Re: [新聞] 輝達A100、H100獨家供應商！法人調高緯創

[LDPC (Channel Coding)]

前陣子自家公司GPU也不夠用了...在測試一堆想法時候 決定自掏腰包去租外面GPU
找了幾間像是 https://lambdalabs.com/ 結果...wtf 也是大爆滿
看了幾個AI論壇 一堆自行開發者都自己測試各種pretrained model的下游fine-tune
也是各種哀嚎搶GPU 以前這幫個人開發者在自己的RTX 就可以簡單測試 但現在的
LLaMA也好 Diffusion也好 越來越難在家用遊戲顯卡上跑

尤其這陣子流行Foundation Model 每個小測試GPU都要xN (N>16) 這種方式去train
對比幾年前一兩個GPU就能搞出點東西的時代過去了 現在就是萬物暴力解
CLIP這種東西甚至資料都高達數個TB 以後二線公司沒足夠GPU就是別想玩大模型設計
Pretrain/Foundation Model 全部只能做下游adapter 然後第三方或個人開發者
就可以拿這些fine-tune model 去設計自己需求 各種AI落地方案開始遍佈

然後這種大模型就是造就GPU極度缺乏!!!! 最近找遍各種第三方GPU租用計算之後
以及在內部公司 隨便丟個大模型測試 都要在自家公司上server排隊個三四天才能跑
第三方租用 我已經等了一個禮拜 根本排不到 甚至看了一下討論串 感覺一堆矽谷各公司
都在屯GPU https://shorturl.at/ouwMS https://udn.com/news/story/6811/7199315

上週的感覺真讓我想起2020 我那時候為了買個家俱 要等上半年以上..於是默默地
就繼續加碼三大股的其中兩個

如果蘇媽MI-300真的好用話 會一定分流 不過現階段H-100的優勢就是有Transformer
加速優勢(據說三倍加速以上) 而MI-300沒這優勢 尤其現在AI架構都是萬物Transformer
這波就是Transformer/Foundation Model+硬體暴力解 搭配Fine-Tune搞起AI流
(有興趣可以看FeiFei Li 那幫人對Foundation Model的預測和見解
https://arxiv.org/abs/2108.07258) 順帶一提Qualcomm這波完全選擇AI光譜的另一端
他們選走on-device路線 就是大模型對立面 大模型和on-device可以說是AI極大和極小
概念 看起來華爾街這幫人對on-device題材 完全不感興趣

老黃當年第一個提出GPU概念 從2000~2010 跟ATI每六個月增加硬體效能
互相硬體效能瘋狂對決 軍備競賽 帶動3D遊戲市場 感覺歷史又再一次循環...
https://www.youtube.com/watch?v=BlI9PVQA8ZA

然後以後人類的用途就是去當電池了QQ 這波AI繼續搞下去 以後一定缺電

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99AMD/99TSLA/99NVDA!



※ 引述《xephon (′・ω・`)》之銘言：
: 原文標題：輝達 A100、H100 獨家供應商！法人調高緯創目標價到 115 元
: 原文連結：https://technews.tw/2023/07/04/h100-gpu/
: 發布時間：2023 年 07 月 04 日 10:01
: 記者署名：姚 惠茹
: 原文內容：
: 緯創為輝達 A100、H100 GPU（圖形處理器）的主要獨家供應商，而且今年第四季後 AMD
: MI300 的出貨量將攀升，預估 2023 年和 2024 年的 AI 營收將成長到 220 億元、420
: 億元，因此法人將緯創目標價從 55 元上調到 115 元，主要獲利趨勢持續向上，並維持
: 「增加持股」的評等。
: 緯創 6 月營收 811 億元，月增 28%，年減 20%；稅前獲利 34.5 億元，淨利 17.3 億元
: ，每股稅後盈餘（EPS）0.62 元，獲利優於預期；今年第二季營收 2,065.5 億元，季減
: 2.6%，年減 15%，稅前淨利率 4.3% 創歷史新高。
: 法人表示，緯創受到產品組合改善，以及 GPU 基板和子公司緯穎營收擴增將推升 2024
: 年的每股稅後盈餘，並根據同時期輝達（NVIDIA）GPU 出貨量 113 萬顆、203 萬顆，以
: 及 AMD MI300 與 Google TPU 出貨量，預估 2023 年和 2024 年 AI 伺服器出貨量將成
: 長至 17.4 萬台、31.4 萬台。
: 法人指出，緯創為 A100、H100 GPU 的主要獨家供應商，而且第四季後 AMD MI300 出貨
: 量攀升，預估 2023 年和 2024 年 AI 營收將成長至 220 億元、420 億元，雖然 AI
: GPU 基板的營收貢獻僅 2~4%，但是預期該毛利率較高，分別貢獻 2023~2025 年營業利
: 益 16%、23%、25~30%。
: 法人分析，緯創企業伺服器營收回升，來自思科（Cisco）、戴爾（Dell）、Supermicro
: （美超微）及緯穎營收擴增，預估伺服器營收貢獻將自 2023 年的 37%，提升至 2024 年
: 的 43% 與 2025 年的 48%，而同期間伺服器獲利貢獻則從 56%、58% 到超過 60%。
: 法人強調，看好緯創未來數年的獲利成長動能，並將清理虧損業務減少 2023 年獲利不確
: 定性，正面看待緯創 2024~2025 年的獲利，可望受惠伺服器營收攀升及獲利負向因子有
: 限，因此將緯創目標價自 55 元調高到 115 元，並維持「增加持股」的評等。
: 心得/評論：
: 這種股票是反應 2024-2025 的營收
: 根本還沒到，所以現在多爛都不會跌
: 奉勸空空不要想不開
: 緯創能空的時機，要等 NVDA 跌下神壇
: AI 神話完結，到時候跌回 30 元都可能
: 但只要 AI 股預期未來 2~3 年的營收，這炒法不結束
: 就永遠不會跌

