尽管美国限制

华为的上升910c AI芯片套件用于大众运输

靠近该公司的消息人士透露，华为正准备大规模运送其上升的910c AI芯片。尽管已经派出了几个单位，但此举表示中国公司寻求本土替代品的美国制造半导体替代方案的重要进步。

发射的上下文

此推出的时机至关重要，因为中国开发人员正在努力处理对NVIDIA硬件的加强限制。美国政府最近规定，NVIDIA的H20 AI芯片销售需要出口许可，促使当地开发商寻求能够处理广泛培训和推理任务的解决方案。

上升910c的技术规格

上升的910c虽然没有使用最新的流程节点制作，但提供了一种实用的解决方案。从本质上讲，这是910B的增强版本，具有双包装设计，并带有两个处理器，可提高性能和内存。内部人士声称其性能与NVIDIA的H100相当。

华为没有追求最新的制造技术，而是选择了一种更强大的方法。通过集成多个芯片和高速光学互连，它们的目的是扩大系统的性能。此策略是其CloudMatrix 384 System的关键，这是一个全面的机架大规模AI平台，旨在训练大型型号。

CloudMatrix 384：仔细观察

CloudMatrix 384系统结合了384个上升的910C芯片，分布在16个机架上，12用于计算和4个用于网络。与传统的基于铜的系统不同，华为的设计利用了光学互连，这有助于整个系统上的高带宽通信。根据半分析，它包括6,912 800G LPO光学收发器，创建一个全能的全网络网络。

这种配置允许CloudMatrix 384交付约300个PETAFLOPS BF16计算功率，超过了NVIDIA的GB200 NVL72系统，该系统在约180 BF16 PETAFLOPS上最重要。此外，CloudMatrix具有出色的存储器带宽和容量，其提供带宽的两倍，是其NVIDIA对应物的高带宽内存（HBM）容量的3.6倍以上。

性能权衡

但是，华为系统并非没有妥协。与NVIDIA的GB200相比，估计每个浮点的效率降低了2.3倍，并且每单位记忆带宽和容量的功率效率较低。尽管存在这些缺点，但华为的解决方案为训练高级AI模型提供了必要的基础架构。

制造业和供应链

据报道，中国领先的芯片制造商SMIC正在使用其7NM N+2工艺为910C生产关键组件。然而，收益率的关注仍然存在，据报道，910C的某些单位包含了为中国公司Soph产生的TSMC的芯片。但是，华为否认使用TSMC组件。

在华为早期的910B处理器中发现了Sophgo设计的芯片之后，美国商务部目前正在探测TSMC与Sophgo之间的联系。 TSMC坚持认为自2020年以来就一直没有提供华为，并且仍然遵守出口法规。

市场接待和未来前景

2023年下半年，华为开始分发910C的早期样本，以选择科技公司并开设订单书。根据咨询公司Albright Stonebridge Group的说法，该芯片有望成为开发大型AI模型或部署推理功能的中国公司的首选选择，尤其是在正在进行的半导体出口控制中。

尽管上升910c可能在功率效率或高级过程技术方面与NVIDIA竞争，但这代表了一个重大转变。中国科技公司越来越专注于创建国内替代方案，即使这意味着采用较低的先进技术来取得类似的结果。

随着全球对AI解决方案的需求在上升和出口限制方面变得越来越严格，华为在国内提供可扩展的AI硬件解决方案的能力可能在塑造中国的AI景观方面发挥关键作用。由于开发人员寻求确保其长期供应链并减轻地缘政治风险，因此这一发展尤为重要。