Оборудование для ИИ-серверов Huawei, китайские производители компонентов для чиплетной сборки и партнёры в области автоматизации проектирования стали основой формируемой в КНР полупроводниковой цепочки создания стоимости. ИИ-процессоры Huawei Ascend и сложившаяся вокруг них экосистема поставщиков рассматриваются как фундамент государственной программы Китая по построению автономной, полностью локализованной полупроводниковой отрасли.
Источник изображения: Huawei
Согласно доступной информации, через свою дочернюю структуру Hubble компания Huawei осуществила инвестиции в капитал свыше 60 китайских предприятий полупроводникового сектора. Одновременно с этим местные союзники Huawei, включая компанию Empyrean, разрабатывают средства проектирования для поддержки программной экосистемы в области искусственного интеллекта, функционирующей без зависимости от Nvidia или иных американских технологических поставщиков.
Достижения созданной Huawei сети отечественных поставщиков были продемонстрированы на Международной выставке высоких технологий в Шэньчжэне. Речь идёт об ИИ-комплексе , в котором объединены 384 акселератора Ascend 910C в серверных стойках, представляющем собой прямого конкурента платформе Nvidia GB200 NVL72.
Несмотря на сохраняющийся разрыв в производительности и энергетической эффективности, система CloudMatrix 384 наглядно демонстрирует прогресс Huawei с момента введения США в 2019 году первоначальных ограничений на доступ к американским технологиям и оборудованию. Основой серверной концепции Huawei является графический ускоритель Ascend 910C, созданный с применением многослойной памяти HBM2E и архитектуры нейропроцессора DaVinci, адаптированной для задач искусственного интеллекта. Данный акселератор демонстрирует производительность до 780 TFLOPS для операций BF16 при энергопотреблении 350 Вт.
Эти показатели уступают характеристикам ИИ-ускорителей Nvidia на архитектурах Hopper (H100) и Blackwell (B200) как по пиковой производительности, так и по энергоэффективности. Однако Huawei нивелирует это отставание через масштабирование решений. К примеру, система CloudMatrix 384 интегрирует 12 стоек с модулями Ascend с четырьмя стойками оптических соединений, формируя тем самым вычислительный кластер из 384 ИИ-акселераторов с совокупной производительностью порядка 300 PFLOPS. Комплекс потребляет приблизительно 559 киловатт электроэнергии при пиковых нагрузках, что почти вчетверо превышает энергопотребление системы Nvidia DGX на базе ускорителей GB200.
Тем не менее, китайские дата-центры испытывают значительно меньше ограничений по энергопотреблению от контролирующих органов. К тому же, цена на электроэнергию в Китае заметно уступает американским расценкам. Подобная сбалансированная схема вместе с массовыми поставками локально производимых чипов превращает ускорители Ascend в реалистичную платформу для обучения прогрессивных моделей искусственного интеллекта в пределах страны.
