[导读]10月15日晚间,半导体存储龙头兆易创新发布公告,持股5.27%的股东——国家集成电路产业投资基金(下称大基金)拟在15个交易日后的3个月内,以集中竞价交易方式减持不超过1%公司股份,即665.732万股。今年7月份,兆易创新也曾发公告称,在减持计划实施期间内,大基金通过集中竞价...
10月15日晚间,半导体存储龙头兆易创新发布公告,持股5.27%的股东——国家集成电路产业投资基金(下称大基金)拟在15个交易日后的3个月内,以集中竞价交易方式减持不超过1%公司股份,即665.732万股。
今年7月份,兆易创新也曾发公告称,在减持计划实施期间内,大基金通过集中竞价交易方式累计减持公司股份1131.81万股,占公司总股本的2%。截至该公告披露日,大基金持有公司股份3508.99万股,占公司总股本的5.28%。
兆易创新是一家以中国为总部的全球化芯片设计公司。公司主要业务为存储器、微控制器和传感器的研发、技术支持和销售。今年上半年,兆易创新实现营收36.41亿元,同比增长119.62%;归母净利润7.86亿元,同比增长116.32%;扣非净利润7.4亿元,同比增长137.6%。基本每股收益1.19元。据兆易创新表示,营业收入同比增加是存储器业务增加约12.83亿元,微控制器业务增加约5.5亿元,传感器业务增加约1.48亿元,主要是由于公司芯片产品市场需求增加,各业务产品线收入均有所增加。
同日晚间,晶方科技也披露了大基金拟计划自2021年11月6日至2022年2月5日减持不超过4,080,777股,即不超过公司总股本的1%。
晶方科技最新发布的2021年前三季度业绩预增公告显示,经公司财务部门初步测算,预计2021年前三季度实现归属于上市公司股东的净利润为40,800万元至42,000万元,同比2020年前三季度的26,812.24万元增长52.17%至56.64%。
扣除非经常性损益事项后,预计2021年前三季度实现归属于上市公司股东的净利润约为36,900万元至37,800万元,同比2020年前三季度的22,460.38万元增长64.29%至68.30%。
晶方科技表示,本期业绩预增的主要原因公司前三季度封装订单持续饱满,产能与生产规模同比显著提升。与此同时公司持续加强封装技术工艺的拓展创新,汽车电子等应用领域量产规模不断提升,中高像素产品逐步导入量产、Fan-out技术在大尺寸高像素领域的量产规模持续扩大、晶圆级微型镜头业务商业化应用规模不断提升。
值得注意的是,今年以来,安集科技、长川科技、长电科技、国科微、华虹半导体、三安光电、瑞芯微等相继发布大基金减持计划公告。有券商分析认为,随着大基金的良性退出,更有利于将资金针对性地投入到较为薄弱的设备材料领域,帮助国内企业在高额研发投入下打造更加良好的生态,早日实现在关键领域上对国外设备的替代,扶持国内半导体设备企业做大做强。
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少一次回写、少一次读回,按理说融合应更快,可很多内核一融合反而掉速,问题常不在算子数学,而在活跃状态被拉得太长。AI芯片做编译优化时,最容易高估的不是融合收益,而是寄存器和片上暂存能否接住融合后的活跃值。
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峰值带宽写得很高,实际执行却总像喂不饱阵列,这种落差常常不在 HBM 规格本身,而在数据流并没有均匀走到每一条通路。AI芯片若把外存分布和片上互连解耦看,理论带宽再大也会先堵死在局部热点。
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模型并不轻,单次推理却总跑不出预期吞吐,这种问题在小批量场景尤其常见。AI芯片面对在线推理、实时控制或多租户请求时,最难受的往往不是峰值算力不够,而是流水线永远没被真正填满。
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理论上跳过零值就能省算力,可很多稀疏加速器一上真模型,利用率却远没想象中高。AI芯片要把稀疏红利吃满,难点并不在于识别零,而在于元数据和负载波动会把省下来的乘法重新花在别处。
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模型规模没变,利用率却总上不去,很多时候不是算力单元太少,而是片上缓存先被撑爆。AI芯片一旦把局部存储和分块调度看得过于理想,乘加阵列就会反复等数据,而不是持续吃满。
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标称功耗没超预算,频率却总是跑不久就掉下来,这类现象往往不是散热器不够大这么简单。AI芯片在高并发矩阵和缓存访问同时拉满时,最先撞上的常常是瞬态供电边界和热控反馈,而不是长期平均功耗。
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权重和激活一降到低比特,吞吐是上去了,精度却常常不是线性下降,而是在某几个层面突然断崖。AI芯片做低比特计算时,最危险的并不是量化本身,而是量化误差和累加边界在同一层上叠加失控。
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没有直接宕机,结果却偶尔漂,最难排查的往往不是显性故障,而是链路里有位翻转悄悄穿过去了。AI芯片规模一大、存储层次一深,静默错误的风险通常不是单个大故障点,而是许多小概率事件在长时间运行中被累加放大。
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单卡算得快,多卡一并起来却先卡在同步上,这类问题通常不是算子变慢,而是互连把并行收益吃掉了。AI芯片进入多卡训练后,真正决定扩展效率的往往不是单点峰值带宽,而是最慢那轮 AllReduce 和最拥挤那段拓扑。
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同一模型换个序列长度、分辨率或专家路由比例,延迟就抖,这类问题往往不是算子突然退化,而是运行时没能把变化中的形状稳稳接住。AI芯片一旦从静态基准走进动态业务,调度和内存池会比峰值算力更早暴露短板。
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