計(jì)算機(jī)行業(yè)AIGC系列之二十三：算力網(wǎng)絡(luò)再討論！從Dojo架構(gòu)到算法的硬件延伸

算力網(wǎng)絡(luò)再討論！從Dojo架構(gòu)到算法的硬件延伸——AIGC系列之二十三證券分析師：李國盛A0230521080003ligs@楊海晏A0230518070003黃忠煌A0230519110001林起賢A0230519060002劉洋A0230513050006劉菁菁A0230522080003王珂A0230521120002戴文杰A0230522100006聯(lián)系人：李國盛ligs@《?與軟件和應(yīng)用層面脫鉤。算力網(wǎng)絡(luò)主線新一階段的重要機(jī)會(huì)，應(yīng)核心關(guān)注海外爆款應(yīng)用或模型側(cè)重大更新（Tesla商400G全光網(wǎng)推進(jìn)建設(shè)、本土模型訓(xùn)練組網(wǎng)等加速，國內(nèi)市場(chǎng)的高速網(wǎng)絡(luò)需求AI服務(wù)器計(jì)算環(huán)節(jié)、華為產(chǎn)業(yè)鏈以及特斯拉與智能車產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)標(biāo)的應(yīng)重點(diǎn)關(guān)?1）帶寬與連接架構(gòu)是決定算力性能的因素；2）芯片層面的高速chip-to-chip連接方案是高速網(wǎng)絡(luò)、光通信需求與當(dāng)前AI算力算法領(lǐng)域其他巨頭不同，Tesla的AI方案根植于其能源/車/具身智能等垂直場(chǎng)景，具有獨(dú)特性和難復(fù)?市場(chǎng)對(duì)國內(nèi)算力網(wǎng)絡(luò)的需求有預(yù)期差。我們基的NVLink延伸至設(shè)備間互聯(lián)；Dojo是2Dmesh到3D組網(wǎng)，解決數(shù)據(jù)存取瓶頸；TPU則明顯從算法到硬件矩陣?GPU/DSA、智聯(lián)汽車、機(jī)器人領(lǐng)域一向的風(fēng)險(xiǎn)依然是研究競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)業(yè)鏈地位與管理。若難以相對(duì)準(zhǔn)確地把握，可34.結(jié)論、相關(guān)標(biāo)的與風(fēng)險(xiǎn)提示《?2020.08：馬斯克推特表示?2023.06：Dojo初步應(yīng)用輸出；官宣23年7月正式推出exaPOD，特斯拉將會(huì)在2024年1月前擁有全球top5算力、2024年10月100exaFLOPs算力；2）芯片層面的高速chip-to-chip連接方1.1Dojo：第一性原理是數(shù)據(jù)存取）：1.1Dojo：第一性原理是數(shù)據(jù)存?。?；）；T液冷模組1.1Dojo：第一性原理是數(shù)據(jù)存取液冷模組核心算力單元18000Amps電源管理資料來源：Tesla，HotChips，《?DIP部署在6個(gè)Tile組成的陣列的邊緣部以太網(wǎng)交換機(jī)連接其他的DIP。資料來源：Tesla，HotChips，《?TeslaTransportProtocol（TTP，類似地可以對(duì)應(yīng)于CXL、NVLink等TTP帶寬達(dá)到900GBps）；?也就是說：每6個(gè)Tile對(duì)應(yīng)20個(gè)DIP卡、每個(gè)DIP卡又對(duì)應(yīng)了1個(gè)50GBps接口（也就是400Gb的網(wǎng)絡(luò)6個(gè)Tile、20個(gè)DIP等組成一個(gè)Tray單《資料來源：TeslaAIDay視頻，申萬宏源研究1.2網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，視角從2D到3D 以及CPU為核心的Host組成1個(gè)機(jī)柜（最小的集群?jiǎn)卧?。