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浪潮信息刘军：AI新时代，智算力就是创新力

场上有十几种的CPU芯片，有将近一百种AI算力的芯片。为什么会有这样的需求？今天算力的应用场景是多元化的，不同的场景需要不同的计算精度类型和计算特征。比如说，高性能计算里面可能会需要FP64双精度计算，AI训练需要使用数字范围更大、精度低的16位浮点计算，AI推理可以使用INT8或者INT4格式。而为适应这些计算的特点，需要我们引入多元的芯片来进行支撑。如何从软件和硬件上来应对这样的挑战？浪潮信息认为，重点是从系统的硬件平台和软件角度来进行相应的创新支撑。首先是在硬件方面的系统支持，当今AI计算用的非常多的还是采用英伟达GPU的AI服务器。但是对于其他品牌的AIPU来说，要用什么样的一个AI服务器系统来支撑呢？浪潮信息打造了全球首款开放加速的AI服务器，在一个系统里能够支持8颗国内最高性能的AI芯片进行高速互联，从而能够完成大规模的模型训练所需要的算力。芯片之间使用了开放加速的接口标准，芯片间可以进行高速通信。今天，这个系统已经可以支持多个品牌的国内最高端的GPU和AIPU，并且已经在众多的客户场景里面实现了落地。同时，它还支持先进的液冷技术，使得我们构建的AI算力集群的PUE会低于1.1。作为智算中心的核心，如何来调度多元的算力？这是一个平台软件方面的挑战，浪潮为此推出了业界首款智算中心算力调度软件AIStation，实现了对异构AI芯片进行标准化与流程化管理，不仅能够充分发挥多元异构芯片的性能潜力，并且能够提升智算中心的整体效能。从基本的接入适配到业务应用在异构算力的使用优化，AIStation提供了完备的工具与解决方案，与传统开源方案相比，芯片接入稳定性方面提升30%，减少接入工作量90%以上。标准化、流程化也使得AIStation在芯片管理种类上达到了业界前列，已经支持了30多款国内外最顶尖的AI芯片，包括X86和ARM等CPU芯片、FPGA芯片，也包括今天应用非常广泛的GPU和AIPU，例如像英伟达的GPU系列，以及各类国产AIPU等等。我们做了众多的实践落地，位于宿州的淮海智算中心采用全球领先的“E级AI元脑”智算架构，通过开放多元的系统架构，在底层基础设施层支持通用处理器、通用加速处理器、专用芯片、可编程芯片等，通过AIStation实现了异构算力的调度，提供FP64、FP32、FP16、INT8等多种精度的计算类型支持，并支持国内外主流的深度学习的框架、数据库、数据集以降低用户的学习成本。大模型成为AIGC算法引擎第二，大模型。大模型正在成为AIGC的算法引擎，今天大家看到的DALL・E或者Stable Diffusion的背后都是大模型在驱动。大模型使得AI从五年前的”能听会看”，走到今天“能思考、会创作”，下一步甚至于到“会推理、能决策”的进步。但是我们知道大模型带给我们的是在算力方面巨大的挑战。如何能够把大模型的能力交付到众多的中小企业中，帮助他们实现智能化的转型，是我们今天要去解决的重要课题，所以在这方面我们认为Model as a Service（MaaS）是比较好的一种方式。今天，在大模型的能力加持下，AIGC，包括文本生成、文生图以及虚拟数字人等应用都会快速的进入到商业化阶段。 “源1.0”是浪潮去年推出的中文语言巨量模型，拥有2457亿参数，在众多的评测里面表现出了非常优异的成绩。