通信行业点评报告：高速互联系列之三：C2C互联 高速接口IP迎机遇

1、以NVLINK C2C高 速互联方案解决GPU和CPU 数据传输瓶颈C2C （Chip to Chip）指的是server 内部多个GPU 之间直接、GPU 和CPU 之间互联。
AI 训练、推理所面对的数据量呈指数增长，使得单服务器中多GPU、CPU 间C2C 通信，数据传输总体都呈现出高带宽、低延迟的技术需求。
2、 GPU 大厂深度布局C2C 高速互联技术
NVIDIA：在AI 集群竞争态势中展现出了全面布局，涵盖了计算（芯片、超级芯片）和网络（超节点、集群）领域。在计算芯片方面，NVIDIA 拥有CPU、GPU、CPU-CPU/CPU-GPUSuperChip 等全面的布局。
AMD：更专注于CPU 和GPU 计算芯片，并采用基于先进封装的Chiplet 芯粒技术。与NVIDIA 不同的是，AMD 当前没有超级芯片的概念，而是采用了先进封装将CPU 和GPU Die 合封在一起。
3、 高速接口IP 投资机会逻辑
1）大模型和AIGC 推动HPC、异构计算等市场的爆发，对于不同芯片间的IO 吞吐的要求也会提高，催生了C2C 等高速互联接口IP 的市场需求高速发展2）大算力芯片：性能和规模要求越来越高，接口IP 是半导体IP 的重要组成，其投资价值将会日益凸显。
3）UCIe 作为行业开放标准未来有望和NVLink-C2C 一起作为行业重要C2C 互联标准。随着UCIe 标准面向全行业开放，多家中国大陆半导体公司加入了该联盟，相关公司包括芯原股份（上市公司）、灿芯半导体（上市公司）、芯耀辉、芯云凌、芯和半导体、奇异摩尔、牛芯半导体等，另外其他相关高速接口IP 公司也有望迎来发展机遇期：芯动科技、晟联科、芯潮流、集益威（钫铖）、合见工软等。
4、风险提示
人工智能底层相关技术滞缓影响行业应用落地；相关AIGC 法律法规落地滞后
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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