Tile通過搭配的DIP和TTPoE對(duì)外形成因此每機(jī)柜對(duì)外的400Gb連接數(shù)量為1）1個(gè)Dojo機(jī)柜：機(jī)柜側(cè)的400Gb模塊數(shù)量為40個(gè)，交換機(jī)側(cè)配對(duì)40個(gè)那么Dojo機(jī)柜側(cè)的400Gb模塊數(shù)量為10×40=400個(gè)，機(jī)柜到L1交換機(jī)之間的模塊數(shù)量是400×2=800?（但由于D1不能等效為GPU的核心，且華為昇騰/英偉達(dá)H100/谷歌TPU與特斯拉Dojo的設(shè)計(jì)思想迥異。這僅證明訓(xùn)練芯片越來越多樣化/延展化/適配更多的AI場(chǎng)景，實(shí)際上對(duì)網(wǎng)絡(luò)的重視整體利好光模塊投入）3）另外Host系統(tǒng)預(yù)計(jì)也需要若干光模塊，通過DojoNetworkInterfaceCard和TTPoE協(xié)議進(jìn)行Host(CPUDRAM)Host(CPUDRAM)Tile900GB/s50GB/s(400Gb/s）Host(CPUDRAM)Host(CPUDRAM)Cabinet101.2網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，視角從2D到3DHost(CPUDRAM)Host(CPUDRAM)Tile900GB/s50GB/s(400Gb/s）Host(CPUDRAM)Host(CPUDRAM)Cabinet10Dojo的物理架構(gòu)，實(shí)際上是均一化的算力單元組成的“Seaofnodes”Host(CPUDRAM)Host(CPUDRAM)Cabinet01Host(CPUDRAM)Host(CPUDRAM)Host(CPUDRAM)9TB/s9TB/sHost(CPUDRAM)Host(CPUDRAM)Host(CPUDRAM)資料來源：申萬宏源研究SwitchSwitch1.2網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，視角從2D到3DSwitchSwitch外部交換機(jī)和Host系統(tǒng)輔助數(shù)據(jù)Ingest和Memory，必要時(shí)形成全局3D網(wǎng)絡(luò)HostSystem(CPUDRAM)資料來源：申萬宏源研究《資料來源：HotChips，申萬宏源研究注：橫軸單位是路徑相對(duì)長(zhǎng)度，縱軸單位是資源利用水平。聚焦在同步（synchronization）、AllRed?Dojo系統(tǒng)的多數(shù)數(shù)據(jù)處理可以在Tile或數(shù)個(gè)Tiles的層級(jí)上完成，因此主要的數(shù)據(jù)傳輸通過相鄰D1 ?而在數(shù)據(jù)傳輸路徑太長(zhǎng)時(shí)（例如橫跨兩個(gè)機(jī)柜則可以通過外部TTPoE平衡時(shí)延和帶寬。4.結(jié)論、相關(guān)標(biāo)的與風(fēng)險(xiǎn)提示《與當(dāng)前AI算力算法領(lǐng)域其他巨頭不同，Tesla的AI方案根植于其能源/車/具身智能等垂性和難復(fù)制性。理由如下：?Tesla場(chǎng)景的獨(dú)特性也是研發(fā)Dojo這款DSA的客觀條件（例如公司存量算力資源的較大比例分配于Autolabeling、Occupancynet?Tesla的云與數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景并非業(yè)務(wù)重心，智能終端才是，因而復(fù)雜的大集群并非其算力方案最優(yōu)解；優(yōu)化與資源調(diào)配的靈活度。?不同處理器的設(shè)計(jì)架構(gòu)一般“向后兼容”。英偉達(dá)的Hopper(當(dāng)前H100，H800)仍然與費(fèi)米架構(gòu)有亦設(shè)計(jì)用于大型數(shù)據(jù)中心。