国产服务器CPU行业104页深度研究报告-

(报告出品方/作者:西南证券,王湘杰、叶泽佑、邓文鑫)

一、服务器及CPU综述

1.1 服务器——信息化时代的基石产品

服务器的定义

服务器是一种高性能计算机,其中包含向网络用户提供特定服务的软件和硬件,它比普通计算机运行 更快、负载更高、价格更贵。服务器的定义包含了以下两个方面的内容:一方面,服务器可以为网络 提供特定服务,人们通常会以服务器所能提供的服务来命名服务器;另一方面,服务器是软件和硬件 的统一体,特定的服务程序需要运行在特定的硬件或一般通用的微机上才能完成服务功能,由服务程 序完成服务策略,并通过硬件实现所需的服务

服务器的功能

服务器可以为网络中的客户机(如PC、智能手机、大型系统设备等终端)提供特定应用服务,主要完 成数据的存储、传输、处理和发布。

服务器的构成

由处理器(CPU)、内存、磁盘、网卡、监视器、电源、 机箱系统总线等软硬件构成。其中最重要的部分是CPU和 内存,CPU 用于实现判断和计算功能,内存用于暂时存 放CPU 的运算数据,以及与硬盘、外部存储交换数据。

服务器的性能

由于需要提供高可靠的服务,服务器在处理能力、稳定性 、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面的要求比 普通的个人电脑高。同时服务器具有高速的CPU运算能力 、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及 更好的扩展性。

1.2 CPU——服务器的大脑

处理器作为服务器的核心组成部分,对于服务器的整体性能发挥有着决定性的作用。此处列举中央处理 器(CPU),图形处理器(GPU)以及深度学习处理器(DPU)这三大对于现今服务器行业有着长远影 响的处理器。

CPU

中央处理器(CPU),是电子计算机的主要设备之一,电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算 机软件中的数据。CPU主要包括两个部分,即控制器、运算器,其中还包括高速实现缓冲处理器之间联系的数据、控制 的总线。其功效主要为处理指令、执行操作、控制时间、处理数据。在计算机体系结构中,CPU 是对计算机的所有硬件 资源(如存储器、输入输出单元) 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。CPU 是计算机的运算和控制核心。计 算机系统中所有软件层的操作,最终都将通过指令集映射为CPU的操作。

GPU

图形处理器(GPU),又称显示核心、视觉处理器、 显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机 和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图 像和图形相关运算工作的微处理器。GPU使显卡减少 了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作,尤其 是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件 T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和 顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像 素256位渲染引擎等。GPU的构成相对简单,有数量 众多的计算单元和超长的流水线,特别适合处理大量 的类型统一的数据。但GPU无法单独工作,必须由 CPU进行控制调用才能工作。

DPU

数据处理器(DPU)最早由国内深鉴科技提出, 基于Xilinx可重构特性的FPGA芯片,设计专用的 深度学习处理单元,且抽象出定制化的指令集和 编译器,从而实现快速的开发与产品迭代。DPU 集三个关键要素于一身,分别为: ① 行业标准的、高性能及软件可编程的多核CPU ,通常基于已应用广泛的Arm架构,与其的 SOC组件密切配合。 ② 高性能网络接口,能以线速或网络中的可用速 度解析、处理数据,并高效地将数据传输到 GPU和CPU。 ③ 各种灵活和可编程的加速引擎,可以卸载AI、 机器学习、安全、电信和存储等应用,并提升 性能。

CPU的分类

指令集:按照设计思路的不同,CPU可分为复杂指令集(CISC)架构和精简指令集(RISC)架构。 CISC(Complex Instruction Set Computer):一条指令完成一个复杂的基本功能。单条指令集 功能强,指令类型丰富完善,编译后指令数量较少,通用场景下性能具有优势。以x86架构为代表, 主要用于桌面PC及服务器领域,配套软硬件丰富完善。 RISC(Reduced Instruction Set Computer):一条指令完成一个基本动作,多条指令组合完成 一个复杂的基本功能。指令集架构在不断完善,译码效率高,偏向低功耗领域优化。以ARM架构为 代表,过去主要用于手机、平板等移动终端,软硬件生态逐步建设完善。(报告来源:未来智库)

