算力产业研究系列（一）：算力时代,关注芯片、软件、网络

大模型时代与算力需求

摘要： 大模型时代的到来推动了计算需求的急剧增长，使得廉价算力成为稀缺资源。当前正处于算力增长的早期阶段，模型能力将随着参数量的增加而提升。头部公司如OpenAI、微软和Anthropic仍在竞争，未来市场前景广阔。

芯片、软件、网络共同构筑竞争优势

• 芯片优势：英伟达作为代表，展示了其在GPU/芯片领域的显著优势。其综合GPU架构和领先的范式积累为其提供了强大的竞争力。
• CUDA生态：CUDA生态系统建立了巨大的迁移成本，包括时间成本、开发成本和使用习惯成本。这使得新进入者难以快速赶上。
• 网络架构与互联结构：英伟达的NVLink和NV Switch实现了低延迟、高带宽和高内存，提升了整体性能，其中带宽提升了7倍，内存提升了3倍。

算力时代的技术优势

• Tensor Core：Tensor Core通过混合精度计算、简化指令集架构和数据并行处理，突破了内存限制，支持多元化的数据处理格式。
• Transformer Engine：采用混合精度训练，能够动态调整设置scaling factor。Embedding将高维原始数据映射到低维流形，self-attention确保查询不超前于其自身时间的信息，FFN对多头注意力的输出进行进一步处理。Target-Attention则用于捕捉Encoder编码的信息，这些技术共同确保了模型的稳健性和泛化能力。

风险提示

• 算力场景落地不及预期：市场对算力的需求可能低于预期。
• 政策变动：相关政策的变化可能会影响行业发展。
• 产品研发不及预期：新产品研发进度可能滞后于计划。

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