布于2016年；特斯拉Dojo發(fā)布于2020年?！段覀冋J(rèn)為，Dojo最鮮明的設(shè)計(jì)語言是：標(biāo)準(zhǔn)化、分布式、指向性（專用性）強(qiáng)。極簡(jiǎn)設(shè)計(jì)，上文我們提到，Dojo的第一性?片內(nèi)無HBM；片內(nèi)SRAM大小類似L2?此外標(biāo)準(zhǔn)化的IC成本也更低，例如?而對(duì)比同等功耗/算力水平的方案（例如NvidiaA100微觀層面上：首相似之處是都追求更高的互聯(lián)帶寬/更優(yōu)的時(shí)延，提升矩陣乘的性能等，也是行業(yè)趨勢(shì)——網(wǎng)絡(luò)和算力性能要同步提升。2.1硬件架構(gòu)，服從于算法設(shè)計(jì)2010年以來英偉達(dá)GPU主要架構(gòu)可以推測(cè)行業(yè)趨勢(shì)：注重互聯(lián)，對(duì)AI支持與時(shí)俱進(jìn)（從CudaCore到TensorCore，增加對(duì)INT/BF16等持），注重帶寬和擴(kuò)展性而非核心數(shù)量等 SM單元精簡(jiǎn)（192到128）4TensorCores注2：Nvidia的SM：streamingmultiprocessor。SP（streamingprocessor）是其最基本的處理單元注3：NVLink是英偉達(dá)（NVIDIA）開發(fā)并推出的一種總線及其通信協(xié)議。其采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)結(jié)構(gòu)、串列傳輸，用于中央處理器（CPU）與圖形處理器（GPU注4：SFU，特殊函數(shù)單元，Specialfuncti注6：SMX，可以理解為大號(hào)的SM。Kepler中每個(gè)SMX單元中的Register較Fermi的SM單元放大一倍注7：浮點(diǎn)精度對(duì)應(yīng)不同AI訓(xùn)練要點(diǎn)。如安培架構(gòu)對(duì)稀疏矩陣支持利于CV分割、對(duì)象檢測(cè)、通信編碼等。訓(xùn)練/推理任務(wù)常用FP16/BF16/TF32/INT8資料來源：Nvidia官方網(wǎng)站，NvidiaA100datasheet等，申萬宏源研究2.2Dojo的資源池“可編程”?Tesla的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是視頻，數(shù)據(jù)加載/視頻處理的難度高，不同模型對(duì)計(jì)算/存儲(chǔ)/帶寬的要?傳統(tǒng)的GPU服務(wù)器，最小算力單元的“顆粒度”太高，而“1機(jī)8卡”的主流結(jié)構(gòu)使得算力資源的靈活調(diào)配存在局限性；而Dojo系統(tǒng)類似“俄羅斯方塊”，每個(gè)Die、Tile標(biāo)準(zhǔn)化程度高，且“無縫”高資料來源：Tesla，申萬宏源研究資料來源：申萬宏源研究《谷歌TPU通過脈動(dòng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)矩陣乘法，解決算力和I/O的瓶頸；其TPU架構(gòu)也是矩陣乘法優(yōu)化的體現(xiàn) SupportforEmbeddings，申萬宏源研究資料來源：申萬宏源研究2.3提升性能的思路眾多，大廠各有異同如果把模型訓(xùn)練類比為一個(gè)龐大的流程工業(yè)企業(yè)，其中有數(shù)以萬計(jì)的車間（處理單元）負(fù)責(zé)不同工間中有眾多工人（計(jì)算核心每個(gè)車間都有專屬的倉庫（SRAM）短暫地貯存了不同規(guī)模的原材料或半成品（參數(shù)、模型、數(shù)據(jù)等同時(shí)工廠層級(jí)也有倉庫（DRAM）和生產(chǎn)集控中心（Hostsystem）。