CISC:一条指令完成一个复杂的基本功能。单条指令集功能强,指令类型丰富完善,编译后指令数量较少,通 用场景下性能具有优势。以x86架构为代表,主要用于桌面PC及服务器领域,配套软硬件丰富完善。

RISC:一条指令完成一个基本动作,多条指令组合完成一个复杂的基本功能。指令集架构在不断完善,译码 效率高,偏向低功耗领域优化。以ARM架构为代表,还包括MIPS、Power、Risc-V等,过去主要用于手机、 平板等移动终端,软硬件生态逐步建设完善。

二、全球CPU市场格局

2.1 CPU产业链

上游——包括晶体代工、设备、封装测试和内核授权四个方面,覆盖面广。上游中相关产业存在超额 利润率,CPU产业市场集中,能够对上游纵向垄断,且垄断性强。

中游——包括CPU设计企业、ARM授权及嵌入式处理器三部分。全球龙头包括英特尔(IDM模式) 、AMD,国内厂商包括中科曙光、中国长城、华为海思等。

下游——包括PC、服务器、消费电子、物联网等。下游产业在国内外都拥有巨大市场,整体利润率 高,但垄断情况相对较低。

2.2 集成电路市场规模

全球集成电路行业稳步增长,重心由欧美转向亚太

亚太地区经济水平快速发展,居民消费能力提升,对集成电路产品的需求增加,因此世界集成电路 市场重心也转移至亚太地区。2020年,根据数据统计,亚太地区(除日本外)已成为全球最大的集 成电路市场,销售额占全球市场的62.0%。2019 年受全球宏观经济低迷影响,行业景气度有所下降 ,下半年开始逐步回暖。伴随5G、可穿戴设备及云服务器市场的稳健成长,行业收入较2019年有所 增长。预计2021年全球集成电路行业将持续保持复苏势头,至2025年将保持稳步增长的趋势。 从全球竞争格局的角度看,集成电路产业的头部效应较为明显,少数领军企业占据了市场的主导地 位。目前,全球集成电路市场主要由美国、韩国、日本以及中国台湾企业所占据。

CPU市场规模稳健回升,国内市场增长空间巨大

CPU的重要应用领域包括桌面和服务器,每台桌面通常只有一颗CPU,而每台服务器的CPU数量 不定。桌面领域,2015年-2018年全球出货量增速呈现缓慢下降的趋势,但是整体出货量依然保 持在2.6亿台/年左右。2019年开始,全球桌面出货量出现回升,2020年全球桌面出货量较前5年 有较大增长。服务器领域,根据IDC数据,2020年全球服务器出货量达1,220万台,同比增长 3.9%。 国内桌面领域,近年来出货量同样呈现缓慢下降的趋势,但是整体出货量依然保持在 0.5 亿台/年 左右。近两年采用国产 CPU 的桌面产品发展迅速,但市场份额仍不足 5%,增长空间巨大。国内 服务器领域,根据 IDC 数据,2020 年中国服务器出货量为 350 万台,同比增长 9.8%。

2.3 CPU全球竞争格局

X86领域:Intel和AMD占领市场

X86架构目前占据服务器、桌面及移动PC的主要市场份额,非X86架构产品不断发起进攻。 2018-2019年,在X86领域,AMD市场规模增长了1.0%,Intel市场份额小幅度下滑,但仍然呈现出 主导态势。 在服务器领域,Intel市占率仍然高达96%以上,同时AMD公司正在努力提升自己的市场份额,从 2018年的1.8%增长到2019年的3.9%,同比增长117.0%。 在笔记本电脑领域,AMD市占率大幅上升,从2018年的10%增长到2019年的14.6%,Intel则下降 了5.1%。 在桌上型电脑领域中,AMD市占率持续上升,兆芯也占据了一定市场份额。

