半导体行业深度报告：AI互连系列报告（二）：围绕CPU-外设及GPU-GPU两条主线探索当前超节点的柜内互连

（以下内容从开源证券《半导体行业深度报告：AI互连系列报告（二）：围绕CPU-外设及GPU-GPU两条主线探索当前超节点的柜内互连》研报附件原文摘录）
超节点是大规模算力集群构建的基础单元，柜内互连为超节点提供基础支撑
超节点的本质是柜内资源高密度整合，通过增加GPU等计算单元，并依赖高速低延迟内部网络实现高效通信。当前构建大规模算力集群离不开scale-up与scale-out两个层级的互连，其中scale-up是核心环节，它指的是在单个计算节点内通过增加计算单元（GPU、CPU）、内存等资源，并采用极高带宽、极低延迟的内部互连技术从而提升该节点的整体计算能力和通信效率。由此当我们把视角聚焦在超节点柜内，围绕CPU-外设和GPU-GPU的互连成为当下决定超节点形态的核心议题，它关系着超节点的带宽、延迟、组网模式和架构等关键指标。
CPU-外设：PCIe承担着最广泛的互连，私有协议部分渗透CPU-GPU
PCIe发展至今已拥有成熟的生态和最广泛的兼容性，成为AI互连领域的通用标准。PCIe及其配套的PCIe Switch在CPU-外设的互连层级提供了关键的支撑，不仅所有GPU在与主机CPU通信时都支持PCIe，CPU/GPU同其他外设的互连，再到外设拓展同样离不开PCIe的连接及交换芯片的辅助。由此可见，PCIe在CPU-外设层级的地位是无可动摇的，直接决定超节点构建时计算托盘的基础布局。英伟达针对CPU-GPU的互连采用了自有生态的NVLink C2C以实现CPU-GPU的高带宽低延迟互连，而CPU/GPU同其他外设的互连仍然依托PCIe实现，这种CPU-GPU的私有互连为超节点的深入发展提供了全新思路。
GPU-GPU：私有协议群雄逐鹿，开放生态逐步渗透
实现柜内海量GPU-GPU间高带宽、低延迟的互连是构建超节点服务器的关键，也是当前AI大模型加速迭代发展的题眼，GPU-GPU层级下的各类协议及其适配的交换芯片直接决定了超节点的搭建和整体拓扑。在GPU-GPU层级下，具有完整生态及GPU定义权的大厂如英伟达、华为、AMD等为其自身加速卡搭建了完整的私有GPU-GPU互连体系，如NVLink、UB、Infinity Fabric等，私有协议也凭借自身GPU的出货量在整个GPU-GPU层级下占据了相当的覆盖度，呈现出群雄逐鹿的态势。在私有协议之外，以PCIe和以太网为核心的技术凭借成熟的生态和硬件体系，正逐步向GPU-GPU层级渗透，如SUE、UALink正逐步开始各大服务器厂商及CSP厂商侧得到认可，助力其专属超节点的搭建。
AI互连逐步成为当前超节点建设的核心通胀环节，看好国产核心替代者
综上我们认为，随着全球超节点形态的确认及AI算力集群进入加速建设阶段，以各类AI互连协议配套交换芯片为核心的AI互连板块将逐步成为继算力和存力的AI产业第三增长极。看好卡位关键节点且占据先发优势的国产核心替代者。
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风险提示：AI算力建设不及预期、技术进步/标准落地不及预期、生态适配不及预期。