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威尼斯人官网:【天风海外】英伟达:业绩再超预期,数据中心算力革命正当时

时间:2018-5-11 13:14:57  作者:  来源:  查看:28  评论:0
内容摘要:1. AI立夏之时GPU大有可为人工智能深度学习能够得以普及,其中重要的原因是计算能力的提升以及GPU的出现。1999年,英伟达设计并生产出被认为是世界上第一款消费者级别的3D图形GPU——GeForce 256。2012年,英伟达与谷歌的人工智能团队合作,建造出最大的人工神经网...
1. AI立夏之时GPU大有可为

人工智能深度学习能够得以普及,其中重要的原因是计算能力的提升以及GPU的出现。1999年,英伟达设计并生产出被认为是世界上第一款消费者级别的3D图形GPU——GeForce 256。2012年,英伟达与谷歌的人工智能团队合作,建造出最大的人工神经网络,并首次将人工智能应用于分析YouTube视频内容。深度神经网络技术也在GPU的支持下实现了重大突破,英伟达为包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理在内的人工智能“里程碑”式发展提供了长足的计算动力。

可以说,大数据、深度学习、GPU的一同出现才造就了当前人工智能的繁荣景象,这也是英伟达被誉为“深度学习的三大建立者之一”的原因。2013年11月,英伟达与IBM联合让GPU加速器技术正式进入到企业级数据中心当中。而“数据中心加速器市场”这个名词的正式出现,也成就了英伟达AI时代奠基者的地位。

数据中心加速器,也就是我们常说的AI芯片,应用在AI运算加速当中,如今这块蛋糕正越来越大,并进入到“百家争鸣”的非零和博弈阶段。AI计算强调“通用性和功耗的平衡”——在深度学习上游训练端(主要用在云计算数据中心当中),GPU是当仁不让的第一选择,ASIC包括谷歌TPU、寒武纪NPU也如雨后春笋般涌现。而下游推理端更接近终端应用,需求更加细分,GPU主流芯片之外,包括CPU/FPGA/ASIC也会在这个领域发挥各自的优势特点。



依靠通用及灵活的强大并行运算能力,广泛契合当前人工智能监督深度学习以及生成式对抗网络(GAN)/强化学习所需要的密集数据和多维并算处理需求,在未来3-5年内,GPU仍然是深度学习市场的第一选择。

2. 数据中心增长五倍可期

深度学习上游训练端由GPU主导并基本为英伟达所垄断,下游推理端虽然可容纳CPU/FPGA/ASIC等芯片,但竞争态势中英伟达依然占主导。这块业务(即英伟达数据中心业务)在2016年收入贡献8.3亿美元,增长145%;到2017年再涨133%至19.32亿美元。

从数据中心服务器支出构成的角度来估算,我们预测,随着GPU和其他AI芯片的成本占整体服务器成本将会从2016年的2%提升到2019年的10%,英伟达的数据中心业务将会由2016年的8.3亿美元增长5倍至2019年的45亿美元。

下为测算过程:

根据Gartner统计,2017年全球服务器出货量较2016年增长3.1%,而服务器销售收入则增长了10.4%,源于企业客户和超级数据中心的需求进一步向混合云服务器扩张,带来量价齐升,同时,这些客户对于服务器的要求也更趋高端,导致销售额增长高于销售量。2016年服务器总销售收入约540亿美元,其中约86%即460亿美元属于x86服务器(2015年x86服务器比例为82%),另14%属于IBM等非x86服务器。

根据ARK Investment Management LLC测算,x86服务器中组件成本占90%,即410亿美元,包括英特尔CPU、英伟达GPU以及内存等;另10%属于HPE、Dell等制造商利润。

在410亿美元的组件成本中,英特尔占三分之一约136亿美元(英特尔2016年数据中心业务营收为172亿美元,ARK Investment Management LLC测算以80%计为数据中心服务器收入即136亿美元);英伟达的GPU收入8.3亿美元仅占2%;其余65%则为主板、内存、硬盘、网络连接等设备。



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