敬请参阅最后一页免责声明 -1- 证券研究报告 2017年09月13日 计算机行业 看阿里云全新一代AI异构加速平台，领略“AI芯片+”生态好风光 ——人工智能系列报告 行业专题研究  阿里云推出全新一代人工智能异构加速平台，总计6款异构实例，其中AI芯片包括GPU和FPGA， 9月12日阿里推出全新一代人工智能异构加速平台，总计6款异构实例，其中AI加速卡包括GPU和FPGA。本次阿里云推出的AI计算异构加速平台实例包括GA1、GN4、GN5、GN5i、FPGA F1、FPGA F2，适用于机器学习、图形图像和科学计算等海量数据计算。  人工智能异构计算是什么？何时产生？机会如何？ 当前实现完整人工智能计算的方式为CPU+AI芯片的不同架构芯片协同计算，即异构计算。目前主要有3类芯片作为AI芯片：GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程逻辑阵列）、ASIC（专用集成电路）。2000年以后，科学计算、数值分析、金融分析等高性能运算（HPC）需求催生了CPU+GPU的异构计算。数据+计算力+算法逐步成熟，AI再次兴起，CPU + GPU/FPGA/ASIC的异构计算快速发展。英特尔预计，2016年到2020专注于AI的计算力或将会增加12倍。异构计算作为AI计算的主要方式，发展空间大。  阿里云年初至今陆续发布4款GPU异构实例，擅长AI计算和科学计算 GA1、GN4、GN5、GN5i都是阿里云中的实例（可以理解为具体的云计算产品），用户可购买该实例（租赁该产品）用于深度学习和科学计算。GA1是阿里云采用AMD GPU的弹性计算GPU可视化实例（ECS GPU），于2017年初推出，更多侧重于图像处理和高性能计算（HPC）。GN4、GN5、GN5i采用NVIDIA GPU，适用于AI计算和科学计算，其中GN4、GN5均为上半年推出，GN5i为本次最新推出。下半年，阿里云还计划推出搭载目前性能最强V100(Volta架构，NVIDIA GPU的最新架构)的高性能GPU异构实例。  阿里云FPGA实例最大亮点：“FPGA版淘宝”推出 2016年底，AWS宣布测试FPGA异构实例，用于加密、金融、机器学习等，阿里云紧随其后，于2017年初推出了FPGA实例F1。阿里云FPGA实例一般需要经过获取镜像、开发、验证、部署四道流程。结合FPGA硬件重编程的特点，阿里云推出了镜像市场，用户可购买或出售FPGA方案（IP）。阿里云FPGA实例节省成本、提高效率、促进交易，预计会有更多AI初创企业和高校采用阿里云开发AI。  重点标的：“AI芯片+”产业链投资机遇大，AI芯片是基础，基于AI芯片的数据、场景应用前景极为广阔。我们分别从AI芯片产业链上下游，从技术、数据、场景应用等方面优选个股——首推：中科曙光、浪潮信息、中科创达。重点推荐：四维图新、汉王科技、佳都科技、景嘉微、科大讯飞、海康威视、大华股份、同花顺、东方网力、思创医惠。  风险提示：AI芯片技术及应用进展不及预期；竞争加剧毛利率下滑等 推荐（维持评级） 分析师 田杰华 (执业证书编号：S0280517050001) tianjiehua@xsdzq.cn 联系人 胡文超 huwenchao@xsdzq.cn 行业与指数对比图 相关研报 新时代计算机周报20170904：继续拥抱“细分龙头”和“创蓝筹”，本周关注AI芯片 2017-09-04 华为全球首款AI移动芯片，AI芯片产业链迎来投资大机遇 2017-09-04 计算机“细分龙头”+“创蓝筹”个股配臵价值凸显 2017-08-18 新时代计算机周报20170807：紧抓“内生高成长”，看gartner曲线把握新技术成熟度 2017-08-07 新时代计算机周报20170731：业绩为王不放松，紧抓“内生高成长” 2017-07-31 -20%-15%-10%-5%0%5%10%15%2016/09 2016/12 2017/03 2017/06 2017/09 计算机 沪深300 2017-09-13 计算机行业 敬请参阅最后一页免责声明 -2- 证券研究报告 目 录 1、 阿里推出全新一代AI异构加速平台 .................................................................................................................. 3 2、 人工智能异构计算是什么？何时产生？机会如何？ .......................................................................................... 4 2.1、 什么是人工智能异构计算？ .................................................................................................................... 4 2.2、 异构计算诞生于高性能计算，在AI兴起的今天快速发展 ....................................................................... 4 2.3、 预计2020年专注于AI计算力较2016年将增长12倍 .......................................................................... 5 3、 阿里云年初至今陆续发布4款GPU异构实例，擅长AI计算和科学计算 ......................................................... 