Аппаратное обеспечение ИИ-серверов Huawei, местные поставщики компонентов для упаковки чипов и партнёры по средствам автоматизации проектирования сформировали костяк ориентированной на Китай цепочки поставок чипов. ИИ-чипы Huawei Ascend и окружившая их сеть поставщиков сейчас позиционируются как основа национальных усилий КНР по созданию независимой, полностью отечественной полупроводниковой экосистемы.
Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа
Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты
Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты
Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой
Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь
Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro
Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»
Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ
Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия
Согласно имеющимся данным, Huawei вложилась в капитал более чем 60 компаний из полупроводниковой отрасли Китая через свою дочернюю компанию Hubble. Параллельно с этим местные партнёры Huawei, такие как Empyrean, развивают инструменты проектирования для поддержки экосистемы программного обеспечения в сфере ИИ, которая не зависит от Nvidia или каких-либо других американских поставщиков.
Результат деятельности сформированной Huawei сети поставщиков на внутреннем рынке компания продемонстрировала на Международной выставке высоких технологий в Шэньчжэне. Речь идёт о ИИ-системе CloudMatrix 384, которая объединила 384 ускорителя Ascend 910C в серверных стойках и позиционируется в качестве прямого конкурента платформе Nvidia GB200.
Несмотря на сохраняющиеся компромиссы в плане производительности и энергоэффективности, система CloudMatrix 384 подчёркивает, как далеко продвинулась Huawei с момента, когда в 2019 году США впервые ограничили доступ к технологиям и оборудованию американского происхождения. Основой серверной стратегии Huawei является графический процессор Ascend 910C, созданный с использованием многослойной памяти HBM2E и архитектуры нейропроцессора DaVinci, оптимизированной для ИИ-нагрузок. Ускоритель обеспечивает производительность до 780 TFLOPS на операциях BF16 при энергопотреблении 350 Вт.
Это ниже показателей ИИ-ускорителей Nvidia на архитектурах Hopper (H100) и Blackwell (B200) как по пиковой производительности, так и по энергоэффективности. Однако Huawei компенсирует разницу за счёт масштабирования. Например, система CloudMatrix 384 объединяет 12 стоек с модулями Ascend с четырьмя стойками оптических соединений, тем самым формируя кластер из 384 ИИ-ускорителей, который обеспечивает производительность около 300 PFLOPS. Система потребляет около 559 киловатт энергии при пиковой нагрузке, что почти в четыре раза превышает энергопотребление системы Nvidia DGX на базе ускорителей GB200.
Однако китайские центры обработки данных сталкиваются с меньшими ограничениями на энергопотребление со стороны регуляторов. Кроме того, стоимость электроэнергии в Китае существенно ниже, чем в США. Такая компромиссная модель в сочетании с масштабными поставками чипов отечественного производства делает ускорители Ascend жизнеспособной основой для обучения передовых ИИ-моделей внутри страны.
Добавить комментарий