賽道，昇騰率先獲得Pytorch原生支持，且研發資源強大，未來有望持續領先。
3）其他上市公司方面，建議關注具備算力芯片或圖形GPU等相關芯片業務的公司。
4）非上市的算力芯片相關企業。
5）其他AI服務器零部件供應商也有望受益。
本文源自：券商研報精選
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