本期投资提示：
　　特斯拉Dojo芯片、华为服务器/AI能力都是近期产业重要事件。本篇报告分析特斯拉Dojo/英伟达GPU/谷歌TPU/华为昇腾等的异同，并做AI产业计算和通信趋势的预测。
　　Dojo芯片与架构的特色至少包括存算一体/扩展性强/路由便捷/带宽高。在IEEEMICRO2020上，特斯拉发布FSD《 Compute Solution for Tesla ’s Full Self-DrivingComputer》。在2022年8月hotchips 34大会上，特斯拉发布《The Microarchitectureof Dojo, Tesla’s Exa-Scale Computer》和《Dojo Super-Compute System Scaling forMLTraining》。Dojo至少有存算一体/扩展性强/路由便捷/带宽高四个特色，详见正文。
　　英伟达GPU/谷歌TPU/昇腾AI/Tesla DSA，从架构解释异同。1）2010年以来，英伟达GPU主要架构至少包括八类，具备衍生关系。趋势：注重互联/注重带宽和扩展性/对AI支持与时俱进（从Cuda Core到Tensor Core，增加对INT/BF16等AI新趋势的支持，结构稀疏矩阵支持）。2)根据TPU五代架构，趋势：注重互联/注重扩展性/对AI支持与时俱进（如用脉动阵列的方法支持矩阵乘法）。3）根据华为官网和《机器之心》等，华为昇腾（达芬奇架构）应与谷歌TPU有类似之处。4）共同点是扩展性/AI甚至大模型下特殊操作，区别是Dojo有特殊性（不同处理器设计是“架构向后兼容”，不需要颠覆架构）。
　　计算部分的未来趋势：1）与时俱进，适应AI数据精度/场景特殊运算。2）带宽最大化，延展性关键化。3）核心数可能减少。正文有详细论述。
　　通信部分：DIP和TTPoE是Dojo的网络核心。Dojo系统的构架过程，以node核心为最小单元，每1个D1包含354个nodes、每1个Tile包含25个D1、每1个Tray包含6个Tiles，每个机柜包含2组Tray。Dojo Interface Processor（DIP）用于HBM内存扩容、PCIe扩展、以及对外的网络连接。Tesla Transport Protocol可以对应于CXL、NVLink等，基于以太网提供400Gb/s的核心网络带宽。
　　通信部分的未来趋势：Dojo试图打破冯诺依曼约束，借助软件与网络，平衡系统中的时延、带宽、资源消耗量和传输距离。我们推算Dojo的网络设备与器件使用情况，基础BasePOD 177个机柜的规模下，假设fat-tree的2层交换架构组网且全部使用光通信系统，总共需要14160×2=28320个光模块，对应177个机柜中的53100个D1芯片，另外Host系统预计也需要若干光模块。若Dojo系统与Nvidia A100系统对标，显著差异是网络带宽从200Gb网络升级至400Gb、SRAM与DRAM容量与带宽提升、引入15kw的液冷封装方案，最终整体算力性能显著提升。
　　流量环节：关注中际旭创、华工科技、新易盛、天孚通信、中兴通讯、紫光股份、锐捷网络等；计算环节：关注浪潮信息、胜宏科技（电子)、神州数码（tmt）等；华为产业链：关注华大九天（tmt，EDA）、软通动力（大模型+OS+数据库）、长电科技（电子，封测）、润达医疗（医疗AI）、赛意信息（MetaERP）、中软国际、广电运通、神州数码等；特斯拉和智能车产业链：关注德赛西威、立讯精密（电子）、双环传动（机械&汽车）等。
　　风险：关注由于复工/宏观环境等扰动，2022-2023年内存在业绩波动风险。GPU/DSA、智联汽车、机器人领域一向的风险依然是研究竞争、产业链地位与管理。若难以相对准确地把握，可能会选中了次好的公司，对投资产生不良的结果。