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推 cuteSquirrel: 推編碼哥
→ Sugimoto5566: 推編碼哥
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→ yangyy2     : 改用浸沒式水冷可以大幅節電,阿里巴巴的資料中心很
→ yangyy2     : 早之前就用浸沒水冷了
噓 winner0429  : AI大氾濫時代 一堆參差不齊的公司寫一些垃圾AI來浪
→ winner0429  : 費電的
推 henry122822 : 推
推 d9936679    : 讚
※ 編輯: LDPC (76.103.163.64 美國), 07/05/2023 04:11:11
→ musie       : 這波不會一直下去 1. LORA等新技術壓縮
→ musie       : 2.資料品質遠重於數量: Textbook is all you need
→ musie       : 3.Autoregressive LLM有其極限在.很快大家就發現
→ musie       : 怎麼fine tune 都修東壞西..
→ musie       : 差不多一年就會緩和了 除非有新的架構出現
推 aresa       : 新概念永遠是brute force的，接下來肯定會出現個神
→ aresa       : 經病提出一個很優美的算法然後直接被寫進課本供著
→ ichitakajoe : 跟挖礦消耗顯卡差多了吧
→ ichitakajoe : ABF的需求好像也是喊到2030？
噓 a000000000  : 尼今天發電幾瓦
→ ichitakajoe : 教主來惹
推 strlen      : 嗯...這個有點AI泡沫的味兒惹 這群中咖小咖瘋搶GPU
→ strlen      : 但最後一個一個就像煙火一樣爆完就 啪 沒惹 然後又
→ strlen      : 爽到老黃
推 poru        : AI就算力較強的晶片，這本來在晶片技術演進上就早
→ poru        : 晚的事，只是把他灌個AI附加價值就高出一般晶片好
→ poru        : 幾倍，根本是提早吃未來老本
→ poru        : 下次在遇到經濟不景氣，不就要改推出super 級AI來
→ poru        : 拯救
推 poisonB     : 推 業內
推 Chilloutt   : 當電池或當人造人
推 AndyMAX     : 遲早的事 一堆人不相信
推 ppuuppu     : 推
→ come        : 輝達明明就是跟美超微合作的，不知道緯創在漲什麼
推 create8     : 幹，要變電池惹，工程師有優待嗎QQ
推 littenVenus : 謝謝分享～
→ hydra7      : 我電池我驕傲~
推 saygogo     : 母豬教主報到
推 deepelves   : 輝達跟超微合作這是老黃要跟蘇媽一起發大財嗎?
→ LDPC        : 樓樓上是說Supermicro超微才不是AMD的超微
→ appledick   : AI論壇不是在流行跑在APPLE的晶片上了，便宜又大碗
→ appledick   : 散熱又好
推 csluling    : 看到deepelves的推文，今天早上心情都好了～
推 ctttttt     : 推你 推極客灣
推 davidaustin : 人肉電池
推 aegis43210  : 某些超肥大的LLM適合跑在m2ultra，但仍不是主流，因
→ aegis43210  : 為nvlink可以把A100用到640G
→ Alwen       : 老黃的好東西有些只給企業級用戶
→ Alwen       : 個人玩家自己也training不出什麼有用的大殺器
推 MiniArse    : 除了訓練大模型必備的H100/A100 這波也會帶動 RTX40
→ MiniArse    : 系列在個人電腦上跑 stable diffusion 之類的應用
→ MiniArse    : 根據之前某創業家的描述，模型還真的是愈大 效果愈
→ MiniArse    : 愈好 尤其CUDA發展超過10年 MI很難在短時間追上
推 blue7896    : 歐印AMD,NVDA,SMCI