中科曙光:深度学习平台获发改委人工智能重大工程支持项目

事项:

    12月27日,国家发展改革委员公布,“2018年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程拟支持项目名单公示(进行中)”。根据《国家发展改革委办公厅关于组织实施2018年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程的通知》(发改办高技[2017]1668号),近期,国家发展改革委高技术产业司委托中国国际工程咨询公司对有关单位申报的项目进行了评估。结合评估建议,经研究,提出了拟支持项目名单。

    评论:

    “面向深度学习应用的开源平台”重大工程申报要求很高。

    本次中科曙光(曙光信息产业股份有限公司)进入重大项目支持名单的是“面向深度学习应用的开源平台建设及应用项目”。在发改委申报要求中明确指出要:

    基于 CPU、GPU、FPGA 等多类型深度学习硬件,建立人工智能软件开发平台支持图像识别、语音识别、自然语言理解等典型人工智能技术,建立 CNN、RNN 等多种神经网络及深度学习算法的训练库,具备直观灵活的数据接口和模型配置接口。建立软件编译过程中大规模数据的自动采集分类、海量数据智能分析处理、跨媒体数据关联与挖掘等环境,突破人工智能应用的云网端计算智能调度。

    指标要求:1.支持 100PB 以上级别的数据规模和数据处理能力;2.支持 TensorFlow、Spark、xgboost 等主流机器学习算法工具的混合部署和统一管理,并提供在线服务能力;3.跨媒体管理数据类型至少包括图像、视频、音频、文本等多模态数据;4.开展不少于10类以上的人工智能应用验证,应涵盖图像识别、语音识别、自然语言理解等领域。

    深度学习应用的开源平台申报指标关键点:开源平台要支持CPU、GPU、FPGA 等各种人工智能芯片、还要有典型人工智能技术、算法训练库、数据接口、模型配置接口。

    只有中科曙光和京东两家获得“面向深度学习应用的开源平台”项目支持。

    中科曙光和京东旗下的全资子公司北京京东尚科信息技术有限公司两家公司同事获得面向深度学习应用的开源平台,京东东尚信息科技公司是京东旗下复杂技术开发的公司。从中国电力招标网获公布消息看,2016年8月份,京东东尚就开始建设“多核深度学习处理器芯片及应用系统”。

    中科曙光的深度学习应用平台能够在发改委的重大支持项目中胜出,证明了公司的产品实力,从发改委筛选标准看是在国内领先的。

    深度学习应用的开源平台是建设人工智能生态的关键,重要性和安卓系统媲美。

    在人工智能芯片领域一直独领风骚的英伟达,在性能超群的GPU芯片产品背后,更是CUDA在起决定性作用。没有CUDA系统开发平台,就没有英伟达的生态系统,也就没有英伟达的GPU领域建立的垄断局面。CUDA 是一种由NVIDIA 推出的通用并行计算架构系统平台,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。包含CUDA 指令集架构(ISA)以及GPU 内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C 语言来为CUDA 架构编写程序。

    今年11月寒武纪推出的人工智能芯片同时,也推出了一款专门为开发者打造的寒武纪人工智能软件平台CambriconNeuWare,该平台支持 TensorFlow、Caffe、MXNet 等多种主流机器学习框架。寒武纪此举是为了和英伟达一样,为自己的人工智能芯片创造生态,更早地吸引开发者,为后来者树立更高壁垒。

    无论是英伟达、寒武纪芯片级的开发平台,还是中科曙光的系统级的深度学习应用开源平台,目的都是建设人工智能生态,像智能手机的安卓系统一样。

    SothisAI 和XMachine、XSharp 是深度学习应用的开源平台的基础。

    2017年9月份推出的曙光深度学习一体化应用服务平台SothisAI首次亮相,SothisAI增加了对GPU计算资源的调度和管理,结合目前最流行的Docker 技术,可以简化深度学习框架的部署、解决版本更新以及不同用户之间版本不一致等问题,让用户以更加便捷、灵活、易用的方式使用AI硬件的计算力。

    “软硬”兼具,为用户降低成本提升开发速度。硬件方面XMachine 深度学习一体机提供多种GPU 服务器的硬件平台,原生态地支持NVIDIA DIGITS 开发环境,XMachine 全系产品均可搭载当前最先进的GPU 计算卡,可大大降低用户进入深度学习领域的软件投入成本。软件方面XSharp 从分布式并行系统优化、分布式并行机器学习执行模式优化,按照用户应用进行裁剪,满足用户不同需求,提升整个平台开发进度的效率。

    HPC是中科曙光发展人工智能的天然优势。

    “算法、算力、数据”是发展人工智能的必要条件,只有将三者结合,人工智能才能充分发挥效力。计算和数据均离不开HPC技术,掌握了面向人工智能的高性能计算技术,就掌握了人工智能发展的核心。中科曙光在HPC 领域是国内绝对的龙头,相应的中科曙光也是国内发展人工智能的最具天然优势的公司。

    中科曙光发挥自身优势,基于“ABC2创新计算”的理念(AI+ Big Data+ Cloud+ HPC)深耕人工智能。中科曙光已在基于高性能计算与GPU的协同下开发出多项深度学习应用:

    1) 基于高性能计算的生物数据智能处理助力基因测序;

    2) 利用GPU提供的图像处理能力进行深度学习,开发海量生物图像数据的深度挖掘能力;

    3) 利用深度学习处理爆炸性增长的数据量,实现智慧城市的管理和运行;

    4) 运用人脸识别的深度学习分析为互联网产品注入新活力。

    合作伙伴有:北京大学医学院、科大讯飞、京东、搜狗、海康威视、滴滴等企业和研究机构。

    把握中长期产业发展中的中科曙光投资机会。

    我们假设:

    (1)云计算业务进展顺利,通过城市云中心的运营收入为公司带来可观业绩;

    (2)与AMD 合作进展顺利,能够快速实现服务器芯片国产化;

    (3)基于公司高性能计算实力,借势发展需要超强计算资源的人工智能。

    (4)中科曙光能够承担起实现国家服务器完全国产化重任,从芯片层面解决我国信息产业受制于人的困境。

    从四个角度看中科曙光:

    第一, 延续高性能计算龙头的绝对优势地位;

    第二, 基于特殊股东背景发展全国性的云数据网络;

    第三, 以市场换技术与AMD 合作,从芯片层面实现服务器完全国产化;

    第四, 国内云端人工智能龙头。为人工智能的深度学习算法提供“训练”场所——云端服务器。在实现了芯片层面服务器国产化后,中科曙光非常有希望为人工智能产业提供国产化的高性能云端服务器。

    综合以上,我们认为现在看中科曙光不能完全按照收入、利润的角度分析;更多的要从中长期考虑公司独家承担的服务器国产化的重任和人工智能领域的机会看公司的未来。维持买入评级。

    维持业绩预测:2017~2019年公司营收分别为61.39/85.73/119.45亿元,增速分别为40.8%/39.6%/39.3%。净利润为3.05/4.97/8.74亿元,增速分别为36%/62.9%/76%。每股收益0.47/0.77/1.36元。对应2017~2019市盈率分别为82.4/50.6/28.8倍。维持买入评级。