第1階段第1階段第1階段第1階段第2階段第2階段第2階段第2階段第3階段第3階段第3階段第3階段……2.3提升性能的思路眾多，大廠各有異同由于Dojo系統(tǒng)中的每個(gè)芯片都可以和相鄰芯片進(jìn)行交互，片上SRAM靈活且相鄰單元的片間帶寬與時(shí)延思路二（Dojo不同車間（D1）相互連通，集控中心（Host）通過幾個(gè)特定節(jié)點(diǎn)（DIP）將材料和生產(chǎn)工具分發(fā)至各個(gè)車間，車間1的半成品即時(shí)流轉(zhuǎn)到下一個(gè)車間2進(jìn)行接下來工序的生產(chǎn)……不“流水線”式的處理流程，在特定規(guī)模的任務(wù)第1階段第1階段第2階段第3階段第2階段第3階段………………第1階段第2階段第3階段……第1階段第2階段第3階段……視頻數(shù)據(jù)輸入（包括加載、解碼、增強(qiáng)、矯正、GroundTruth等在內(nèi)的需求非常多樣訓(xùn)練后控制輸出。Dojo的分布式流程更切合以上需求。資料來源：申萬宏源研究資料來源：HotChips，申萬宏源研究資料來源：Nvidia，申萬宏源研究《資料來源：Nvidia，申萬宏源研究此外，Dojo的CFP精度創(chuàng)新，體現(xiàn)了視覺為主的場(chǎng)景下對(duì)精度與速度的取舍。當(dāng)前常見的AI數(shù)據(jù)精度例如FP8、FP16、延展性/并發(fā)性。?數(shù)據(jù)精度的要素包括正負(fù)號(hào)、尾數(shù)、指數(shù)（科學(xué)計(jì)數(shù)法）等，不同的尾數(shù)精準(zhǔn)度和指數(shù)范圍組成了數(shù)據(jù)的不同精度，同時(shí)在矩陣運(yùn)算時(shí)也占用了不同的算力資源。?不同的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)精度要求差異巨大。例如谷歌通過舍棄FP32部分尾數(shù)的方式（軟件方式）在TPUv3一代引入BFP16，兼顧了精確度和計(jì)算速度。CFP8和CFP16兩種可配置精度。在數(shù)據(jù)的處理，CFP16在很多情況下也可以替代FP32。通過引入一段可以調(diào)整的Bias（硬件方式Dojo 的性能得到極大釋放。244.結(jié)論、相關(guān)標(biāo)的與風(fēng)險(xiǎn)提示3.1谷歌TPU：迭代至v4，ASIC3D組網(wǎng)適配AI需求谷歌自研TPU可追溯至2014年；據(jù)谷MachineLearningwithHardwareSupportf案。據(jù)歷代發(fā)布數(shù)據(jù)：?TPUv1主要用于推理場(chǎng)景，單向架構(gòu)，發(fā)布于2015年；ICILink做芯片互聯(lián)、分別496Gbps帶寬（類似NVLink發(fā)布于2017年；資料來源：Google，申萬宏源研究25（128個(gè)業(yè)務(wù)端口+8個(gè)測(cè)試維護(hù)端口因此上述48臺(tái)交換機(jī)可用于連接64個(gè)block（每個(gè)block有64個(gè)芯片）（128個(gè)業(yè)務(wù)端口+8個(gè)測(cè)試維護(hù)端口因此上述48臺(tái)交換機(jī)可用于連接64個(gè)block（每個(gè)block有64個(gè)芯片）中的48對(duì)光連接。?一個(gè)TPUv4板卡有4個(gè)芯片，一個(gè)TPUv4Pod由4096個(gè)芯片（1024個(gè)板卡）組成。?一個(gè)4x4x4的block有64個(gè)芯片（16個(gè)板卡，右下圖示每個(gè)block有6個(gè)面（正立方體的6個(gè)），相對(duì)面的link連接同一臺(tái)交換機(jī)，因此64個(gè)芯片的光連接有96/2=48對(duì)，對(duì)應(yīng)48臺(tái)交換機(jī)。不同于過去的平面組網(wǎng)，TPUv4組網(wǎng)方式是“3D立方體”組網(wǎng)不同于過去的平面組網(wǎng)，TPUv4組網(wǎng)方式是“3D立方體”組網(wǎng)資料來源：Google，申萬宏源研究26資料來源：Google，申萬宏源研究273.1谷歌TPU：迭代至v4，ASIC3D組網(wǎng)適配AI需求作用，負(fù)責(zé)Chip-to-chip互聯(lián)以及板間互聯(lián)。?