芯片專題研究：AI智算時代已至，算力芯片加速升級.pdf

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時間：2024/01/12
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芯片專題研究：AI智算時代已至，算力芯片加速升級。AI正處史上最長繁榮大周期，生態加速收斂：在進入21世紀以來，在大數據和大算力的支持下，歸納統計方法逐漸占據了人工智能領域的主導地位，深度學習的浪潮席卷人工智能，人工智能迎來史上最長的第三次繁榮期。智算中心的發展基于最新人工智能理論和領先的人工智能計算架構，當前算法模型的發展趨勢以AI大模型為代表，算力技術與算法模型是其中的核心關鍵，算力技術以AI芯片、AI服務器、AI集群為載體。

GPU主宰算力芯片，AI信創驅動國產算力發展：得益于硬件支持與軟件編程、設計方面的優勢，CPU+GPU成為了目前應用最廣泛的平臺。AI 分布式計算的市場主要由算力芯片 (55-75%)、內存 (10-20%) 和互聯設備（10-20%）三部分組成。美國已限制對華銷售最先進、使用最廣泛的AI訓練 GPU—英偉達 A100以及H100，國產算力芯片距離英偉達最新產品存在較大差距，但對信息顆粒度要求較低的推理運算能實現部分替代。

提升算力內存帶寬，HBM供不應求：由于ChatGPT的爆火，GPU需求明顯，英偉達也加大對三星和SK海力士HBM3的訂單。2023年10月，SK海力士表示，已經在2023年出售了明年HBM3和HBM3E的所有產量。據Omdia預測，到2025年，HBM市場的總收入將達到25億美元。

集成算力與存力，先進封裝產能緊缺：CoWoS封裝技術是目前集成HBM與CPU/GPU處理器的主流方案。臺積電主導全球CoWoS封裝市場。據 IDC預測，全球CoWoS供需缺口約20%，2024年臺積電的CoWos封裝產能將較2023年提升一倍，2.5D/3D先進封裝市場規模在2023-2028年將以 22%的CAGR高速增長。

AI算力對高效電源提出新需求，背面供電技術蓄勢待發：越來越高度化的集成會造成針對加速芯片的電源解決方案越來越復雜，方案需要不同電壓、不同路的多路輸入，這種情況下電壓軌會越來越多。臺積電、三星、英特爾等芯片大廠都在積極布局背面供電網絡技術，為日益復雜的芯片提供高效供電方案，其中英特爾較為領先。