半导体行业周报：比特大陆芯片新增视频功能，可重构芯片架构引领物联网时代

- 1 - 敬请参阅最后一页特别声明 市场数据(人民币） 市场优化平均市盈率 18.90 国金器件指数 3623.86 沪深300指数 3320.03 上证指数 2724.62 深证成指 8501.39 中小板综指 8713.08 相关报告 1.《韦尔股份将成中国传感器霸主，闪存行业新架构出炉-【半导体周报...》，2018.8.16 2.《半导体清洗设备新星财报靓眼，台积电首次遭遇安全危机-【半导体...》，2018.8.10 3.《第三代半导体产业发展路线公布，谷歌首推TPU抢夺AI市场-【...》，2018.8.3 4.《EU V光刻机成ASML营收新动力，首例国产DRAM芯片试产-...》，2018.7.27 5.《AI芯片资源抢夺战升级，半导体设备投资成焦点-【半导体周报】...》，2018.7.20 宋敬祎 联系人 songjingyi＠gjzq.com.cn 范彬泰 联系人 fanbintai＠gjzq.com.cn 樊志远 分析师 SAC执业编号：S1130518070003 (8621)61038318 fanzhiyuan＠gjzq.com.cn 比特大陆芯片新增视频功能，可重构芯片架构引领物联网时代 本周重点  比特大陆发布第二代人工智能张量处理器BM1682  属于物联网时代的可重构芯片设计 核心观点  比特大陆发布第二代人工智能云端张量处理器BM1682。性能比上一代BM1680提高5倍。峰值性能达到3 TFLOPS，但距离google TPU性能有较大差距。相比上一代BM1680而言，BM1682除了具有好的深度学习算法能力，主要特点还是增加了视频处理子模块，即集成视频解码能力。这款芯片的推出印证了我们两周前的视频芯片处理深度报告的观点，未来人工智能主要应用首先从视频领域开始突破。我们预计这款芯片主要应用将在安防视频监控领域。  2018年8月22日第十六届中国集成电路技术与应用研讨会暨南京国际集成电路技术达摩论坛上中国工程院院士许居衍提出可重构芯片架构（U-rSoC）将成为物联网时代芯片设计业的发展方向，由于该架构具有极高的灵活性和能量效率，一方面满足了物联网时代芯片设计对于软硬件双编程的要求，而且另一方面也适应了万物互联时代下的场景多样性和需求碎片化的需求，用户可以只选择自己需要的功能模块而不是全套完整的芯片设计方案，我们认为这种全新的架构有望在物联网时代成为芯片设计行业发展的主流技术，未来更多的AI芯片设计企业有望充分受益。 投资建议  比特大陆，云知声，地平线 风险提示  下游视频应用领域发展不达预期；产品竞争力不足  物联网的发展速度不及预期，新一代可重构芯片设计因市场环境不成熟未能取得较大进步。 3539405745745092561061276645170823171123180223180523180823国金行业 沪深300 2018年08月23日 2018年08月23日2018年08月23日 创新技术与企业服务研究中心 半导体行业研究 增持（维持评级） ) 行业周报 证券研究报告 行业周报 - 2 - 敬请参阅最后一页特别声明 内容目录 一、行业观察 .................................................................................................3 【事件一】比特大陆发布第二代云端人工智能张量处理器BM1682..............3 【事件二】属于物联网时代的可重构芯片设计 .............................................4 二、行情回顾 .................................................................................................6 三、A股重要公告总结 ....................................................................................7 四、半导体行业公司限售股份解禁情况 ...........................................................9 五、半导体产业重点公司估值数据跟踪 ...........................................................9 图表目录 图表1：比特大陆TPU性能对比 ....................................................................3 图表2：比特大陆芯片应用图示 ......................................................................4 图表3：比特大陆对比Google 性能差异 .........................................................4 图表4：半导体四次浪潮.................................................................................5 图表5：不同芯片的优劣势对比 ......................................................................5 图表6：本周半导体走势排名（%） ...............................................................7 