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20230418_招商证券_通信行业证券研究报告:AI拉动多少需求光模块弹性空间量化测算_14页.pdf

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20230418_招商证券_通信行业证券研究报告:AI拉动多少需求光模块弹性空间量化测算_14页.pdf

|2023 04 18 AI TMT/GPU 2023 2024 AI 13.8/49.7 AI GPU ConnectX-6 ConnectX-7 QM9700 QM8700 H100 SuperPOD 4 A100 SuperPOD 7 5 A100+ConnectX6+QM8700 140 140*8=1120 A100 56+56+28=140 QM8790 1120+1120+1120=3360 3360*2=6720 200G A100 200G 1120/6720=1:6 A100+ConnectX6+QM9700 140 1120 A100 12+9=21 560+280=840 800G 1120 200G A100 800G 1120:840=1:0.75 A100 200G 1:1 H100+ConnectX7+QM9700 512+1024=1536 800G 1024 400G 4*32*8=1024 H100 GPU 800G 1:1.5 400G 1:1 H100+ConnectX8+QM9700 H100 800G 4 OSFP 8 OSFP 800G 200G 800G GPU 1:6 2023 30 H100+90 A100 315 200G+30 400G+78.75 800G 2024 150 H100+150 A100 75 200G+75 400G+675 800G 2023 1/GB 2024 0.85/GB AI 13.8/49.7 AI 800G Infiniband AI%180 3.6 30282 3.5 21422 2.9%1m 6m 12m 15.4 51.3 46.9 12.1 43.0 48.9 1 7 AIGC 2023-04-11 2 5 2023-03-13 3 3 2023-03-02 S1090522060001-200204060Apr/22 Aug/22 Nov/22 Mar/23(%)通信 沪深300 8 2 21EPS 22EPS 23EPS 22PE 23PE PB 68.57 1.09 1.54 1.84 44.5 37.3 4.6 62.49 0.78 1.01 1.34 61.9 46.7 9.9 YWBYuNtOtQnMoQmPnQtMqR9PbP7NoMmMoMnOfQoOmQeRmNuN7NoOwOMYmQpQwMpNsP 3.4.6 1 A100+ConnectX6+QM8700.6 2 A100+ConnectX6+QM9700.7 3 H100+ConnectX7+QM9700.8 4 H100+ConnectX8+QM9700.10 GPU.10 1 NVIDIA ConnectX-6.4 2 NVIDIA ConnectX-7.4 3 NVIDIA Quantum-2 QM9700.5 4 NVIDIA Quantum QM8700.5 5.6 6 NVIDIA A100 8.6 7.7 8.7 9 1 4 QSFP OSFP.8 10 NVIDIA H100 4 800G.8 11.9 12.9 13.10 12 PEBand.12 13 PBBand.12 1.10 2 2023 2024.11 4 Scalable unit SU GPU ConnectX-6 200Gb/s A100 ConnectX-7 400Gb/s H100 ConnectX-6 200Gb/s 800 2.15 ConnectX-6 ConnectX 200/100/50/40/25/10/1GbE PCIeGen4 ConnectX-6 32 PCIe 200Gb/s 3.0 PCIe 1 NVIDIA ConnectX-6 NVIDIA NVIDIA ConnectX-7 4 400Gb/s AI ConnectX-7(ASAP2)RoCE GPUDirect Storage TLS IPsec MACsec in-line ConnectX-7 2 NVIDIA ConnectX-7 NVIDIA QM9700 32 OSFP 2*400Gb/s)64 400Gb/s 51.2Tb/s QM8700 40 QSFP56 40 200Gb/s 16Tb/s NVIDIA quantum-2 QM9700 QM9790 1U 64 400Gb/s InfiniBand 51.2Tb/s 665/(BPPS)NVIDIA 400Gb/s NVIDIA Quantum-2(RDMA)5 NVIDIA(SHARP)3 NVIDIA Quantum-2 QM9700 NVIDIA NVIDIA Quantum QM8700 QM8790 200Gb/s InfiniBand 40 200Gb/s 16 Tb/s 80 100Gb/s QM8700 QM8790 NVIDIA(SHARP)NVIDIA 4 NVIDIA Quantum QM8700 NVIDIA H100 SuperPOD 32 DGX H100 4 A100 SuperPOD 20 DGX A100 7 5 DGX H100 NVIDIA DGX NVIDIA DGX SuperPOD NVIDIA H100 Tensor Core GPU AI 8 NVIDIA H100 GPU GPU 640GB GPU 18 NVIDIA NVLink GPU 900GB/s NVIDIA DGX A100 AI 5 petaFLOPS AI DGX A100 NVIDIA A100 Tensor Core GPU