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海光信息-研报正文

公司事件点评报告:DCU持续投入巩固国产算力份额,大模型生态适配优化加快应用落地

www.eastmoney.com 华鑫证券 毛正,张璐 查看PDF原文

K图

  海光信息(688041)

  事件

  海光信息发布2024年业绩预告:公司2024年度预计实现营业收入872,000.00万元到953,000.00万元,同比增长45.04%-58.52%;预计实现归母净利润为181,000.00万元到201,000.00万元,同比增长43.29%-59.12%。

  投资要点

  通用计算国内领先,DCU产品快速迭代发展

  2024年,公司的CPU产品进一步拓展市场应用领域、扩大市场份额,支持了广泛的数据中心、云计算、高端计算等复杂应用场景;在AIGC的时代背景下,公司DCU产品快速迭代发展,得到市场更广泛认可,以高算力、高并行处理能力、良好的软件生态支持了算力基础设施、商业计算等AI行业应用,进一步促进了公司业绩的较快增长,预计实现营业收入872,000.00万元到953,000.00万元,同比增长45.04%-58.52%。公司始终围绕通用计算市场,通过高强度研发投入,不断实现技术创新、产品性能提升,保持了国内领先的市场地位。

  深算系列进展顺利,持续加大DCU投入

  公司的深算系列产品进展顺利,且公司持续加大在DCU软件方面投入。公司DCU产品打造了自主开放的完整软件栈,包括“DTK(DCU Toolkit)”、开发工具链、模型仓库等,其完全兼容“CUDA”、“ROCm”生态,支持TensorFlow、Pytorch和PaddlePaddle等主流深度学习框架与主流应用软件。依托开放式生态,公司构建了拥有完善的层次化软件栈的统一底层硬件驱动平台,其能够适配不同API接口和编译器,并支持常见的函数库、AI算法与框架等。

  DeepSeek V3和R1模型完成海光DCU适配并正式上线

  DeepSeek V3和R1模型基于Transformer架构,采用了Multi-Head Latent Attention(MLA)和DeepSeek MoE两大核心技术。MLA通过减少KV缓存显著降低了内存占用,提升了推理效率;DeepSeek MoE则通过辅助损失(auxiliaryloss)实现了专家负载的智能平衡,进一步优化了模型性能。此外,DeepSeek还引入了多令牌预测、FP8混合精度训练等创新技术,显著提升了模型的训练效率和推理性能。DeepSeek R1还引入了强化学习技术,进一步增强了模型的思考能力和决策效率,使其在复杂任务处理中表现出色,尤其适用于需要高智能决策的场景。近日,海光信息技术团队成功完成DeepSeek V3和R1模型与海光DCU的国产化适配,并正式上线。海光DCU技术团队还将持续推动大模型迭代适配与优化更新,凭借卓越的算力性能和完备的软件生态,海光DCU已在科教、金融、医疗、政务、智算中心等多个领域实现规模化应用。

  盈利预测

  预测公司2024-2026年收入分别为87.72、123.11、163.96亿元,EPS分别为0.82、1.18、1.58元,当前股价对应PE分别为156、108、81倍,公司持续推进DCU产品研发巩固算力性能的同时,加快与大模型适配形成完备生态,有望在AI时代持续受益于算力需求,首次覆盖,给予“买入”投资评级。

  风险提示

  宏观经济的风险,产品研发不及预期的风险,行业竞争加剧的风险,下游需求不及预期的风险。

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