在TPUv4一代，每個(gè)芯片對(duì)應(yīng)6路ICILinks，每一路448Gbps帶寬，其中2路用于板卡上4個(gè)芯片的互聯(lián)，另外4路則用于對(duì)外的3D組網(wǎng)。柜，每個(gè)機(jī)柜有16組服務(wù)器（板卡對(duì)應(yīng)16×4=64個(gè)間的互聯(lián)使用無源銅纜連接；柜、以及光纖與光模塊、液冷模塊，共同組成了 與網(wǎng)絡(luò)同行_________ 與網(wǎng)絡(luò)同行_________MEMS陣列結(jié)合光環(huán)路器、波分復(fù)用光模塊實(shí)谷歌OCS方案通過MEMS陣列調(diào)整光路，靈活配置AI算力資料來源：Google，申萬宏源研究28谷歌OCS方案仍然依賴光模塊產(chǎn)生光信號(hào)、借助光纖進(jìn)行信 資料來源：Google，申萬宏源研究成本、功耗、頻譜效率、可擴(kuò)展性等因素平衡，通信環(huán)節(jié)需求進(jìn)一步提升。?與PSM解決方案相比，WDM光學(xué)技術(shù)最大限度地提高了OCS端口的效率和使用率，單模是OCS技術(shù)的兼容性和擴(kuò)展性所需要的。?此外，光環(huán)路器（circulators）被耦合到光模塊上，以實(shí)現(xiàn)單模雙向鏈路傳輸，從而為每根光纖和器和光纖組件在很大程度上與數(shù)據(jù)速率無關(guān)，可以用于多代網(wǎng)絡(luò)和不同速度的互連。而波分復(fù)用的單模光模塊正在從800G向1.6T演進(jìn)。谷歌單模WDM光模塊迭代路徑，當(dāng)前恰好是800G節(jié)點(diǎn)，預(yù)計(jì)很快導(dǎo)入1.6T迭代至1.6T以上，光通信領(lǐng)域技谷歌單模WDM光模塊迭代路徑，當(dāng)前恰好是800G節(jié)點(diǎn)，預(yù)計(jì)很快導(dǎo)入1.6T白皮書，使用單模技術(shù)來實(shí)現(xiàn)800G-SR8場(chǎng)景（60~100m）互連開始具資料來源：Google，申萬宏源研究3020222020圖像生成20222020圖像生成?星河AI網(wǎng)絡(luò)方案的亮點(diǎn)體現(xiàn)在（華為公開披露）：絡(luò)實(shí)現(xiàn)2250節(jié)點(diǎn)（18000張卡）超大規(guī)模）；AI網(wǎng)絡(luò)需適應(yīng)大模型的多模態(tài)趨勢(shì)多模態(tài)階段2023大模型階段20202021多模態(tài)階段2023大模型階段2020文字生成資料來源：華為星河AI網(wǎng)絡(luò)白皮書，申萬宏源研究但并不意味著網(wǎng)絡(luò)需求萎縮；原因是高性價(jià)比的RoCE本身也是RMDA網(wǎng)絡(luò)（內(nèi)存遠(yuǎn)程直接訪問，也是InfiniBand的基礎(chǔ)更利于主流交換機(jī)廠商的放量。無需操作系統(tǒng)內(nèi)核的介入（相比于傳統(tǒng)TCP/IP尤其的連接需求。英偉達(dá)解決集群性能瓶頸的方式是引入InfiniBand網(wǎng)絡(luò)，并將C2C場(chǎng)景下應(yīng)用的NVLink延伸至設(shè)備間互聯(lián)。而未來“普適化”的RoCE網(wǎng)絡(luò)也是資料來源：華為，申萬宏源研究?例如，據(jù)紫光股份公眾號(hào)：“最新發(fā)布的析性能3倍提升……網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接部分，同時(shí)支持三400GRoCE解決方案經(jīng)實(shí)際部署和第三方持高效率的AIGC計(jì)算的連接?！