7 3.1、 采用AMD GPU的GA1更侧重图像处理和科学计算 ............................................................................. 7 3.2、 采用NVIDIA GPU的GN4、GN5、GN5i更侧重AI计算 ...................................................................... 7 3.3、 阿里云的GPU异构将助力我国企业和院校进行AI计算 ........................................................................ 8 4、 FPGA实例最大亮点：“FPGA版淘宝”推出 ...................................................................................................... 9 4.1、 F1、F2实例分别采用英特尔和Xilinx的FPGA，适用于深度学习等应用 ............................................. 9 4.2、 FPGA镜像市场是“FPGA版的淘宝”，将助推中国AI生态发展 ........................................................... 10 5、 投资建议 .......................................................................................................................................................... 11 图表目录 ................................................................................................................................................................. 12 2017-09-13 计算机行业 敬请参阅最后一页免责声明 -3- 证券研究报告 1、 阿里推出全新一代AI异构加速平台 9月12日阿里云推出全新一代人工智能异构加速平台，总计6款异构实例，其中AI芯片包括GPU和FPGA。本次阿里云推出的AI计算异构加速平台实例包括GA1、GN4、GN5、GN5i、FPGA F1、FPGA F2，适用于机器学习、图形图像和科学计算等海量数据计算。 图表1： 阿里云全新一代人工智能异构加速引擎 资料来源：阿里云，DONEWS，新时代证券研究所 阿里云的AI解决方案目前已涵盖硬件、软件和生态，使用阿里云的AI生态企业将节省成本、提高效率。解决方案包括硬件计算平台（CPU、GPU、FPGA）、引擎（TensorFlow等软件框架）、平台（MaxCompute、Docker等）、服务（语音识别等）、场景解决方案（ET城市大脑等）、生态（FPGA镜像市场、云市场），可以使AI研发和应用用户实现AI计算的低成本、快速建设和轻资产运营。 图表2： 阿里云的AI解决方案囊括云服务的各个层级 资料来源：阿里云，36氪，新时代证券研究所 2017-09-13 计算机行业 敬请参阅最后一页免责声明 -4- 证券研究报告 2、 人工智能异构计算是什么？何时产生？机会如何？ 2.1、 什么是人工智能异构计算？ 当前实现完整人工智能计算的方式为CPU+AI芯片的不同架构芯片协同计算，即异构计算，AI芯片也被称为AI加速器或计算卡。异构计算指的是采用不同架构的处理器协同计算。人工智能芯片（CPU、ASIC、FPGA等）主要用来处理人工智能应用中的大量计算任务（其大规模并行计算能力优于CPU），其他非计算任务仍由CPU负责，因此AI芯片也被称为AI加速器或计算卡。 图表3： CPU+AI芯片的异构计算是AI计算的主要架构 资料来源：新时代证券研究所整理 目前主要有3类芯片作为AI异构计算的加速卡（AI芯片）：GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程逻辑阵列）、ASIC（专用集成电路）。CPU与这三类芯片在AI任务中的特性对比见下表。 图表4： AI异构计算中各芯片的特性对比 并行计算能力 深度学习计算速度 能耗 效率 优点 代表企业 特点 CPU 低 最慢 最高 最低 在计算和逻辑运算方面全能 Intel、AMD 通用性强，AI任务除了计算还有其他任务，因此CPU仍然不可或缺 GPU 高 快 较高 高 在计算方面通用性强 NVIDIA、AMD 通用性强，软件开发环境好（NVIDIA的功劳），但功耗高于FPGA和ASIC FPGA 高 快 低 高 硬件可编程，复用性高 Xilinx， Altera（已被Intel收购） 由于其硬件可重新编程，对中小企业来说开发成本低，但软件开发环境弱于GPU ASIC 高 最快 最低 高 电路根据需求专门定制 Google 对于中小企业来说开发成本高，Google的TPU不对外出售，其他软件开发环境尚不完善 资料来源：新时代证券研究所 2.2、 异构计算诞生于高性能计算，在AI兴起的今天快速发展 2000年以后，科学计算、数值分析、金融分析等高性能运算（HPC）需求催 2017-09-13 计算机行业 敬请参阅最后一页免责声明 -5- 证券研究报告 生了CPU+GPU的异构计算。高性能计算（HPC，High Performance Computing）包括科学计算、数值分析、金融分析、密码破解等，在2000年以后较快发展。HPC中需要的计算远多于其他逻辑指令，而GPU比CPU更加擅长大规模浮点计算，因此GPU被用来代替CPU进行通用计算。 图表5： GPU在高性能运算方面