AI NVIDIA AI 6 5 NVIDIA 1 A100+ConnectX6+QM8700 A100 8 A100 ConnectX6 200Gb/s NVIDIA A100 Tensor Core GPU AI HPC A100 NVIDIA Ampere NVIDIA A100 20 GPU A100 40GB 80GB A100 80GB GPU 2 TB/s 6 NVIDIA A100 8 NVIDIA Node 8 Port 8 Leaf 20 SU 8*SU 8*SU*20 Cable 2*8*SU*20 200G 7 7 NVIDIA=200G*200G 8*SU*20 Cable 2*8*SU*20 200G Spine(8*SU*20)/(8*SU)leaf 40 1/2/4/5 4/10/20/20 320/640/1280/1600 7 SuperPOD 7 Core 8 NVIDIA 140 140*8=1120 A100 56+56+28=140 QM8790 1120+1120+1120=3360 3360*2=6720 200G A100 200G 1120/6720=1:6 2 A100+ConnectX6+QM9700 A100+QM9700 800G 8 200G 1 4 QSFP OSFP 8 9 1 4 QSFP OSFP NVIDIA 7 140 140*8=1120 1120/4=280 1 4 280 800G 1120 200G 12 QM9700 800G 280*2=560 800G 9 QM9700 140 1120 A100 12+9=21 560+280=840 800G 1120 200G A100 800G 1120:840=1:0.75 A100 200G 1:1 3 H100+ConnectX7+QM9700 H100 8 GPU 8 400G 4 800G 800G H100 Tensor Core Transformer FP8(MoE)9 900GB/s GPU NVlink GPU NVLINK Switch PCIe5.0 NVIDIA Magnum IO GPU H100GPU(Exascale)(HPC)AI 10 NVIDIA H100 4 800G NVIDIA 1 2*400G 800G twin-port MPO 9 11 NVIDIA 32 2*4=8 SuperPOD 4 4*8=32 UFM 4 128 4*128=512 800G 2*4*128=1024 400G 800G 32*400G 16*800G 16 4*8*16*2=1024 800G 12 NVIDIA 512+1024=1536 800G 1024 400G 4*32*8=1024 H100 GPU 800G 1024/1536 1:1.5 400G 1024/1024 1:1 10 13 NVIDIA 4 H100+ConnectX8+QM9700 H100 800G 4 OSFP 8 OSFP 800G 200G 800G GPU 1:6 GPU A100+ConnectX6+QM8700 140 140*8=1120 A100 56+56+28=140 QM8790 1120+1120+1120=3360 3360*2=6720 200G A100 200G 1120/6720=1:6 A100+ConnectX6+QM9700 140 1120 A100 12+9=21 560+280=840 800G 1120 200G A100 800G 1120:840=1:0.75 A100 200G 1:1 H100+ConnectX7+QM9700 512+1024=1536 800G 1024 400G 4*32*8=1024 H100 GPU 800G 1024/1536 1:1.5 400G 1024/1024 1:1 H100+ConnectX8+QM9700 H100 800G 4 OSFP 8 OSFP 800G 200G 800G GPU 1:6 1 GPU 200G 400G 800G A100 200G 200G 1:6 0 0 A100 200G 400G 1:1 0 1:0.75 H100 400G 400G 0 1:1 1:1.5 H100 800G 800G 0 0 1:6 11 2023 30 H100+90 A100 315 200G+30 400G+78.75 800G 2024 150 H100+150 A100 75 200G+75 400G+675 800G 2023 1/GB 2024 0.85/GB AI 13.8/49.7 AI 2 2023 2024 A100 H100 200G 400G 800G 200G 400G 800G 2023 90 30 37.5%*62.5%0%315 30 78.75 2024 150 150 0%75%*25%75 75 675*A100 200G 400G*H100 400G 800G*A100 H100 1 AI ChatGPT ChatGPT AI 2 3 12 14 PEBand 15 PBBand 15x20 x30 x35x50 x0500100015002000250030003500400045005000Apr/21 Oct/21 Apr/22 Oct/221.6x1.9x2.3x2.6x3.0 x0200400600800100012001400Apr/21 Oct/21 Apr/22 Oct/22 13 2022 2022 6-12 A 300 500 20%5-20%5%5%前沿报告库是中国新经济产业咨询报告共享平台。行业范围涵盖新一代信息技术、5G、物联网、新能源、新材料、新消费、大健康、大数据、智能制造等新兴领域。为企事业单位、科研院所、投融资机构等提供研究和决策参考。扫一扫免费获取海量报告

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