赛微电子(300456):谷歌推动OCS交换机持续部署,MEMS光开关前景广阔

事项:12月7日,谷歌推出原生多模态大模型Gemini1.0,是谷歌迄今为止规模最大、能力最强的大模型;同时推出全新的面向云端AI加速的TPUv5p,是谷歌迄今为止功能最强大、可扩展性最强的AI加速芯片。

   国信电子观点:1)谷歌推出最新AI加速芯片TPUv5p,大范围部署OCS(光电路交换机),其超级计算机通过OCS交换机可以轻松地动态重新配置芯片之间的连接,有助于避免出现问题并实时调整以提高性能。

   我们认为OCS交换机将来带数据中心网络架构的重大变革,从而降低功耗和成本。

   2)谷歌OCS交换机输入输出端口是两个光纤准直器阵列,当光通过光纤进入OCS交换机后,会先后经过两个2DMEMS阵列,每个阵列含有136个平面镜,用于精确调节光的传播方向。MEMS光开关是基于半导体微细加工技术构筑在半导体基片上的微镜,即将电、机械和光集成为一块芯片,可以完成对多路光波路由的任意切换。谷歌OCS交换机核心在于MEMS反射镜组件,我们预计MEMS光开关将迎来强劲需求。

   3)赛微电子在MEMS代工领域处于龙头地位,公司境外MEMS产线的硅光子芯片制造技术较为成熟,已具备工艺开发及小批量生产经验,已向欧美知名厂商长期供货,预计公司将在MEMS光开关、硅光芯片等领域广泛布局和快速发展。

   4)考虑到公司瑞典产线的全球领先地位,以及北京产线的规模化生产优势,结合三季度财报数据表现,以及公司BAW滤波器和激光雷达MEMS振镜等新品的量产进度,我们上调公司业绩预期,预计2023-2025年营业收入13.22/16.88/20.72亿元(前值9.90/13.96/17.85亿元),归母净利润0.37/1.27/2.06亿元(前值0.33/0.87/1.42亿元),当前股价对应PB分别为3.57/3.48/3.35,维持"买入"评级。

   评论:?谷歌发布多模态大模型Gemini性能领先,推出全新AI加速芯片TPUv5p为模型提供支持12月7日,谷歌推出原生多模态大模型Gemini1.0,是谷歌迄今为止规模最大、能力最强的大模型,并且提供三种量级版本:能力最强的GeminiUltra、适用于多任务的GeminiPro以及适用于特定任务和端侧的GeminiNano。作为多模态大模型,Gemini可以泛化并无缝地理解、操作和组合不同类型的信息,包括文本、代码、音频、图像和视频等。

   GeminiUltra是规模最大、功能最强大的模型,专为高度复杂任务所设计。根据谷歌DeepMind团队测试,GeminiUltra在一系列多模态基准测试中取得领先成绩,其中在MMLU(MassiveMultitaskLanguageUnderstanding,大规模多任务语言理解)测试中得分率高达90.0％,成为首个超越人类专家的大模型(人类专家得分率89.8％),并超越OpenAI所开发的GPT-4模型(GPT-4得分率86.4％)。谷歌Gemini1.0大模型由谷歌自研的TPUv4和v5eAI芯片训练而成。TPU(TensorProcessingUnit,张量处理器)是谷歌为机器学习定制的专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC),专为谷歌的深度学习框架TensorFlow而设计。与GPU相比,TPU采用低精度计算,在几乎不影响深度学习处理效果的前提下大幅降低功耗和加快运算,同时使用脉动阵列等设计优化矩阵乘法与卷积运算。目前,谷歌已在YouTube、Gmail、GoogleMaps、GooglePlay和Android等产品服务中使用TPU芯片。

   12月7日,谷歌在发布Gemini的同时,推出了全新的面向云端AI加速的TPUv5p。据谷歌数据,每个TPUv5p配备95GB的HBM3内存,内存带宽为2765GB/s,每个Pod由多达8960个芯片组成,使用最高带宽的芯片间连接(每芯片4800Gb/s)进行互联,可以更快、更准确地训练AI模型。性能方面,TPUv5p在Bf16(16位浮点数)精度下提供459TFLOPs性能(每秒执行459万亿次浮点运算),在Int8(8位整数)精度下提供918TOPs性能(每秒执行918万亿次整数运算)。

   TPUv5p是谷歌迄今为止功能最强大、可扩展性最强、最灵活、最具成本效益的AI加速芯片,为训练前沿AI模型提供支持。与TPUv4相比,TPUv5p具有约两倍的浮点运算性能和约三倍的高内存带宽提升。据谷歌数据,同样对参数量为1750亿的GPT-3模型进行训练,在Bf16精度下TPUv5p训练速度是TPUv4(Bf16精度)的1.9倍,在Int8精度下训练速度是TPUv4(Bf16精度)的2.8倍。此外,TPUv5p运行费用为4.20美元/小时,较TPUv4的3.22美元/小时和TPUv5e的1.20美元/小时略高。