1、MDC移動數(shù)據(jù)中心國內(nèi)外車廠，園區(qū)巴士、新能源車、自動駕駛Atlas系列板卡、服務(wù)器 AI相關(guān)的數(shù)十家伙伴,智慧交通、智慧電力等數(shù)十個行業(yè)解決方案Ok CICC中金公司昇騰310與910完整覆蓋AI推理和訓(xùn)練計算AI推理芯片：昇騰310昇騰310最早在2018年10月的華為全聯(lián)接大會上正式發(fā)布和推出。昇騰310整數(shù)精度（INT8）算力達(dá)16TopS,對應(yīng)最大功耗8W,是能效領(lǐng)先的AI推理芯片。目前，昇騰310已經(jīng)被廣泛運用在華為的邊緣計算設(shè)備和云服務(wù)中，包括車載移動數(shù)據(jù)中心MDC 300、 Atlas系列板卡和服務(wù)器、以及基于昇騰310的圖像分析/OCR/視頻智能分析云服務(wù)。2019 年8月，

2、華為智能安防業(yè)務(wù)戰(zhàn)略發(fā)布會上最新發(fā)布的安防攝像機(jī)HoloSens SDC X2382-HL, 也搭載有昇騰310o圖表華為基于昇騰310的產(chǎn)品和云服務(wù)基于昇騰310的華為云服努，圖像分析類服芳、OCR服芳、前須智能分析服務(wù)等超過50個API；，API日均調(diào)用量超過1彳欲，預(yù)計年底日均調(diào)用量3億;超過100個客戶使用昇騰310H發(fā)定制Al算法.資料來源：華為，中金公司研究部AI訓(xùn)練芯片：昇騰9102018年10月，華為在2018全聯(lián)接大會上發(fā)布了昇騰910技術(shù)規(guī)格：基于7nm工藝， ARM V8架構(gòu)的永久授權(quán)，達(dá)芬奇架構(gòu)，半精度（FP16）算力256TFLOPS,整數(shù)精度（INT8） 算力512

3、TOPS, 128個全高清視頻解碼器。此次公司發(fā)布了實際測試結(jié)果，并宣布已商用 量產(chǎn)。根據(jù)測試結(jié)果，昇騰910設(shè)計額定功率為350W,但在310W功耗下即可實現(xiàn)設(shè)計 算力。華為認(rèn)為，昇騰910是目前最強性能的AI處理器。在典型的ResNet50網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中， 昇騰910與MindSpore配合,與現(xiàn)有主流訓(xùn)練單卡配合TensorFlow相比,顯示出接近2 倍的性能提升。昇騰910類似于昇騰310,不會單獨對外銷售，而是以AI加速模塊、AI 服務(wù)器、移動數(shù)據(jù)中心MDC、云服務(wù)的形式面向第三方銷售，且價格不會高于Google TPU、英 偉達(dá) Tesla V100o請仔細(xì)圖表2:昇騰910的算力提

4、升Nvidia V100Nvidia V100 Normalized to 16-bitGoogle TPU v2Google TPU v3MindSpore框架優(yōu)化 Pipelin 曲行跨層內(nèi)存復(fù)用軟硬件協(xié)同優(yōu)化 On-Devic 曲L 行深度圖優(yōu)化1802現(xiàn)有訓(xùn)練單卡Ascend 910TensorFlo* MindSporeRasNM SO V1 5imageNet : 力手的一被各自金佳的3,資料來源：華為，中金公司研究部圖表3:三種主流4訓(xùn)練芯片的參數(shù)比擬英偉達(dá)Tesla V100谷歌TPU V3華為昇騰910性能雙精度7TFL0PS,單精度 14TFL0PS,半精度 125TFLO

5、PS半精度105TFLOPS（4芯片模塊）半精度256FLOPS,整數(shù)精 度 512TFLOPS功耗250W300W200W350W存儲32/16GB HBM232GB HBM32/16GB HBM2E工藝制程12nm16/12nm7nm接口PCIe3.0/NVLINKPCIe 3.0PCIe 4.0/HCCS/RoCE發(fā)布時間2017年6月2018年5月2019年量產(chǎn)支持框架TensorFlow, PyTorch, Caffe2, MXNetTensorFlow, PyTorchTensorFlow, PyTorch, PaddlePaddle, Keras, ONNX, Caffe, Ca

