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从 Nvidia GTC 大会看 AI 应用进入加速时代

核心内容

2017年9月26日，英伟达在北京召开了GTC China 2017大会，CEO黄仁勋在主题演讲中发布了多项重磅产品与战略合作计划，标志着英伟达从AI算法训练走向推理环节，进一步推动AI在终端设备上的应用落地。

主要观点

• 产品布局转型：英伟达的产品布局开始从深度学习算法的训练环节转向推理环节，通过提供更高效的推理解决方案，赋能终端智能化。
• AI计算需求延伸：随着深度学习在实际场景中的应用增多，AI计算需求从训练向推理环节不断延伸，对算力提出更高要求。
• 智能芯片推动AI落地：英伟达发布全球首款用于自动机器人处理的Xavier芯片，结合其他厂商如苹果、高通、华为等在移动终端推理芯片的布局，AI应用正加速向终端设备渗透。

关键信息

一、GTC China 亮点颇多，Nvidia 发布重磅产品与战略合作

1. TensorRT3深度学习应用平台：用于加速AI推理过程，支持几乎所有的开源深度学习框架及自身GPU产品线。
2. Xavier机器人芯片：全球首款用于自动机器人处理的芯片，具备高计算力与能效比，支持计算机视觉、深度学习等应用。
3. 与国内AI龙头合作：
   • 与海康威视合作打造AI城市，推动智能安防落地。
   • 与京东在仓储机器人jROVER和送货无人机jDRONE等领域开展合作。
4. Tesla V100应用于阿里、腾讯、百度等云服务商：成为国内顶级云平台的标配。
5. HGX云计算服务器：华为、浪潮、联想成为其国内OEM商。

二、AI计算由训练走向推理环节，推动AI应用加速落地

2.1 从训练到推理，AI计算需求不断延伸

• 深度学习分为训练和推理两个环节，训练需要大量数据和计算资源，而推理则注重实时性和效率。
• GPU凭借其强大的并行计算能力，在训练环节占据主导地位，但随着AI应用的普及，推理环节的算力需求也大幅增长。
• 例如，苹果的FaceID功能在本地完成识别，仅需100毫秒，而云端处理可能延迟至秒级，影响用户体验。

2.2 从手机到自动机器人，智能芯片推动AI应用落地

• Xavier芯片：支持多种AI应用场景，包括仓储机器人和送货无人机，预计到2022年部署10亿自主机器人。
• 高通：推出神经处理引擎，支持AI应用在移动设备上的运行，下一步计划硬件化。
• 苹果A11芯片：具备6000亿次/秒的神经网络运算能力，支持多种机器学习任务。
• 华为麒麟970芯片：集成寒武纪NPU模块，实现本地AI处理，如物体识别、智能美颜、情绪识别、AI降噪等功能。

三、TensorRT3应用平台：AI时代下，构建生态的核心

3.1 新版深度学习应用平台 TensorRT 3，构建基于GPU的AI生态

• TensorRT3是基于英伟达GPU的可编程推理加速器，通过层级融合、多层级并行计算等技术优化推理流程。
• 支持广泛开源框架（TensorFlow、MXNet、Caffe2、PyTorch等）和多种应用场景（图像、语音、云服务等）。
• 优化后的TensorRT3能显著提升推理性能，例如在图像分类方面比CPU快40倍，在语言翻译方面快140倍。

3.2 以TensorRT为核心拓展合作伙伴，AI应用进入加速阶段

• 合作伙伴拓展：TensorRT3已成为英伟达构建AI生态的核心，与阿里云、百度云、腾讯云等云服务商以及海康威视、科大讯飞等AI应用公司合作。
• 应用场景广泛：在智能安防、自动驾驶、机器人、智能终端等领域均有深入应用，如海康威视“脸谱”智能分析平台支持高密度人脸分析与比对功能。

投资建议与投资标的

• 关注AI基础设施类公司：如中科曙光、浪潮信息，其在AI芯片与服务器方面具有潜力。
• 关注AI应用类公司：如科大讯飞、海康威视、苏州科达、思创医惠等，具备应用场景优势和数据壁垒。
• 投资评级：
  • 买入：科大讯飞（002230）
  • 增持：苏州科达（603660）
  • 未评级：中科曙光（603019）、浪潮信息（000977）、海康威视（002415）、梅泰诺（300038）、四维图新（002405）

风险提示

• 核心技术突破瓶颈：若AI核心技术发展受阻，可能影响整体产业进展。
• 商业化落地低于预期：AI应用的商业化进程若不如预期，将导致算力需求增长不及预期。

图表目录（摘要）

• 图1：2017GTCChina发布要点
• 图2：摩尔定律失效，计算需求与性能之间出现明显缺口
• 图3：英伟达数据中心产品业务收入近年来大幅扩张
• 图4：深度学习主要可以分为训练和推断两个环节
• 图5：训练环节和推理环节计算市场规模预计
• 图6：英伟达发布世界第一款用于自动机器人处理的芯片Xavier
• 图7：Xavier将用于京东的仓储机器人和送货无人机
• 图8：华为麒麟970芯片实现应用智能升级
• 图9：TensorRT通过层级融合、多层级并行计算等技术优化推理流程
• 图10：TensorRT3三大进化
• 图11：TensorRT3构建基于GPU的AI生态
• 图12：TensorRT平台在多个场景下提升AI计算性能
• 图13：中国AI五巨头采用英伟达推理平台
• 图14：海康威视“前端智能+后端分析”的人脸卡口
• 图15：海康威视“脸谱”人脸卡口智能分析平台
• 图16：自动驾驶领域构建合作生态

分析师申明

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