团队围绕深度学习框架、训练集群IO、通信开展了深入优化，构建了面向大模型的软硬件协同体系结构，训练平台的算力效率达到45%，这遥遥领先于GPT-3、MT-NLG这样的大模型。同时，通过在AI编译器与深度学习推理框架上的优化，“源”已经实现了对多元AI芯片的支持。下面分享几个基于“源1.0”构建的实际应用案例：第一个案例是AI剧本杀。剧本杀是大家比较熟悉的游戏，一位开发者基于“源1.0”构建了一个AI角色来和人类玩剧本杀，玩到最后其他人类玩家都很难察觉到自己是在和AI一起玩剧本杀，因为AI在这里面所表现出来的场景理解能力、目的性对话能力是我们在传统的AI算法上面很难见到的。目前项目已经在GitHub上开源，大家感兴趣可以尝试。第二个案例，上海一个开发者群体基于“源1.0”构建了数字社区助理，类似于给我们的居委会打造了一个教练员，通过让AI模拟来居委会咨询的居民，提升社区工作者应对居民突发状况服务的能力，这种将大模型反向应用于教培领域的案例给AI发展带来了更多想象空间。最近，大家都在讨论ChatGPT，简单来说它就是基于大模型的面向长文本、多轮对话的AIGC应用。其实我们基于“源1.0”也开发了公文写作助手。现在大家希望有个助手来协助写总结报告、学习体会，所以我们希望打造一个写作助手来帮助大家进行长本文创作。其中，我们突破了可控文本内容生成技术，解决了长文本内容偏移问题，生成文本的语义一致性高达96%。这样的优化使得我们的中文写作助手能够带来非常惊艳的效果，目前我们的产品处于内测阶段，欢迎大家来申请使用。我们把“源”大模型应用在浪潮自己的业务上，赋能自身业务智能化转型。浪潮信息是中国最大、全球第二的服务器厂商。我们拥有一个覆盖非常广泛的客户服务系统，传统的智能客服更多是基于规则和提炼的知识来构建的问答系统，这样的问答系统大部分情况下是不能帮客户满意地解决问题的。今天基于“源1.0”构建的浪潮信息智能客服可以进行长文本的内容生成，能够持续地多轮对话，同时非常重要的是它不仅仅是基于知识规则而构建的问答系统，它可以自己去阅读和服务器相关的产品技术文档，我们说它可谓是服务器的“服务大脑”，在它的支撑下，浪潮信息的客户服务效率得到了大幅的提升，这个项目荣获了《哈佛商业评论》鼎革奖，即年度新技术突破奖。元宇宙需要强大的算力基础设施第三，元宇宙。大家可能会惊奇元宇宙需要算力吗？我们告诉大家，元宇宙非常需要算力。元宇宙的构建有四个大的作业环节，协同创建、高精仿真、实时渲染、智能交互，每一个环节上面都需要大量算力做支撑。比如说，在高精仿真的阶段，要实现元宇宙场景中逼真的、符合物理定律的仿真，不仅需要AI计算，同时还需要HPC算力。在图形渲染环节，不仅传统的光线追踪、路径追踪等图像渲染算法需要大量算力，当今基于AI的DLSS等算法也需算力支撑。到了最后的智能交互环节，今天所看到的数字人、多轮的语言交互等等，它背后都是基于算力才得以实现，这就是为什么说元宇宙需要强大的算力支持。今年浪潮信息推出的MetaEngine元宇宙服务器就是为了应对这样的算力挑战，有兴趣的可以看下我们如何基于MetaEngine来创建虚拟数字人和数字孪生的全过程。为了推动了元宇宙的快速落地，上个月青田人民政府和浪潮信息和我们合作伙伴谷梵科技一起，签约建设国内首个元宇宙算力中心，用于支撑在青田、浙江乃至于长三角在元宇宙的数字空间创建、数字产业发展，支撑数字经济、数实融合的发展。我的演讲到此结束。谢谢大家！

