Huawei инициирует массовые поставки Ascend 910c, несмотря на ограничения США

Чип Huawei Ascend 910C для массовых поставок

Huawei готовится к масштабным поставкам чипа Ascend 910C уже в следующем месяце, сообщают источники, близкие к компании. Хотя несколько единиц уже отправлены, этот шаг знаменует важный прогресс для китайских компаний в поиске отечественных альтернатив американским полупроводникам.

Контекст запуска

Сроки выпуска критически важны, поскольку китайские разработчики сталкиваются с ужесточением ограничений на оборудование Nvidia. Правительство США недавно обязало лицензировать экспорт чипа Nvidia H20 AI в Китай, вынуждая местных разработчиков искать решения для масштабных задач обучения и вывода.

Технические характеристики Ascend 910C

Ascend 910C, хотя и не создан по новейшим технологическим нормам, предлагает практичное решение. Это улучшенная версия 910B с двухпроцессорным дизайном, повышающим производительность и объем памяти. Инсайдеры утверждают, что его производительность сравнима с Nvidia H100.

Вместо погони за новейшими технологиями производства Huawei выбрала более надежный подход. Интеграция нескольких чипов и высокоскоростных оптических соединений направлена на повышение производительности системы. Эта стратегия ключева для их системы CloudMatrix 384, комплексной платформы AI для обучения масштабных моделей.

CloudMatrix 384: подробный обзор

Система CloudMatrix 384 включает 384 чипа Ascend 910C, распределенных по 16 стойкам — 12 для вычислений и 4 для сетевого взаимодействия. В отличие от традиционных медных систем, дизайн Huawei использует оптические соединения, обеспечивающие высокую пропускную способность. По данным SemiAnalysis, система включает 6912 оптических трансиверов 800G LPO, образующих полностью оптическую сеть.

Эта конфигурация позволяет CloudMatrix 384 обеспечивать около 300 петафлопс вычислительной мощности BF16, превосходя систему Nvidia GB200 NVL72, которая достигает примерно 180 петафлопс BF16. Кроме того, CloudMatrix обладает превосходной пропускной способностью памяти и объемом, предлагая более чем вдвое большую пропускную способность и в 3,6 раза больший объем памяти HBM по сравнению с Nvidia.

Компромиссы в производительности

Однако система Huawei не лишена недостатков. Она примерно в 2,3 раза менее эффективна по операциям с плавающей точкой по сравнению с Nvidia GB200 и имеет меньшую энергоэффективность на единицу пропускной способности памяти. Несмотря на это, решение Huawei обеспечивает необходимую инфраструктуру для обучения продвинутых моделей AI в масштабе.

Производство и цепочка поставок

Ведущий китайский производитель чипов SMIC, как сообщается, производит ключевые компоненты для 910C по 7-нм техпроцессу N+2. Однако сохраняются опасения по поводу выхода годных чипов, и некоторые единицы 910C, по слухам, содержат чипы от TSMC, произведенные для китайской компании Sophgo. Huawei отрицает использование компонентов TSMC.

Министерство торговли США расследует связи между TSMC и Sophgo после обнаружения чипа, разработанного Sophgo, в процессоре Huawei 910B. TSMC утверждает, что не поставляет продукцию Huawei с 2020 года и соблюдает экспортные правила.

Реакция рынка и перспективы

В конце 2023 года Huawei начала распространять ранние образцы 910C среди избранных технологических компаний и открыла прием заказов. По данным консалтинговой фирмы Albright Stonebridge Group, чип может стать предпочтительным выбором для китайских компаний, разрабатывающих крупные модели AI или внедряющих возможности вывода, особенно на фоне продолжающихся экспортных ограничений США на полупроводники.

Хотя Ascend 910C может не конкурировать с Nvidia по энергоэффективности или передовым технологиям производства, он представляет значительный сдвиг. Китайские технологические компании все больше сосредотачиваются на создании отечественных альтернатив, даже если это требует менее передовых методов для достижения схожих результатов.

С ростом глобального спроса на решения AI и ужесточением экспортных ограничений способность Huawei предоставлять масштабируемое решение для AI-аппаратуры внутри страны может сыграть ключевую роль в формировании ландшафта AI в Китае. Это развитие особенно важно, поскольку разработчики стремятся обезопасить свои долгосрочные цепочки поставок и снизить геополитические риски.