6、ffe 2, MXNet售價約10,000美元云端：8美元/小時N/A資料來源：量子位，中金公司研究部昇騰系列產(chǎn)品線未來華為表示，針對邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓(xùn)練等不同場景，將推出更多AI處 理器：昇騰920 （昇騰910升級款）和昇騰320 （昇騰310升級款）將會在2021年發(fā)布。昇騰910/920屬于昇騰max系列，昇騰產(chǎn)品線還將包括Mini、Lite、Tiny和Nano等新產(chǎn) 品系列，其中昇騰310屬于Mini系列；Lite Tiny和Nano三個系列芯片預(yù)計將后續(xù)發(fā)布， Nan。系列將應(yīng)用在智能穿戴場景中，Light/Tiny系列將和麒麟990處理芯片結(jié)合，用于智 能產(chǎn)品和智能家

7、具產(chǎn)品中。請仔細(xì)圖表4華為昇騰產(chǎn)品發(fā)布時間線Training256TFLOP 艷 FP16512TOPSlnt8100G ROCE v2PCle Gen4 -16128 channel H254/265 decoderSupport mixed precision trainingAscend920TBDMobile data center (MDC)/DC50* TFLOPSFP16 100* TOPS lrtt8 LPDDR56400MHz 96THD video decoder 24,FHD video encoderAscend620TBDAscend3102018資料來源：華為，中金

8、公司研究部8TFLOPSFP1616TOPSlftt8Up to 16G8 LPDDR4X3200MHz16THD video decoder rFHO video oncoderTBDProductionUnder developmentPlanning2019202020212022請仔細(xì)全場景Al計算框架MindSpore計算框架會上，華為推出了全場景AI計算框架MindSpore,華為強調(diào)開發(fā)態(tài)友好（例如顯著減少 訓(xùn)練時間和本錢）、運行態(tài)高效（例如最少資源和最高能效比）和端、邊緣和云等多場景 適應(yīng)三大優(yōu)勢。開發(fā)態(tài)友好：AI算法即代碼，顯著減少模型開發(fā)時間。典型NLP網(wǎng)絡(luò)在MindSpo

9、re 可降低核心代碼量20%,效率整體提升50%以上。運行態(tài)高效：協(xié)同優(yōu)化昇騰處理器，提高計算性能。同時也支持GPU、CPU等其它 處理器。場景適應(yīng)：MindSpore針對不同場景架構(gòu)可大可小。隱私保護(hù)：MindSpore通過協(xié)同經(jīng)過處理后的、不帶有隱私信息的梯度、模型信息， 而不是數(shù)據(jù)本身，以此實現(xiàn)在保證用戶隱私數(shù)據(jù)保護(hù)的前提下跨場景協(xié)同。平安可信：MindSpore將模型保護(hù)Built-in到AI框架中。華為宣布MindSpore將在2020年Q1開源，促進(jìn)生態(tài)開展。請仔細(xì)全棧全場景Al解決方案介紹華為的AI戰(zhàn)略華為定位AI是一種新的通用技術(shù)，將和汽車、電腦、互聯(lián)網(wǎng)一樣應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)的幾乎所有

10、 地方。目前AI應(yīng)用還處于開展初期。華為公司的AI戰(zhàn)略：投資AI基礎(chǔ)研究：在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效（更 少的數(shù)據(jù)需求）、能耗高效（更低的算力和能耗），平安可信、自動自治的機(jī)器學(xué) 習(xí)基礎(chǔ)能力；打造全棧全場景解決方案：提供充裕的、經(jīng)濟(jì)的算力資源，簡單易用、高效率、全 流程的AI平臺；投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng)：面向全球，持續(xù)與學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和行業(yè)伙伴廣泛合作；把AI思維和技術(shù)引入現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，實現(xiàn)更大價值、更強競爭力；應(yīng)用AI優(yōu)化內(nèi)部管理，對準(zhǔn)海量作業(yè)場景，大幅度提升內(nèi)部運營效率和質(zhì)量。華為AI解決方案全場景：公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費類終端等部

11、署環(huán)境；全棧：Ascend昇騰系列IP和芯片：基于統(tǒng)一的可擴(kuò)展架構(gòu)實現(xiàn)。已商用的芯片為昇騰310,基于昇騰310的MDC和很多國內(nèi)外主流車企在園區(qū)巴士、新能源車、自動駕駛等場景已經(jīng)深入合作?；跁N騰310的Atlas系列板卡、服務(wù)器，與數(shù)十家伙伴在智慧交通、智慧電力等數(shù)十個行業(yè)落地行業(yè)解決方案。基于昇騰310,華為云提供了圖像分析類服務(wù)、OCR服務(wù)、視頻智能分析服務(wù)等云服務(wù)。對外提供API達(dá)50多個，日均調(diào)用量超過1億次，而且在快速增長， 預(yù)計年底日均調(diào)用量超過3億次。另有超過100多個客戶使用昇騰310開發(fā)定制AI算法。芯片使能CANN：芯片算子庫和高度自動化的算子開發(fā)工具。訓(xùn)練和推理框架M

