【开源电子团队】英伟达与AMD AI场景CPU+GPU异构计算成为主流趋势,关注Chiplet国产产业链英伟达GH200与H100属于同一际代,AI应用场景大有不同H100的架构以GPU为主,重点用于数据运算和推理。GH200架构采用CPU+GPU异构计算方式,采用NVLink-C2C互连,Grace CPU将数据传输到Hopper GPU的速度比传统CPU快15倍,LPDDR5内存为512GB,增加了显卡80GB的HBM3内存。GH200架构中增加的CPU用于查询嵌入表、向量储存,可增加对编程代码的理解和运用。GH200的Grace Hopper CPU+GPU异构计算采用Chiplet技术,PCB设计方案相较于H200更为复杂。AMD MI300推出在即,业内首款CPU+GPU异构计算的存算一体芯片Instinct MI300亦采用CPU+GPU异构计算形式,同时集成CDNA3架构的GPU单元、Zen4架构的24个CPU核心、大容量的Infinity Cache无限缓存,还有8192-bit位宽、128GB容量的HBM3高带宽内存,是业内首款CPU+GPU+内存结合到单一集成设计中的数据中心芯片,亦采用Chiplet技术。GH200+MI300的CPU+GPU异构计算采用Chiplet的封装技术,重点关注异构计算推动Chiplet产业链的投资机遇受益标的:Chiplet采用FCBGA封装基板:【兴森科技】Chiplet采用FCBGA封装基板上游ABF材料:【生益科技】、【华正新材】CPU+GPU异构计算推动AI PCB设计方案复杂化:【沪电股份】、【胜宏科技】风险提示:新产品发布不及预期、行业需求下滑
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