非X86领域:ARM占据绝对优势

在非X86领域,ARM以低能耗、高效率、发展时间长的优势占据移动终端市场的主导地位,使用最广 泛、发展最成熟,市占率达到43.2%;RISC-V发展时间短且更加灵活,在物联网领域备受关注,近 几年以其开源性质被重点关注发展,后续有望在新兴领域崭露头角;MIPS主要应用在网关、机顶盒 等网络设备中,市占率达到9%;Power所代表的小型机是企业IT基础设施的核心,但在相关市场的 占有率仅1%左右;Alpha指令集基本已退出国际主流应用;SPARC早先被Sun公司开源,后被 Oracle公司并购,如今已消失。

在移动终端方面,ARM占据绝对优势,通过授权占据移动设备端90%以上的市场,构成市场上的标 准架构;在服务器方面,非X86目前参与者有华为、飞腾、高通、亚马逊等,华为的鲲鹏服务器是 ARM服务器的重要参与者,而国产龙芯是基于MIPS的服务器重要厂商;在桌面PC市场,ARM正逐 渐被跟多企业应用,2011年微软开始采用ARM的Windows系统,ARM开始进入X86的传统优势领域 ,如今苹果MacOS、新版Windows等均采用了ARM。

三、未来处理器的演进

3.1 CPU优化历程回顾

以多核提升性能功耗比

多核处理器把多个处理器核集成到同一个芯片之上,每个单元的计算性能密度得以大幅提升。 同时,原有的外围部件可以被多个CPU系统共享,可带来更高的通信带宽和更短的通信时延, 多核处理器在并行性方面具有天然的优势,通过动态调节电压/频率、负载优化分布等,可有 效降低功耗,提升性能。

以多线程提升总体性能

通过复制处理器上的结构状态,让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资 源,可以极小的硬件代价获得相当比例的总体性能和吞吐量提高。

制程的提升

根据摩尔定律,集成电路芯片上、所 集成的电路数目每隔18个月翻一番, 微处理器性能每隔18个月提高一倍。 CPU的制程工艺越小,意味着单个晶 体管的尺寸越小,同样的内核面积可 以放下更多的晶体管,同样的空间内 可以增加更多内核;同时制程工艺越 小,元件的电容就越小,电流在晶体 管中的传输距离越短,CPU的主频可 以进一步提升,功耗也能不断降低。

微架构的改进

众多算数单元、逻辑单元、寄存器在 三态总线和单项总线,以及各个控制 线的连接下共同组成CPU微架构。不 同的微架构设计,对CPU性能和效能 的提升发挥着直观重要的作用。 微架构的升级,一般涉及到指令集拓 展、硬件虚拟化、大内存、乱序执行 等等一系列复杂的工作,还涉及到编 译器、函数库等软件层次的修改,牵 一发而动全身。

摩尔定律放缓

摩尔定律于上世纪60年代提出,直至2011年前,计算机元器件的小型化是提升处理性能的主 要因素。2011年后,摩尔定律开始放缓,制硅工艺的改进将不再提供显著的性能提升。

“Tick-Tock”模式失效

自2007年开始,英特尔开始实施“Tick-Tock”发展模式,以两年为周期,在奇数年(Tick) 推出新制成工艺,在偶数年(Tock)推出新架构的微处理器。 在14nm转10nm接连推迟后,英特尔自2016年起宣布停止 “Tick-Tock”处理器升级周期, 改为处理器升级的三步战略:制程工艺(Process)-架构更新(Architecture)-优化( Optimization)。

3.2 后摩尔时代的展望

1)从通用到专用:面向不同的场景特点定制芯片,XPU、FPGA、DSA、ASIC应运而生。

2)从底层到顶层:软件、算法、硬件架构。架构的优化能够极大程度提升处理器性能,例如AMD Zen3将分 离的两块16MB L3 Cache合并成一块32MB L3 Cache,再叠加改进的分支预测、更宽的浮点unit等,便使其单核 心性能较Zen2提升19%。

