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计算机行业周报:AI高估值背后需打好芯片级基础

发布时间:2017-07-17    研究机构:国信证券

商汤科技B轮融资4.1亿美元估值15亿美元

商汤科技本周完成4.1亿美元B轮融资,投资方包括鼎晖领投等近20家顶级投资机构、战略伙伴参投。商汤的估值增长数倍达到15亿美元。

GPU功耗过大

从全部图形芯片市场来看英特尔占71%,英伟达16%,AMD13%。但是从分立式GPU市场来看,英伟达占71%,AMD占29%。英伟达在分立式GPU市场占有绝对优势,其产品应用于数据中心的人工智能训练。但是,无论是GPU,还是CPU,这两个领域都无法在移动设备上使用,其原因在于功耗过大。

FPGA功耗不够低,TPU精度低

FPGA所实现的人工智能芯片,能够在相同的情况下,功耗下降到GPU环境的20%。但是这依旧很难在移动设备上使用。而TPU的问题在于精度不高,所以TPU主要适用于不需要极高精度的机器学习相关计算。与GPU相比,TPU旨在以较低的精度来提高性能,功耗下降到GPU环境的10%左右。

IBM的TrueNorth是人类大脑的万分之一

TrueNorth芯片只有邮票大小、集成54亿个硅晶体管,内置了4096个内核,100万个“神经元”、2.56亿个“突触”,功耗却只有65毫瓦。从神经元数量上看,IBM的TrueNorth芯片只有人类100亿个神经元的万分之一功能。

现有芯片架构均不能完全满足人工智能要求

目前的CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC的作法均不是理想的架构。如果不能够从架构方面做实质性改变,AI很难实现真正的突破。

AI芯片是具备可重构计算和深度学习的软件定义芯片

人工智能芯片与人类大脑最大的差距在计算工作频率和功耗的差别。人工智能芯片应该是软件定义芯片,目前的CPU、GPU等,都不是理想的架构。

可重构计算和深度学习是人工智能芯片的两大重要因素。硬件架构和功能可以动态地、实时地跟随软件的变化而变化,人工智能芯片必然是可重构计算芯片,是软件定义芯片。可重构的计算芯片架构可以实现完全可编辑与完全可重构,能直接用C语言软件编辑是可重构计算芯片的特点,这可以让更多做应用的人来采用人工智能芯片。经典计算模式是应用自身的调整去适应计算架构,而可重构计算是计算结构通过自身变化去适应应用。

计算机板块涨幅低于主板

本周(20170710~20170714)计算机(中信)板块指数上涨下跌-4.19%,跌幅大于上证综指、中小板指数、深圳成指,跌幅仅次于创业板的-4.53%。本周计算机板块上涨家数16家占比10%,下跌家数146家占比86%。

推荐行业龙头、产品化公司以及受益于云计算和AI的公司

计算机行业由于持续的调整正在显现投资机会,其中仍将有显著收益的公司仍然是龙头公司和产品化公司。此外,由于技术成熟,云计算和AI+正在影响各领域,推荐显著受益于云计算和人工智能的公司。我们重点推荐同花顺、科大讯飞、恒生电子、华胜天成(600410)。推荐关注紫光股份、广联达、石基信息。

申请时请注明股票名称