图表7：半导体板块涨幅前十..........................................................................7 图表8：半导体板块跌幅前十..........................................................................7 图表9：半导体行业公司限售股份解禁日期及比例 ..........................................9 图表10：半导体产业重点公司估值数据跟踪.................................................10 行业周报 - 3 - 敬请参阅最后一页特别声明 一、行业观察 【事件一】比特大陆发布第二代云端人工智能张量处理器BM1682 相隔不到一年时间，比特大陆推出第二代TPU芯片，性能比上一代BM1680提高5倍。 图表1：比特大陆TPU性能对比 来源：比特大陆，国金证券研究所 【点评】  什么是张量处理器（Te nsor Proce ssor Unit）：深度学习的计算本质上是多维矩阵，即张量（Tensor）的计算。CPU是非常通用的一种体系结构，但是做张量计算的效率非常低。GPU采用线程级别并行，从而实现通用的大规模并行计算，在深度学习上比CPU效率提高很多，但是由于GPU是通用处理器，不仅仅要承担深度学习应用，还要进行图像处理等其他任务，架构设计较为复杂，成本高。TPU主要专门针对张量处理设计架构，在某些性能上可以和GPU媲美，结构简单成本低。  TPU的工作原理与应用：TPU主要应用于服务器端，用于数据处理加速，百度已经采用了比特大陆的TPU芯片用于自家服务器加速系统。主流CNN/RNN/DNN等人工智能网络均可以在TPU上运行。以比特大陆TPU加速可为例，每一个Node为一颗TPU芯片，一张加速卡可以配置两颗TPU，外界通过FPGA连接控制，接口为PCIE。对于BM1680来说，每颗芯片需要的带宽为4GB/S，两颗共需8GB/S带宽。 行业周报 - 4 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表2：比特大陆芯片应用图示 来源：比特大陆，国金证券研究所  比特大陆TPU相对google TPU性能差异 从下图可以看出，比特大陆芯片第二代产品1682性能比第一代1680提高50%，峰值性能达到3 TFLOPS，但距离google TPU性能有较大差距。  第二代新产品新特性：一块专门用于图像/视频处理方向的人工智能芯片 相比上一代BM1680而言，BM1682除了具有好的深度学习算法能力，主要特点还是增加了视频处理子模块，即集成视频解码能力。这款芯片的推出印证了我们两周前的视频芯片处理深度报告的观点，未来人工智能主要应用首先从视频领域开始突破。我们预计这款芯片主要应用将在安防视频监控领域。  关注公司：比特大陆  风险提示：下游视频应用领域发展不达预期；产品竞争力不足 【事件二】属于物联网时代的可重构芯片设计 2018年8月22日第十六届中国集成电路技术与应用研讨会暨南京国际集成电路技术达摩论坛在南京拉开序幕，在第一天的高峰论坛上中国工程院院士许居衍提出了新一代的芯片架构--可重构芯片架构(U-rSoC)的发展趋势，许院士认为在物联网快速发展的浪潮下，随着智能超级计算和人工智能成为下一代技术变革的驱动力，结合了FPGA硬件可编程性强和CPU软件可编程性强的双重优势的可重构芯片架构将成为未来芯片设计业发展的一个重要方向。 【点评】  许氏循环推动芯片设计行业的第四次浪潮。晶体管是人类历史上最伟大的发明，从1958年第一个晶体管被制造出来之后，世界半导体历史已经经历了三次计算演变浪潮。第一波计算浪潮是以大型机，小型机和PC机为图表3：比特大陆对比Google 性能差异 来源：google ，比特大陆，国金证券研究所 行业周报 - 5 - 敬请参阅最后一页特别声明 代表的计算与网络浪潮，第二波计算浪潮是以手机为代表的移动计算浪潮，而现在我们正经历着从2008年到2018年的以数字智能为代表的第三次计算浪潮，片上式（SoC）的并行处理运算成为此次计算浪潮最大的特点，可以说GPU推动了计算机行业的第三次浪潮。当我们在2018年进入物联网发展的初期，按照指数级增长的数据计算需求和按照摩尔定律发展的芯片算力之间的矛盾日趋明显，中科院许居衍院士认为解决这种矛盾需要全新的芯片设计架构，在CPU和FPGA各自的性能优势的启发下，同时可以进行软硬双编程的可重构芯片设计架构有望引领一个新的” 十年浪潮”。 图表4：半导体四次浪潮 来源：集成电路论坛许居衍PPT，国金证券研究所  鱼与熊掌可以兼得：软硬双编程性。动态可重构芯片不同于FPGA的地方在于这种新一代的设计不需要使用指令，整个芯片可以由数据流和配置流共同驱动进行运算。虽然FPGA同样具有较高的灵活性，但是能量效率值相比于大型的集成电路而言低很多，而专用集成电路ASIC虽然具有较高的能量效率但是灵活性受到了极大的限制。传统的CPU、DSP都需要在指令的驱动下运行，虽然灵活性最高，但是能量效率较低。随着CMOS制程技术进入到7nm甚至3nm量级，同时具有高能量效率和高灵活性的可重构芯片成为了最具优势的设计方案，有望在未来成为芯片设计业的主流。2017年7月美国DARPA发布的《电子复兴计划》也将动态可重构芯片列为其重点发展的方向之一，这项复型计划的目的是为了巩固美国在未来2025~2030年遥遥领先世界其他国家的半导体产业优势。 图表5：不同芯片的优劣势对比 19481958196819781988199820082018TrMPUASICFPGASoC软编程硬编程软硬双编程U-rSoC2028通用专用Tr发明ASSP软件可编程硬件可编程弱