12、indSpore：支持端、邊、云獨立和協(xié)同統(tǒng)一訓(xùn)練和推理框架。應(yīng)用使能：提供全流程服務(wù)（ModelArts）,分層API和預(yù)集成方案。 ModelArts全流程模型生產(chǎn)服務(wù)打通了從數(shù)據(jù)獲取-模型開發(fā)-模型訓(xùn)練-模型部 署的全鏈條，可將生產(chǎn)所需的所有服務(wù)一站式提供。截至目前，ModelArts已經(jīng) 擁有開發(fā)者超過3萬，日均訓(xùn)練作業(yè)任務(wù)超過4000個，32000小時，其中：視 覺類作業(yè)占85%,語音類作業(yè)占10%,機(jī)器學(xué)習(xí)5%o請仔細(xì)圖表5:華為4產(chǎn)品解決方案All-scenario Al computing frameworkAl ApplicationsAscend 910Worlds mos

13、t powerful Al processorMindSporeMsHi3?964| In use(Honor and Novasmartphones)To be launched atIFA2019| Ready soon(SVtop box and smartRome)| In use訓(xùn)練需要數(shù)日數(shù)月算力稀缺且昂貴AI主要在云,少量在邊緣主要算法誕生于1980年代沒有-AT*就沒有“智能”模型性能考試優(yōu)秀與其它技術(shù)連接不充分一廨要高級技能的.專家的工作訓(xùn)陛只需幾分鐘. 幾秒鐘算力充裕且經(jīng)濟(jì)AI無處不在，田可場景，遛從GDPR邂:5效、能3麗效、平安、可解釋的算法自動化/半自動化數(shù)據(jù)標(biāo)注迎S

14、AL執(zhí)行“曬，實時閉環(huán)浜統(tǒng)協(xié)同云、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計或 區(qū)塊鏈.一大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)座由一站式平臺支持的基本技能數(shù)據(jù)科學(xué)家，領(lǐng)域?qū)＜?、?shù)據(jù)科學(xué)工程師相互協(xié)1器資料來源：華為，中金公司研究部華為認(rèn)為AI開展的10個問題如圖。圖表6:華為4產(chǎn)品開展解決的十大問題As-lsAs-lsTo-Be資料來源：華為，中金公司研究部圖表7：可比公司估值表財報貨巾 公司名稱 Wind代借父為覽巾股價市值（百萬 美元）市盈率|市凈率凈資產(chǎn)收 益率（）PEG2018A2019E2020E2018A2019E2020E2019E2019EUSD英偉達(dá)NVDA.USUSD162.4498,92641.425.921.29.67.

15、86.228.3%2.3USD谷歌GOOGL.USUSD1153.58799,04227.118.516.24.23.42.916.8%1.4資料來源：萬得資訊、彭博資訊、公司公告、中金公司研究部 注：標(biāo)*公司為中金覆蓋，采用中金預(yù)測數(shù)據(jù)；其余使用市場一致預(yù)期 收盤價信息更新于北京時間2019年8月25日請仔細(xì)法律聲明一般聲明本報告由中國國際金融股份（已具備中國證監(jiān)會批復(fù)的證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格）制作。本報告中的信息均來源于我們認(rèn)為可靠的己公開資料，但中國國際金融股份及其關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)（以下統(tǒng)稱“中金公司”）對這些信息的準(zhǔn)確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供投資者參考之用，不構(gòu)成對買

16、賣任何 證券或其他金融工具的出價或征價或提供任何投資決策建議的服務(wù)。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務(wù)狀況以及特定需求，在任何時候均不 構(gòu)成對任何人的個人推薦或投資操作性建議。投資者應(yīng)當(dāng)對本報告中的信息和意見進(jìn)行獨立評估，自主審慎做出決策并自行承當(dāng)風(fēng)險。投資者在依據(jù)本報告涉及 的內(nèi)容進(jìn)行任何 決策前，應(yīng)同時考量各自的投資目的、財務(wù)狀況和特定需求，并就相關(guān)決策咨詢專業(yè)顧問的意見對依據(jù)或者使用本報告所造成的一切后果，中金公司及/或其關(guān)聯(lián)人員均不承當(dāng)任何責(zé)任。本報告所載的意見、評估及預(yù)測僅為本報告出具日的觀點和判斷，相關(guān)證券或金融工具的價格、價值及收益亦可能會波動。該等意見、