边\(yùn)營商400G全光網(wǎng)推進(jìn)建設(shè)、本土模型訓(xùn)練組網(wǎng)334.結(jié)論、相關(guān)標(biāo)的與風(fēng)險(xiǎn)提示《結(jié)論以及國內(nèi)新一輪的模型與應(yīng)用開發(fā)。我們判斷，隨著我們認(rèn)為，硬件架構(gòu)服從于算法設(shè)計(jì)。與當(dāng)前AI算力算法領(lǐng)域其他巨頭不同（二）市場(chǎng)對(duì)國內(nèi)算力網(wǎng)絡(luò)的需求有預(yù)期差。網(wǎng)，解決數(shù)據(jù)存取瓶頸；TPU則明顯從算法到硬件矩陣化。結(jié)合本土產(chǎn)業(yè)實(shí)際，未來“普適化”的RoCE等網(wǎng)絡(luò)以及400G以上速率的光通信是重要方向。資料來源：Tesla，HotChips，申萬宏《算力網(wǎng)絡(luò)與流量環(huán)節(jié)：中際旭創(chuàng)、新易盛、天孚通信、華工科技、中興通訊、紫光股份、銳捷網(wǎng)絡(luò)、源杰科技、盛科通信等。AI服務(wù)器計(jì)算環(huán)節(jié)：關(guān)注浪潮信息、勝宏科技華為產(chǎn)業(yè)鏈：關(guān)注軟通動(dòng)力（大模型+OS+數(shù)據(jù)庫）、華大九天（tmt，EDA）、長(zhǎng)電科技（電子，封測(cè)）、潤(rùn)達(dá)醫(yī)療（醫(yī)療AI）、賽意信息（MetaERP）、中軟國際、廣電運(yùn)通、神州數(shù)碼等；特斯拉與智能車產(chǎn)業(yè)鏈：關(guān)注德賽西威、立訊精密（電子）、雙環(huán)傳動(dòng)（機(jī)械&汽車）、精鍛科技、愛柯迪、岱美股份等。GPU/DSA、智聯(lián)汽車、機(jī)器人領(lǐng)域一向的風(fēng)險(xiǎn)依然是研究競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)業(yè)鏈地位與管理。若難以相對(duì)準(zhǔn)確地相關(guān)公司估值表預(yù)測(cè)凈利潤(rùn)預(yù)測(cè)凈利潤(rùn)證券簡(jiǎn)稱證券簡(jiǎn)稱中國電信寶信軟件紫光股份億聯(lián)網(wǎng)絡(luò)星網(wǎng)銳捷華工科技中際旭創(chuàng)新易盛銳捷網(wǎng)絡(luò)中國聯(lián)通收盤價(jià)(元)收盤價(jià)(元)000938.SZ300628.SZ002396.SZ000988.SZ300308.SZ300502.SZ301165.SZ479.74資料來源：Wind，申萬宏源研究注：紫光股份、星網(wǎng)銳捷、中際旭創(chuàng)、新易盛、銳捷網(wǎng)絡(luò)、中國聯(lián)通凈利潤(rùn)取Wind一致信息披露本報(bào)告署名分析師具有中國證券業(yè)協(xié)會(huì)授予的證券投資咨詢執(zhí)業(yè)資格并注冊(cè)為證券分析師，以勤勉的職業(yè)態(tài)度、專業(yè)審慎的研究方法，使用合法合規(guī)的信息，獨(dú)立、客觀地出具本報(bào)告,并對(duì)本報(bào)告的內(nèi)容和觀點(diǎn)負(fù)責(zé)。本人不曾因，不因，也將不會(huì)因本報(bào)告中的具體推薦意見或觀點(diǎn)而直接或間接收到任何形式的補(bǔ)償。本公司隸屬于申萬宏源證券有限公司。本公司經(jīng)中國證券監(jiān)督管理委員會(huì)核準(zhǔn)，取得證券投資咨詢業(yè)務(wù)許可。本公司關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)在法律許可情況下可能持有或交易本報(bào)告提到的投資標(biāo)的，還可能為或爭(zhēng)取為這些標(biāo)的提供投資銀行服務(wù)。本公司在知曉范圍內(nèi)依法合規(guī)地履行披露義務(wù)?？