半导体：AI需求推动运力持续增长，互联方案重要性显著提升
投资要点
AI需求推动运力持续增长，互联方案重要性显著提升
AI相关应用的快速发展推动“算力”和“存力”需求快速增长的同时，对“运力”也提出更高需求。AI计算集群互联通信能力系统性的构建主要包括裸片间互连、片间互联和机间互联三大方面。目前常见的片间互联方案包括PCle、NVLink、CXL、GPUDirec、RDMA等。PCIe作为CPU和GPU之间的数据传输方案，经过数次迭代，已达到近百GB的数据传输速率，同时具有较强的可拓展性。然而，这依然无法满足高速数据带宽的需求。除此之外，由于GPU连接数量的增加，GPU之间的通信技术如GPUDirect、NVLink和RDMA等技术被大量应用。NVLink的出现在一定程度上解决了PCIe带宽和传输瓶颈的问题。GPUDirect、RDMA和InfiniBand通常在分布式系统和多GPU集群中有大量的应用。CXL具有更好的灵活性和可扩展性，能支持不同设备之间的混合连接。
互联技术加速迭代，刺激运力芯片需求
1）PCIeRetimer芯片：该芯片可有效提升PCIe信号的完整性，增加高速信号的有效传输距离。到PCIe5.0时代，PCIeRetimer芯片已成为行业主流解决方案。一台典型配置8块GPU的主流AI服务器需要8颗或16颗PCIeRetimer芯片。未来，PCIeRetimer芯片的市场空间将随着GPU需求量的增加而持续扩大。2）CXLMXC芯片：该芯片是基于CXL协议的高带宽高容量内存扩展模组的核心芯片，主要应用于内存扩展及内存池化领域，可大幅扩展内存容量和带宽，满足高算、AI等数据密集型应用日益增长的需求。3）MRCD/MDB芯片：MRDIMM可满足AI及大数据应用对更高带宽内存的需求。MRCD、MDB芯片是MRDIMM的核心逻辑器件，每个MRDIMM模组需要搭配1颗MRCD芯片及10颗MDB芯片。随着MRDIMM未来渗透率的提升，将带动MRCD/MDB（特别是MDB）芯片需求大幅增长。
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