3)异构与集成:苹果M1 Ultra芯片的推出带来启迪,利用逐步成熟的3D封装、片间互联等技术,使多芯片有 效集成,似乎是延续摩尔定律的最佳实现路径。

3.3 服务器视角展望

边缘服务器

边缘计算服务器是解决AIoT时代“算力荒”的必备产物

云计算无法满足海量、实时的处理需求。伴随人工智能、5G、物联网等技术的逐渐成熟,算力 需求从数据中心不断延伸至边缘,以产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智 能、安全与隐私保护等方面的基本需求。 市场规模爆发式增长。根据IDC,中国边缘计算服务器整体市场规模达到33.1亿美元,较2020 年增长23.9%,预计2020-2025年CAGR将达到22.2%,高于全球的20.2%。 定制服务器快速增加。当前通用服务器和边缘定制服务器占比分别为87.1%和12.9%,随着边 缘应用场景的逐渐丰富,为适应复杂多样的部署环境和业务需求,对于具有特定外形尺寸、低 能耗、更宽工作温度以及其他特定设计的边缘定制服务器的需求将快速增加。IDC预计边缘定 制服务器将保持76.7%的复合增速,2025年渗透率将超过40%。

公有云服务器

云服务器正在全球范围内取代传统服务器

云服务器的发展使中国成为全球服务器大国。随着移动终端、云计算等新一代信息技术的发展 和应用,企业和政府正陆续将业务从传统数据中心向云数据中心迁移。虽然目前中国云计算领 域市场相比美国相对落后,但近年来我国的云计算发展速度显著高于全球云计算市场增长速度 ,预计未来仍将保持这一趋势。 面向不同需求,提供多样性算力。一般小型网站请求处理数据较少,多采用1、2核CPU;地方 门户、小型行业网站,需要4核以上的CPU;而电商平台,影视类网站等,则需要16核以上的 CPU。此外,云服务器亦提供灵活的扩容、升级等服务,一般均支持异构类算力的加载、

四、国产CPU——行业篇

4.1 服务器CPU未来趋势-国产化潜力巨大

(1)我国政府对国产CPU领域持续颁布助推政策。 政府相关部门对该领域的支持力度逐步加大,政策 日趋完善,为产业后续实现跨越式发展创造了良好 的外部环境。未来在科技领域竞争加剧的背景下, 预计我国政府将继续对国产CPU的大力支持。

(2)中国将长期保持最大CPU消费市场地位,下游 需求旺盛。首先,中国计算机用户基数十分庞大, 迭代更新创造较大的CPU需求。其次,CPU市场将 继续在云计算与企业数字化转型中受益。最后,工 业控制领域嵌入式CPU需求广阔,CPU作为智能化 的核心部件,将广泛应用于工控系统中。

(3)国际供应链断裂和信息安全风险加剧,国产 CPU发展步伐加快。我国对进口通用处理器的过度 依赖是我国信息产业发展的一大软肋。近年来,受 国际供应链不确定性的负面影响,部分企业的CPU 供应也成为问题。

(4)未来国产CPU潜力巨大。政务及重点行业是国 产CPU市场确定性最强的领域,相关行业的关键信 息基础设施正在广泛开展国产CPU的应用。

(5)国产CPU存在超车机会。国内CPU知识储备趋 于完善,国内技术人才积累也日趋丰富,CPU产业 进入后摩尔定律时期升级速度趋缓,国产CPU性能 与国际主流水平逐步缩小,存在赶超的可能。

4.2 核心驱动(一):需求旺盛,空间扩容

数字经济战略定调,底层新基建率先受益。2018年,中央经济工作集会首次提出“新型基础设施”概念;2020年,国家多次部署“新基建 ”相关任务,确定5G基站、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域;2022年,《“十 四五”数字经济发展规划》顶层设计出台,首次将数字经济地位提升至国家战略层面,紧随其来 的重要文章《不断做强做优做大我国数字经济》进一步强调加快新型基础设施建设。 我们认为,传统产业的数字化转型将是未来长期的发展主线,以云计算为代表的底层IT基础设施 则是核心之一;根据IDC,云平台建设的硬件成本中,服务器所占比重最大,达到75%左右。

