Глобальный релиз отложен, спрос внутри Китая не удовлетворен
На конференции Huawei Connect Эрик Сюй, ротационный председатель компании, подтвердил стратегию: новые ускорители Ascend 900-й серии (960, 970, 980) будут доступны исключительно на внутреннем рынке Китая. Причиной стала критическая нехватка производственных мощностей. Несмотря на то, что Huawei поставляет ограниченные объемы в «некоторые страны с сильным спросом», полноценного выхода на международный рынок не планируется. Это решение продиктовано тем, что даже текущих мощностей SMIC недостаточно для покрытия внутренних потребностей Китая в AI-инфраструктуре.
Технические характеристики и сравнение с Nvidia
Huawei представила дорожную карту своих NPU, демонстрируя значительный рост производительности, особенно в задачах инференса (FP4). Однако в абсолютных значениях вычислительной мощности новые чипы все еще уступают флагманам Nvidia. Ключевая стратегия Huawei — не гнаться за производительностью на один чип, а масштабировать системы до огромных кластеров, используя оптические сети.
| Модель | FP8 (Training) | FP4 (Inference) | Память | Пропускная способность памяти | Интерконнект | Ожидаемый релиз |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Nvidia H200 | 4 PFLOPS | — | 141 GB HBM3E | 4.8 TB/s | 900 GB/s | 2023 Q4 |
| Nvidia B300 | 10 PFLOPS | 15-20 PFLOPS | 279 GB HBM3E | 8 TB/s | 1.8 TB/s | 2025 Q4 |
| Ascend 950PR | 1 PFLOPS | 2 PFLOPS | 128 GB HiBL 1.0 | 1.6 TB/s | 2 TB/s | 2026 Q1 |
| Ascend 960DT | 2 PFLOPS | 4 PFLOPS | 288 GB | 9.6 TB/s | 2.2 TB/s | 2027 Q1 |
| Ascend 960PR | 2 PFLOPS | 8 PFLOPS | 192 GB | 2.4 TB/s | 2.2 TB/s | 2027 Q3 |
| Ascend 970 | 3.6 PFLOPS | 14 PFLOPS | 288 GB | 14.4 TB/s | 4.4 TB/s | 2028 |
| Ascend 980 | 7.2 PFLOPS* | 28 PFLOPS* | 384 GB | 38.4 TB/s* | 8 TB/s | 2029 |
Масштабирование как ответ на отставание в чипах
Поскольку производительность одного чипа Ascend 960/970/980 ниже, чем у Nvidia H200/B300/R200, Huawei делает ставку на архитектуру Atlas SuperPoD. Система может включать до 15 488 чипов Ascend 960, что позволяет достичь производительности до 30 FP8 EFLOPS и 120 FP4 EFLOPS. Это превышает возможности кластеров Nvidia NVL72 (72 GPU) в режиме масштабирования. Однако такое решение требует огромных затрат энергии и сложной оптической инфраструктуры (Near-Package Optics), что делает эти системы менее конкурентоспособными на рынках, где доступен энергоэффективный hardware от Nvidia или AMD.
Почему это важно
Решение Huawei изолировать рынок AI-чипов внутри Китая усиливает фрагментацию глобального рынка искусственного интеллекта. Для внешних клиентов доступ к экосистеме Huawei останется ограниченным облачными сервисами (CANN), а не прямыми поставками оборудования. Внутри Китая это вынуждает компании искать альтернативы Nvidia, но сталкиваться с компромиссами между производительностью, энергопотреблением и доступностью мощностей SMIC.
Источник: Tom's Hardware ↗