蛻艨赏ㄟ^compliance@索取有關(guān)披露資料或登錄信息披露欄目查詢從業(yè)人員資質(zhì)情況、陳idan證券的投資評(píng)級(jí)：以報(bào)告日后的6個(gè)月內(nèi)，證券相對(duì)于市場(chǎng)基準(zhǔn)指數(shù)的漲跌幅為標(biāo)準(zhǔn)，定義如下：買入（Buy）增持（Outperform）中性(Neutral)減持(Underperform)行業(yè)的投資評(píng)級(jí)：：相對(duì)強(qiáng)于市場(chǎng)表現(xiàn)20％以上；：相對(duì)強(qiáng)于市場(chǎng)表現(xiàn)520%;：相對(duì)市場(chǎng)表現(xiàn)在－5％～＋5％之間波動(dòng)；：相對(duì)弱于市場(chǎng)表現(xiàn)5％以下。以報(bào)告日后的6個(gè)月內(nèi)，行業(yè)相對(duì)于市場(chǎng)基準(zhǔn)指數(shù)的漲跌幅為標(biāo)準(zhǔn)，定義如下：看好（Overweight）中性(Neutral)看淡(Underweight)本報(bào)告采用的基準(zhǔn)指數(shù)證券的投資評(píng)級(jí)：：行業(yè)超越整體市場(chǎng)表現(xiàn)；：行業(yè)與整體市場(chǎng)表現(xiàn)基本持平；：行業(yè)弱于整體市場(chǎng)表現(xiàn)。：滬深300指數(shù)以報(bào)告日后的6個(gè)月內(nèi)，證券相對(duì)于市場(chǎng)基準(zhǔn)指數(shù)的漲跌幅為標(biāo)準(zhǔn)，定義如下：買入（BUY）：增持（Outperform）持有（Hold）減持（Underperform）賣出（SELL）行業(yè)的投資評(píng)級(jí)：：股價(jià)預(yù)計(jì)將上漲20%以上；：股價(jià)預(yù)計(jì)將上漲10-20%；：股價(jià)變動(dòng)幅度預(yù)計(jì)在-10%和+10%之間；：股價(jià)預(yù)計(jì)將下跌10-20%；：股價(jià)預(yù)計(jì)將下跌20%以上。以報(bào)告日后的6個(gè)月內(nèi)，行業(yè)相對(duì)于市場(chǎng)基準(zhǔn)指數(shù)的漲跌幅為標(biāo)準(zhǔn)，定義如下：看好（Overweight）中性(Neutral)看淡（Underweight）本報(bào)告采用的基準(zhǔn)指數(shù)：行業(yè)超越整體市場(chǎng)表現(xiàn)；：行業(yè)與整體市場(chǎng)表現(xiàn)基本持平；：行業(yè)弱于整體市場(chǎng)表現(xiàn)。：恒生中國企業(yè)指數(shù)（HSCEI）我們?cè)诖颂嵝涯煌C券研究機(jī)構(gòu)采用不同的評(píng)級(jí)術(shù)語及評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。我們采用的是相對(duì)評(píng)級(jí)體系，表示投資的相對(duì)比重建議；投資者買入或者賣出證券的決定取決于個(gè)人的實(shí)際情況，比如當(dāng)前的持倉結(jié)構(gòu)以及其他需要考慮的因素。投資者應(yīng)閱讀整篇報(bào)告，以獲取比較完整的觀點(diǎn)與信息，不應(yīng)僅僅依靠投資評(píng)級(jí)來推斷結(jié)論。申銀萬國使用自己的行業(yè)分類體系，如果您對(duì)我們的行業(yè)分類有興趣，可以向我們的銷售員索取。本報(bào)告由上海申銀萬國證券研究所有限公司（隸屬于申萬宏源證券有限公司，以下簡(jiǎn)稱“本公司”）在中華人民共和國內(nèi)地（香港、澳門、臺(tái)灣除外）發(fā)布，僅供本公司的客戶（包括合格的境外機(jī)構(gòu)投資者等合法合規(guī)的客戶）使用。本公司不會(huì)因接收人收到本報(bào)告而視其為客戶。有關(guān)本報(bào)告的短信提示、電話推薦等只是研究觀點(diǎn)的簡(jiǎn)要溝通，需以