1007

Huawei использует совершенно иной подход к конкуренции с Nvidia в области вычислений с использованием искусственного интеллекта. Вместо того чтобы пытаться создать единый чип, который просто превзойдёт Nvidia в прямом сравнении, Huawei строит альтернативную вычислительную платформу для ИИ на основе массивных процессорных кластеров, передовых сетевых технологий, оптических межсоединений, собственного программного обеспечения и крупномасштабной системной архитектуры. На конференции Huawei Connect компания представила дорожную карту, в центре которой находятся процессоры Ascend следующего поколения и система Atlas 960E. Huawei заявляет, что Ascend 960 нацелен на производительность около 2 петафлопс в вычислениях FP8 и 4 петафлопс в вычислениях FP4, в то время как Atlas 960E предназначен для объединения 4096 процессоров Ascend в единую крупномасштабную вычислительную систему для ИИ. Это заявленные Huawei характеристики и цели, а не результаты независимых сравнительных тестов. Однако, более важная история не в одном чипе. Важна архитектура. Huawei пытается компенсировать отсутствие доступа к самым передовым в мире технологиям производства чипов, объединяя тысячи процессоров и повышая скорость их взаимодействия. Ее подход, основанный на использовании оптики, близкой к корпусу, включая оптический процессор High1, предназначен для передачи огромных объемов данных между вычислительными компонентами, одновременно уменьшая узкое место в обмене данными, которое становится все более важным по мере роста кластеров ИИ. Стратегия распространяется и на программное обеспечение. Главное преимущество Nvidia заключается не только в её кремниевых чипах. CUDA стала одной из сильнейших программных экосистем в области вычислений ИИ, вокруг которой построены разработчики, фреймворки, модели и инфраструктура центров обработки данных. Поэтому Huawei пытается разработать альтернативную экосистему на основе оборудования Ascend посредством разработки с открытым исходным кодом, существующих фреймворков ИИ, отечественных моделей и китайских разработчиков. Но существуют серьезные препятствия. Ключевой момент заключается в том, что Huawei не нужно производить самый быстрый в мире отдельный чип ИИ, чтобы создать серьезную альтернативу. Вместо этого компания могла бы создавать системы, ориентированные на масштабирование. Тысячи процессоров. Огромный объем памяти. Более быстрые межсоединения. Специализированные сети. Отечественное программное обеспечение. И экосистема, разработанная специально для китайских разработчиков ИИ. Это создает совершенно иной тип конкуренции. Nvidia по-прежнему обладает значительными структурными преимуществами, включая доступ к передовым технологиям производства, высокую производительность однокристальных систем, энергоэффективность, CUDA, зрелую экосистему разработчиков и огромную глобальную сеть центров обработки данных. Huawei пока не продемонстрировала, что преодолела эти преимущества. Но экспортные ограничения также создали мощный стимул для Huawei и всего технологического сектора Китая к разработке альтернатив, а не к сохранению зависимости от иностранного оборудования. Настоящее испытание еще впереди. Сможет ли Huawei произвести достаточное количество передовых процессоров? Сможет ли она обеспечить достаточное количество памяти HBM? Сможет ли повысить выход годной продукции? Смогут ли эти огромные кластеры надежно работать в масштабе? Сможет ли программная экосистема Huawei стать конкурентоспособной по сравнению с CUDA? И сможет ли ее крупномасштабная архитектура стать экономически устойчивой за пределами ограниченного стратегического развертывания? Эти вопросы остаются без ответа. Ясно одно: конкуренция в полупроводниковой отрасли в сфере ИИ становится чем-то большим, чем просто гонка между отдельными чипами. Всё чаще это конкуренция между целыми вычислительными экосистемами — производством, процессорами, памятью, сетями, программным обеспечением, разработчиками и центрами обработки данных. Huawei делает ставку на то, что если ей не удастся выиграть гонку Nvidia на условиях Nvidia, она сможет изменить условия самой гонки. #Huawei #Nvidia #AI #ArtificialIntelligence #HuaweiAscend #Ascend960 #Atlas960E #AIChips #Semiconductors #ChipWar #ChinaTech #CUDA #HBM #AIComputing #TechWar #USChina #SemiconductorWar #HuaweiAI