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行业深度研究报告
目录
1、Scaleup:带宽升级压力更大,铜连接等核心受益-4-
1.1、超节点内部:ScaleUp带动带宽持续提升-4-
1.2、超节点规模:由GPU或者云厂商设计决定-7-
1.3、带宽提升驱动内部互联密度提升-9-
2、Scaleout:集群规模升级,以太网和硅光化加速-11-
2.1、AI集群规模走向10万卡阶段-11-
2.2、以太网组网落地加速-12-
2.3、博通和英伟达方案提供互联技术基础-14-
2.4、交换机模块化,推动Scaleout规模提升-17-
2.5、光模块:总需求保持向上,硅光是趋势-19-
3、投资逻辑及标的推荐-22-
4、风险提示-23-
图目录
图1、英伟达H100示意图(内部)-4-
图2、AI大模型依赖分布式并行训练架构-5-
图3、分布式训练中的并行策略-6-
图4、大模型混合并行举例-6-
图5、英伟达GH200超节点互联-7-
图6、谷歌跨pod的Multislice技术-8-
图7、超节点规模扩大可以降低DCN带宽-8-
图8、UALink推动集群实现scaleup-9-
图9、英伟达NVL72采用铜互连形式-10-
图10、英伟达NVLINK协议支持带宽不断提升-10-
图11、模型规模越大,大模型性能越好-12-
图12、AI集群规模不断扩大-12-
图13、基于博通方案搭建的以太网集群-13-
图14、Meta的32KGPU训练集群-14-
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