美通社2022-12-20

鸿博股份：对关注函进行回复

等维度进行AI产业价值链资源整合，围绕AI算力、AI产品及解决方案销售打造具有竞争力的产品和服务，为公司创造新的利润增长点，助力公司业务向人工智能产业拓展。英博数科是公司北京AI创新赋能中心的唯一运营主体，周韡韡作为英博数科的总经理，全面统筹领导英博数科的日常运营、经营决策，同时也是该项目能够顺利落地的关键人物。工作期间，周韡韡兢兢业业、勤勉尽责，未来将带领英博数科实现其经营目标，助力公司实现战略规划，增加新的盈利点，提升企业核心竞争力。根据《上市公司股权激励管理办法》第十四条规定，“非经股东大会特别决议批准，任何一名激励对象通过全部在有效期内的股权激励计划获授的本公司股票，累计不得超过公司股本总额的1%。”本激励计划拟授予激励对象的限制性股票为85.00万股，占公司目前股本总额的0.17%，比例未超过1%，因此，激励对象获授的权益数量是合规的。此外，公司综合考量了周韡韡的工作内容及重要性、薪资成本等要素，为了提升公司薪酬激励市场的竞争力，保留核心人才，激发核心人才活力，为公司发展贡献力量，不断创造向上的价值，本次拟授予该名激励对象的权益数量与其对公司的贡献程度相匹配。此外，还有针对公司2021年营业收入5.74亿元，结合公司近年业务发展和财务数据，说明业绩考核目标的确定依据，较2021年基本持平的原因及合理性，并结合问题1中关于激励对象相关任职情况说明考核指标是否科学、合理，能否达到激励效果，是否符合《上市公司股权激励管理办法》第十一条的规定。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI自动生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2022-11-21

HPCS 高性能分布式智算网络让AI算力变得更简单

此外，深度学习模型能够灵活调整以适应新数据，从而应用在难以对环境建模且不断演变的一些高性能计算领域。

金色财经2022-11-10

登临科技加入元脑生态，以智算创新加速AI规模化应用

。双方将发挥各自在前沿通用GPU芯片及AI算力平台方面的领先优势，围绕众多行业智能化场景需求，打造更高效、更智能、更具竞争力的AI解决方案，共同构建开放融合的AI产业生态，以生态融合释放聚变效应，共创AI产业高质量发展。登临科技专注于高性能通用计算平台的芯片研发与技术创新，致力于打造云边端一体、软硬件协同、训练推理融合的前沿通用GPU芯片产品和平台化基础系统软件。目前，登临科技首款基于GPU+架构的创新通用GPU系列产品-Goldwasser™（髙凛™）已规模化运用在云至边缘计算的各个应用场景。 Goldwasser™（髙凛™）作为登临科技GPU+（基于GPGPU的软件定义片内异构体系结构）系列首款产品，兼具GPU的通用性及ASIC的高效率。通过片内异构，登临GPU+解决了传统的系统级异构计算调度和数据交换的开销大及数据的连贯相干性的难题。在整个系统的计算密度极高的基础上，通过软件定义，使各种应用场景（即针对不同神经网络）都能达到硬件性能和能效最大化。同时，Goldwasser™（髙凛™）硬件支持业界主流软件生态，可显著降低客户产品迁移成本。登临科技Goldwasser™（髙凛™）GPU产品已初步实现与浪潮AI服务器和AIStation人工智能开发平台的适配对接，可为云端计算以及数据中心提供强劲的算力底座，有效助力用户敏捷开发、快速部署、迁移算法模型，显著降低用户整体拥有总成本 (TCO)，并可高效加速智慧安防、智慧城市、自然语言处理、搜索推荐等多样化的人工智能应用场景落地。登临科技创始人李建文表示："人工智能并不是一个独立的行业，它是给各行各业赋能、提高生产效率的一种先进技术，面对不同的行业有不同的业务场景，需要不同任务分工、不同专业合作伙伴共同努力，才能打造出相应行业解决方案。登临科技希望携手浪潮信息及众多元脑生态伙伴，凝聚各方智慧，不断突破向上，共同构建自主创新的人工智能产业新生态，一起开拓人工智能蓝海市场，助力各行业高质量发展。" 浪潮信息副总裁、AI&HPC产品线总经理刘军表示："登临科技的加入能够为元脑生态提供更多的算力、更好的性能、更快的迁移和更省的成本，满足更多行业AI用户所需。我们将秉承开放共赢的态度与登临科技等伙伴一起推动AI芯片在各行业中的应用和落地，充分发挥元脑生态在AI能力融合方面的优势，与生态伙伴共成长，以人工智能技术带动数字经济腾飞，助力千行百业智能化升级。" 元脑生态由浪潮信息发起，聚合具备AI开发核心能力的左手伙伴和具备行业AI整体方案交付能力的右手伙伴，正在助力AI技术与市场的高效融合，实现智慧转型的全生命周期的交付与服务，促进智算创新技术、场景应用与交付服务的融合落地，加速行业智能构建，最终帮助用户完成业务智能转型升级。目前，元脑生态已经拥有4000+合作伙伴，并在智慧金融、智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧科研等领域实现成功牵手和落地应用。

