2017年AI服务器行业分析报告

2017年AI服务器行业

分析报告

2017年9月

目录

一、AI服务器的定义和产品现状 (3)

1、AI服务器构成和种类 (3)

2、AI加速芯片的竞争格局 (3)

3、AI服务器的发展趋势 (5)

（1）AI服务器的技术壁垒 (5)

（2）AI服务器的发展路线除了集成更多的GPU计算能力外，更重要的是与更多的AI开发框架相融合 (6)

二、AI服务器的应用场景 (6)

1、深度学习训练场景 (6)

2、视频监控解码场景 (7)

三、AI服务器的商业分析 (8)

1、AI服务器的市场空间估算 (8)

（1）增长驱动力 (8)

2、AI服务器的利润空间 (10)

3、AI服务器的主要客户和销售模式 (11)

四、AI服务器的竞争格局 (12)

1、浪潮：最早推广AI服务器的厂商之一，在AI服务器产品开发上保持领先

(12)

2、曙光：低调的AI服务器厂商，在互联网、视频监控领域取得较大份额 13

3、IBM：Power AI体系逐渐发力，国内业务刚刚起步 (14)

4、华为：新款AI服务器刚刚发布，后发实力不容小觑 (14)

5、新华三系统定义架构满足深度学习场景 (15)

6、联想：放弃OEM/ODM模式，专注自主研发AI服务器新产品 (15)

7、超微：超大规模数据中心和深度学习需求下最大受益者 (15)

一、AI服务器的定义和产品现状

1、AI服务器构成和种类

AI服务器以2U 和4U 尺寸为主。（1）2U 服务器由于其空间有限，普遍配臵4 块GPU加速卡，但以浪潮为代表的厂商突破功耗和散热技术，在2U 空间内可集成多达8 块GPU卡，显著提升计算密度。（2）4U 服务器以曙光W780-G20、浪潮NF5568M4、华为G5500为代表，集成4~8 块GPU 卡。（3）多节点服务器以浪潮NF6248、HPE Apollo 6500 为代表，2U4 节点且可扩展的架构满足灵活且快速变化的互联网行业。（4）刀片服务器由于其尺寸原因不适合放入多块GPU 卡，因此较少应用于AI服务器设计。

2、AI加速芯片的竞争格局

英伟达占据绝对优势。目前大多数的深度学习训练和推理使用的是英伟达GPU 产品，其数据中心业务线连续8 个季度保持增长，2017Q2 单季度收入达到4.16 亿美元，虽然同比增长由上一季度38%滑落至2%，但预计Volta 架构新产品的上市将继续带动起数据中心业