【东吴电子陈海进】Rubin Ultra单GPU HBM降低33%,Scale-up价值量占比持续提升,强call国产超节点 单GPU HBM降配,Scale-
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【东吴电子陈海进】Rubin Ultra单GPU HBM降低33%,Scale-up价值量占比持续提升,强call国产超节点
单GPU HBM降配,Scale-up架构加速升级 据SemiAnalysis 7月29号最新报告显示,Rubin Ultra单GPU的HBM容量由Rubin的288GB降至192GB,下降33.3%,与GTC原规划1024GB相比,下降81.25%。核心原因在于HBM供应约束以及AI数据中心功耗限制,NVIDIA通过降低单卡HBM配置释放系统级部署空间。
AI基础设施竞争由“堆HBM”转向“堆Scale-up”,超节点价值量持续提升 与此同时,Rubin Ultra Scale-up规模大幅提升,由72 GPU扩展至NVL576架构,通过8个72 GPU机柜互联形成更大计算域,GPU规模提升8倍。随着大模型向MoE、Agent演进,计算瓶颈逐渐从单芯片存储容量转向GPU间高速互联,系统级网络价值量持续提升。
观点重申:互联与整机柜价值上移,重点推荐盛科通信、华勤技术
- 交换芯片/交换机:盛科通信 已形成交换芯片、交换芯片模组及交换机全栈布局,12.8T、25.6T产品进入验证部署,并提前卡位下一代51.2T CPO技术;
- 服务器ODM:华勤技术 数据中心业务受超节点&交换机双轮驱动,超节点26Q2已小批量发货,26H2进入批量交付,全年收入预计超100亿元。
总体总结
主题正文
- 【东吴电子陈海进】Rubin Ultra单GPU HBM降低33%,Scale-up价值量占比持续提升,强call国产超节点
- 据SemiAnalysis 7月29号最新报告显示,Rubin Ultra单GPU的HBM容量由Rubin的288GB降至192GB,下降33.3%,与GTC原规划1024GB相比,下降81.25%。
- 核心原因在于HBM供应约束以及AI数据中心功耗限制,NVIDIA通过降低单卡HBM配置释放系统级部署空间。
- 与此同时,Rubin Ultra Scale-up规模大幅提升,由72 GPU扩展至NVL576架构,通过8个72 GPU机柜互联形成更大计算域,GPU规模提升8倍。
- 随着大模型向MoE、Agent演进,计算瓶颈逐渐从单芯片存储容量转向GPU间高速互联,系统级网络价值量持续提升。
- 观点重申:互联与整机柜价值上移,重点推荐盛科通信、华勤技术
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- 交换芯片/交换机:盛科通信 已形成交换芯片、交换芯片模组及交换机全栈布局,12.8T、25.6T产品进入验证部署,并提前卡位下一代51.2T CPO技术;
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- 服务器ODM:华勤技术 数据中心业务受超节点&交换机双轮驱动,超节点26Q2已小批量发货,26H2进入批量交付,全年收入预计超100亿元。