美通社2022-10-20

寒武纪新一代智能加速卡与浪潮AIStation完成适配认证

供3倍的解码能力和1.5倍的编码能力，AI算力密度与能效比业界领先；MLU370-X4可提供高达256TOPS(INT8)推理算力和24TFLOPS(FP32)训练算力，配合全新基础系统软件平台，可充分满足推训一体AI任务需求；MLU370-X8基于双芯思元370打造，整合了两倍于标准思元370加速卡的内存、编解码资源，同时搭载MLU-Link多芯互联技术，每张加速卡可获得200GB/s的通讯吞吐性能，是PCIe 4.0带宽的3.1倍，可高效执行多芯多卡训练任务。本次适配认证测试完成了上述寒武纪加速卡在AIStation平台内多个AI业务部署与服务的验证，包括图像识别、目标检测、自然语言处理等。测试结果显示，运行在浪潮AI服务器上的寒武纪MLU370-S4、MLU370-X4、MLU370-X8加速卡，与浪潮AIStation平台无缝对接，在AI计算性能、兼容性和稳定性等方面均达到优异。通过浪潮AIStation平台出色的算力调度与管理，行业AI用户能够灵活使用和扩展寒武纪加速卡的算力，满足典型AI应用需求。寒武纪加速卡与浪潮AIStation完成兼容性认证，有利于充分发挥寒武纪产品高性能、高密度、高效能比的优势，进一步丰富寒武纪面向实际AI应用场景的解决方案，帮助AI用户更方便快捷地应用寒武纪领先的AI计算加速技术，释放强大算力，促进产业AI化。浪潮AIStation是面向企业级训练与推理场景开发的智能业务生产创新平台，实现从模型开发、训练、部署、测试、发布、服务的全流程一站式高效交付。通过对计算资源、数据资源、深度学习软件栈资源进行统一管理，AIStation为环境构建、模型开发、模型训练、模型评估、模型推理、上线部署全链条全面提速，加快AI开发应用创新落地。