4.3 核心驱动(二)——形势所迫,信创如火如荼

长期以来,我国对海外IT产品的依赖度较高,以Intel、Microsoft、Oracle、Cisco等为代表的IT 厂商在芯片、操作系统、数据库、中间件等领域占领了较大市场份额,高度渗透了政府、金融、 民航、铁路、医疗等各行业环节。 自2008年以来,由海外产品引发的信息安全事件频出,IT技术的自主可控势在必行。 2018年,中兴、华为被纳入“实体清单”,成为信创产业真正进入爆发阶段的导火索,我国第 三次“整芯铸魂”信创浪潮正式开启。(报告来源:未来智库)

五、国产CPU——厂商篇

5.1 六大国产CPU公司详解

六大领军企业,三条路径发展 当前阶段,国内主流的CPU厂商主要有海光、兆芯、飞腾、海思、龙芯、申威六家领军企业,从指令 集授权的角度看,主要可以分为三类:

1)IP内核授权:以兆芯为代表,获得x86内核层级的授权,可基于指令集系统进行SoC集成设计,具 备良好的生态和性能起点,当下阶段具备快速放量潜质,但自主可控程度较低。

2)指令集架构授权:以海光为代表,获得x86指令集授权;以鲲鹏和飞腾为代表,获得ARM架构级 授权,可基于指令集架构进行核心CPU设计,安全可控程度较高,但ARM的生态适配需进一步打造。

3)指令集架构授权+自研:以龙芯和申威为代表,分别获得MIPS和Alpha架构授权,并在此基础上 进行自主研发,形成自有的指令集架构,安全可控程度极高,但当前生态适配极为困难。

5.2 中科曙光

当前六大CPU厂商均未上市,其中海光信息与龙芯中科已提交招股说明书;与六大CPU厂商相关联的 上市主体中,我们认为中科曙光或最为受益。 1993年我国自行研制的第一台基于微处理芯片构成的超级计算机“曙光一号”问世,在操作系统核 心代码并行化和多线程技术等方面取得了一系列的突破,同时作为具有市场竞争力的产品,在中国科 学院的大力推动下,曙光一号折价2000万人民币知识产权,吸引资金成立曙光信息产业有限公司。

经历20余年发展,公司在高端计算、存储、安全、数据中心等领域拥有深厚的技术沉淀和领先的计算 优势,拥有完整的IT基础架构产品线;同时公司积极布局智能计算、云计算、大数据的技术研发和产 品服务,在全国50十多个城市部署了云计算中心,并不断延伸上下游产业链合作,参股中科星图及海 光信息等业内领先企业,打造完备计算产业生态,为数字经济发展、新型基础设施建设、传统产业转 型等提供可信的支撑。

从业务结构看,公司主要包含高性能计算机(包括服务器和其相关配套产品)、存储产品、以及 围绕高端计算机的软件开发、系统集成与技术服务三大类别。自2013年起公司业务结构便整体保 持稳定,其中服务器相关产品维持80%左右比重,存储产品、软件开发及技术服务分别占比10% 左右。

可以观察到,2014-2018年,公司高性能计算机业务整体保持高速增长,CAGR达到33.7%;自 2019年后,该业务增速骤然降低至个位数,2020年该业务实现收入80.5亿元,同比增长7.2%。 同时,公司存储产品和“软件开发、系统集成、技术服务”业务在2014-2018年的复合增速分别 为30.4%和42.5%,2019年起增速亦出现明显下滑,2020年两项业务的同比增速分别为4.2%和 4.7%。

报告节选:

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(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)

精选报告来源:【未来智库】。未来智库 - 官方网站

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页面更新:2024-05-01

标签:多核   服务器   指令   架构   处理器   深度   性能   领域   数据   全球   行业   市场

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