17、評估及預(yù)測無需通知即可隨時更改。在不同時期，中金公司可能會發(fā)出與本報告所載意見、評估及預(yù)測不一致的研究報告。本報告署名分析師可能會不時與中金公司的客戶、銷售交易人員、其他業(yè)務(wù)人員或在本報告中針對可能對本報告所涉及的標(biāo)的證券或其他金融工具的市場價格產(chǎn)生短期影 響的催化劑或事件進(jìn)行交易策略的討論。這種短期影響的分析可能與分析師已發(fā)布的關(guān)于相關(guān)證券或其他金融工具的目標(biāo)價、評級、估值、預(yù)測等觀點相反或不一致，相關(guān)的交易策略不同于且也不影響分析師關(guān)于其所研究標(biāo)的證券或其他金融工具的基本面評級或評分。中金公司的銷售人員、交易人員以及其他專業(yè)人士可能會依據(jù)不同假設(shè)和標(biāo)準(zhǔn)、采用不同的分析方法而口頭或書面發(fā)表與

18、本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交 易觀點。中金公司沒有將此意見及建議向報告所有接收者進(jìn)行更新的義務(wù)。中金公司的資產(chǎn)管理部門、自營部門以及其他投資業(yè)務(wù)部門可能獨立做出與本報告中的意見 不一 致的投資決策。除非另行說明，本報告中所引用的關(guān)于業(yè)績的數(shù)據(jù)代表過往表現(xiàn)。過往的業(yè)績表現(xiàn)亦不應(yīng)作為日后回報的預(yù)示。我們不承諾也不保證，任何所預(yù)示的回報會得以實現(xiàn)。 分析中所做的預(yù)測可能是基于相應(yīng)的假設(shè)。任何假設(shè)的變化可能會顯著地影響所預(yù)測的回報。本報告提供給某接收人是基于該接收人被認(rèn)為有能力獨立評估投資風(fēng)險并就投資決策能行使獨立判斷。投資的獨立判斷是指，投資決策是投資者自身基于對潛在投資的口 標(biāo)、需求、

19、機(jī)會、風(fēng)險、市場因素及其他投資考慮而獨立做出的。本報告由受香港證券和期貨委員會監(jiān)管的中國國際金融香港證券（“中金香港”）于香港提供。香港的投資者假設(shè)有任何關(guān)于中金公司研究報告的問題請直接聯(lián)系中 金香港的銷售交易代表。本報告作者所持香港證監(jiān)會牌照的牌照編號已披露在報告首頁的作者姓名旁。本報告由受新加坡金融管理局監(jiān)管的中國國際金融（新加坡）（“中金新加坡”）于新加坡向符合新加坡證券期貨法定義下的認(rèn)可投資者及/或機(jī)構(gòu)投資者 提供。提供本報告于此類投資者，有關(guān)財務(wù)顧問將無需根據(jù)新加坡之財務(wù)顧問法第36條就任何利益及/或其代表就任何證券利益進(jìn)行披露。有關(guān)本報告之任何查詢，在 新加坡獲得本報告的人員可聯(lián)系

20、中金新加坡銷售交易代表。本報告由受金融服務(wù)監(jiān)管局監(jiān)管的中國國際金融（英國）（“中金英國”）于英國提供。本報告有關(guān)的投資和服務(wù)僅向符合2000年金融服務(wù)和市場法2005年 （金融推介）令第19（5）條、38條、47條以及49條規(guī)定的人士提供。本報告并未打算提供給零售客戶使用。在其他歐洲經(jīng)濟(jì)區(qū)國家，本報告向被其本國認(rèn)定為專業(yè)投資者（或相當(dāng)性質(zhì)）的人士提供。本報告將依據(jù)其他國家或地區(qū)的法律法規(guī)和監(jiān)管要求于該國家或地區(qū)提供。特別聲明在法律許可的情況下，中金公司可能與本報告中提及公司正在建立或爭取建立業(yè)務(wù)關(guān)系或服務(wù)關(guān)系。因此，投資者應(yīng)當(dāng)考慮到中金公司及/或其相關(guān)人員可能存在影響 本報告觀點客觀性的潛在利益沖突。與本報告所含具體公司相關(guān)的披露信息請訪問 ,亦可參見近期已發(fā)布的相關(guān)個股報告。與本報告所含具體公司相關(guān)的披露信息請訪 s:/research.cicc /footer/disclosures,亦可參見近期已發(fā)布的關(guān)于該等公司的具體研究報告。中金研究基