美通社2022-10-13

亏损加速、股价新低！商汤科技“熊途漫漫”何时到头？

术领域,同时包含AI芯片、AI传感器及AI算力基础设施在内的关键能力。　　根据商汤的2022年中期业绩报告，上半年总营收14.15亿元，同比下降14.3%，毛利润为9.34亿元，同比下降22.5%。其中，智慧城市营收4.34亿元，同比下降45%，营收占比由2021年上半年的47.6%下降到2022年上半年的30.7%；智慧商务方面，虽然未公布具体营收数据，但营收同比下降45%，所服务的客户数量同比也下降了19%。　　(来源：商汤科技2022中期业绩报告) 　　事实上，商汤2018~2021年税后一直都在亏，亏损幅度也在逐步增加，从2018年的34亿元直到2021年的171亿元，3年几乎翻了五倍。　　商汤巨额亏损，原因之一是该公司占比巨大的研发投入。根据商汤财报数据，2018年-2021年，研发支出分别为8.49亿元、19.16亿元、24.54亿元以及36.14亿元，占营业收入的比重分别为45.8%、63.3%、71.21%以及76.89%。到了2022中报，商汤研发支出为20.4亿元，占营业收入比重高达144.2%，这意味着上半年的营收连填补研发支出都不够。　　此外，商汤在中期业绩报告中也承认，该公司智慧城市、智慧商业板块上半年受到疫情较大影响，导致业务进展以及收入确认出现延迟。商汤同时表示，智慧城市营收大幅下降，主要是因为疫情的影响，导致部分省市原定的智慧城市建设进度延后。　　同行业竞争加剧　　商汤2018~2022年连续五年出现亏损，除了巨大的研发投入以及疫情影响之外，业内竞争同样不可忽视。　　有市场观点认为，商汤的四大业务板块当中，智慧商业主要面向B端，客户多为中大型企业，比如国家电网、南方电网、中国电信等，为其提供企业方舟智能硬件和云服务。但大型企业数量毕竟有限，行业竞争又异常激烈；智慧城市主要面向G端，商汤为政府物业的转包商，不过该类业务周期比较长，回款周期也比较长，产品的复购率很低。此外，与互联网巨头如百度(AI CITI)、腾讯(数字城市)、京东(城市计算)相比，商汤竞争优势并不明显，缺乏直接获取数据的端口，G端的工业化应用场景获取与实现不易，发展也不容乐观。　　至于智慧生活与智慧汽车方面，智慧生活虽然应用面向C端，但销售仍以B端为主，不仅缺乏完整应用的场景，同时也有巨头入局；智慧汽车虽然是商汤重点发展方向，上半年也有新产品推出，但目前营收较少，所需投入却相对巨大，后期业务不确定性较强。　　基石投资者解禁前后股东大额存仓动作频繁　　营收大幅下滑，而且同业竞争的情况下，不少商汤股东选择将实物股票转入券商以备卖出的举动，也就可以理解了。根据港交所的数据，商汤科技已发行的335亿股当中，目前已经存入中央结算系统(CCASS)的股份数量为255.33亿股，占比为76.21%。单是6月9日至7月22日就有超过176亿股存入CCASS，占已发行股份的52.75%。　　需要注意的是，商汤2022年6月30日上市满半年，IPO时基石投资者认购的股份该日解禁。就在解禁当日，商汤科技股价暴跌46.77%。　　(数据来源：捷利交易宝) 　　与内地股票无纸化不同的是，香港的股票分为实物以及无纸化两种，持有实物股票的股东不能直接交易，必须将股票通过券商存入CCASS方可卖出，这一动作在香港被称为“存仓”。巴菲特此前减持比亚迪，便是先将2.25亿股存入花旗在CCASS的账户，随后才卖出的。正因如此，港股上市公司股东大量存仓，常被市场视为可能抛售股份的前兆。　　总而言之，商汤在连续五年亏损、研发占比过高、行业竞争加剧的情况下，经营上本来就有硬伤，叠加股东大量存仓这一重要利空之后，对股价的压力不言而喻。不过反过来，如果商汤未来能在新业务上有所突破，同时压缩不必要开支的话，股价走好并非不可能。

证券之星2022-09-29

中国银河：给予美格智能买入评级

WIFI性能、多摄像头视觉、多屏互动及AI算力方面相较第一代产品均有了数倍提升。随着智能汽车的快速普及，公司产品的快速迭代能力匹配了车辆智能化不断加速的需求，将受益未来重要的行业应用方向变革机遇。　　物联网行业市场需求持续增长，研发能力不断提升助力业绩高增可期。无线通信模组及物联网行业景气度上行，行业智能化、算力化、定制化发展趋势进一步凸显。随着5G和AI技术蓬勃发展，在蜂窝连接基础上进一步提供智能化操作系统能力和算力的智能模组,在整体模组行业中的渗透率有望提升。智能模组和算力模组等新产品形态是通信与感知融合、通信与计算存储融合的典型代表产品，将不断推动IoT产业向AIoT产业不断转型。我们看好公司未来成长性，结合公司2022H1等业绩，给予公司2022E-2024E年归母净利润预测值1.99亿元、3.08亿元、4.46亿元，对应EPS为0.83元、1.28元、1.86元，对应PE为44.44倍、28.68倍、19.78倍，考虑成长性，给予“推荐”评级。　　风险提示：全球疫情影响及国外政策不确定性；汇率波动；原材料价格波动风险；市场竞争激烈导致毛利下降风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，长城证券侯宾研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达97.44%，其预测2022年度归属净利润为盈利2.03亿，根据现价换算的预测PE为33.14。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有14家机构给出评级，买入评级10家，增持评级4家；过去90天内机构目标均价为49.35。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，美格智能（002881）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性良好。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：有息资产负债率、应收账款/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标1.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2022-09-28

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