A Huawei inicia as remessas em massa de Ascend 910C, apesar das restrições dos EUA
Conjunto de Chips de IA Ascend 910C da Huawei Preparado para Envio em Massa
A Huawei está se preparando para enviar seu chip de IA Ascend 910C em grande escala já no próximo mês, revelam fontes próximas à empresa. Embora algumas unidades já tenham sido despachadas, essa iniciativa representa um avanço crucial para as empresas chinesas em sua busca por alternativas nacionais aos semicondutores fabricados nos EUA.
Contexto do Lançamento
O momento desse lançamento é crítico, pois os desenvolvedores chineses estão enfrentando restrições mais rigorosas ao hardware da Nvidia. O governo dos EUA recentemente determinou que as vendas do chip de IA H20 da Nvidia para a China exigem uma licença de exportação, pressionando os desenvolvedores locais a buscar soluções capazes de lidar com tarefas extensivas de treinamento e inferência.
Especificações Técnicas do Ascend 910C
O Ascend 910C, embora não seja fabricado com os nós de processo mais recentes, oferece uma solução prática. É essencialmente uma versão aprimorada do 910B, apresentando um design de pacote duplo com dois processadores que aumentam tanto o desempenho quanto a memória. Fontes internas afirmam que seu desempenho é comparável ao do H100 da Nvidia.
Em vez de buscar a tecnologia de fabricação mais recente, a Huawei optou por uma abordagem mais robusta. Ao integrar múltiplos chips e interconexões ópticas de alta velocidade, eles visam amplificar o desempenho do sistema. Essa estratégia é fundamental para o sistema CloudMatrix 384, uma plataforma de IA em escala de rack abrangente projetada para treinar modelos de grande escala.
CloudMatrix 384: Um Olhar Mais Atento
O sistema CloudMatrix 384 incorpora 384 chips Ascend 910C distribuídos em 16 racks—12 para computação e 4 para rede. Diferentemente dos sistemas tradicionais baseados em cobre, o design da Huawei utiliza interconexões ópticas, que facilitam a comunicação de alta largura de banda em todo o sistema. Segundo a SemiAnalysis, ele inclui 6.912 transceptores ópticos LPO de 800G, criando uma rede óptica de malha completa.
Essa configuração permite que o CloudMatrix 384 entregue cerca de 300 petaFLOPs de potência computacional BF16, superando o sistema GB200 NVL72 da Nvidia, que atinge cerca de 180 petaFLOPs BF16. Além disso, o CloudMatrix possui largura de banda de memória e capacidade superiores, oferecendo mais que o dobro da largura de banda e mais de 3,6 vezes a capacidade de memória de alta largura de banda (HBM) em comparação com seu equivalente da Nvidia.
Compromissos de Desempenho
No entanto, o sistema da Huawei não está isento de compromissos. Estima-se que seja 2,3 vezes menos eficiente por operação de ponto flutuante em comparação com o GB200 da Nvidia e tem menor eficiência energética por unidade de largura de banda e capacidade de memória. Apesar dessas desvantagens, a solução da Huawei fornece a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA avançados em escala.
Fabricação e Cadeia de Suprimentos
O principal fabricante de chips da China, SMIC, está supostamente produzindo componentes-chave para o 910C usando seu processo de 7nm N+2. No entanto, preocupações com o rendimento persistem, e algumas unidades do 910C supostamente contêm chips da TSMC, produzidos para a empresa chinesa Sophgo. A Huawei, no entanto, nega o uso de componentes da TSMC.
O Departamento de Comércio dos EUA está atualmente investigando os laços entre a TSMC e a Sophgo, após a descoberta de um chip projetado pela Sophgo no processador 910B anterior da Huawei. A TSMC insiste que não fornece à Huawei desde 2020 e permanece em conformidade com as regulamentações de exportação.
Recepção no Mercado e Perspectivas Futuras
No final de 2023, a Huawei começou a distribuir amostras iniciais do 910C para empresas de tecnologia selecionadas e abriu seus livros de pedidos. De acordo com a consultoria Albright Stonebridge Group, o chip está posicionado para se tornar a escolha preferida para empresas chinesas que desenvolvem grandes modelos de IA ou implementam capacidades de inferência, especialmente em meio aos controles de exportação de semicondutores pelos EUA.
Embora o Ascend 910C possa não competir com a Nvidia em termos de eficiência energética ou tecnologia de processo avançada, ele representa uma mudança significativa. As empresas de tecnologia chinesas estão cada vez mais focadas em criar alternativas domésticas, mesmo que isso signifique empregar técnicas menos avançadas para alcançar resultados semelhantes.
Com a demanda global por soluções de IA em ascensão e as restrições de exportação se tornando mais rigorosas, a capacidade da Huawei de fornecer uma solução de hardware de IA escalável domesticamente pode desempenhar um papel crucial na formação do cenário de IA da China. Esse desenvolvimento é particularmente importante, pois os desenvolvedores buscam garantir suas cadeias de suprimentos de longo prazo e mitigar riscos geopolíticos.
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Comentários (24)
最近大家對AI芯片的話題討論得還蠻熱烈的。很多人可能會擔心華為這樣大規模出貨,會不會遭遇到新的制裁或其他困難呢!其實個人很期待能夠看到這種自家研發的芯片在國際舞臺上面對競爭,畢竟每家公司的核心技術都代表其競爭力。也希望能推動整個行業快速進步,讓更多人用得到好技術!😊
え、こんな状況で910Cを出荷するなんて...🤔 アメリカの規制を逆手に取った感じ?でも、性能は競合に比べてどうなんだろう。個人的には地元企業の頑張りは応援したいけど、実際の市場での受け入れが気になりますね。
Huawei's pushing boundaries with the Ascend 910C! It's wild to see them scale up despite the US restrictions. Wonder how this'll shake up the AI chip market? 🚀
Huawei's pushing the boundaries with the Ascend 910C despite the US hurdles—pretty bold move! Can't wait to see how this shakes up the AI chip game. 🚀
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O momento desse lançamento é crítico, pois os desenvolvedores chineses estão enfrentando restrições mais rigorosas ao hardware da Nvidia. O governo dos EUA recentemente determinou que as vendas do chip de IA H20 da Nvidia para a China exigem uma licença de exportação, pressionando os desenvolvedores locais a buscar soluções capazes de lidar com tarefas extensivas de treinamento e inferência.
Especificações Técnicas do Ascend 910C
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Em vez de buscar a tecnologia de fabricação mais recente, a Huawei optou por uma abordagem mais robusta. Ao integrar múltiplos chips e interconexões ópticas de alta velocidade, eles visam amplificar o desempenho do sistema. Essa estratégia é fundamental para o sistema CloudMatrix 384, uma plataforma de IA em escala de rack abrangente projetada para treinar modelos de grande escala.
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Essa configuração permite que o CloudMatrix 384 entregue cerca de 300 petaFLOPs de potência computacional BF16, superando o sistema GB200 NVL72 da Nvidia, que atinge cerca de 180 petaFLOPs BF16. Além disso, o CloudMatrix possui largura de banda de memória e capacidade superiores, oferecendo mais que o dobro da largura de banda e mais de 3,6 vezes a capacidade de memória de alta largura de banda (HBM) em comparação com seu equivalente da Nvidia.
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