通信行业AI深度洞察系列报告(三)：Scale+up与Scaleout组网变化趋势如何看？-240823-兴业证券-24页

请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明证券研究报告＃industryId＃通信＃investSuggestion＃推荐(＃investSuggestionChange＃维持）重点公司重点公司评级中际旭创增持新易盛增持天孚通信增持中瓷电子增持鼎通科技增持来源：兴业证券经济与金融研究院＃relatedReport＃相关报告《【兴证通信】周观点：美股AI反弹下的光模块机会》2024-08-20《【兴证通信】周观点：中国移动发布财报，运营商配置价值不变》2024-08-11《【兴证通信】周观点：北美大厂资本开支总结》2024-08-04＃emailAuthor＃分析师：章林zhanglin20@xyzq.com.cnS0190520070002代小笛daixiaodi@xyzq.com.cnS0190521090001仇新宇qiuxinyu@xyzq.com.cnS0190523070005朱锟旭zhukunxu@xyzq.com.cnS0190524040001许梓豪xuzihao@xyzq.com.cnS0190524070002＃assAuthor＃研究助理：王灵境wanglingjing@xyzq.com.cn投资要点＃summary＃本篇报告是AI洞察系列深度第三篇，研究视角聚焦在组网结构，更多从集群组网变化来分析硬件架构的技术演进趋势以及对算力产业链投资机会影响。AI组网走向更大规模集群，单节点和节点间网络性能要求持续提升。AI网络由服务器—交换机——光/铜连接硬件构成，ScalingLaws驱动算力集群规模快速增长，为迎合更大AI集群变化，在单网络节点追求带宽提升，即Scaleup；在网络整体规模上追求更大承载力，即Scaleout，成为确定性趋势。Scaleup：满足分布式训练通信要求，提升节点带宽，带动节点内部互联需求提升。大模型训练主要采用分布式训练架构，对应张量并行、流水线并行及数据并行的混合并行策略，其中张量并行对通信的要求最高，常常发生...