Huawei stellt CloudMatrix-KI-Cluster vor, der dem NVIDIA GB200 entspricht und Chinas fortschrittliche KI-Hardware-Innovation unterstreicht

Huawei macht im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) bedeutende Fortschritte. Das Unternehmen hat kürzlich seinen CloudMatrix Rack-Scale-Cluster vorgestellt, der einen wichtigen Meilenstein seiner KI-Fähigkeiten darstellt.

Huaweis KI-Cluster bietet die doppelte FP16-Leistung im Vergleich zum GB200, ist aber mit hohen Kosten verbunden

Im Wettbewerb chinesischer KI-Unternehmen sticht Huawei als starker Konkurrent von NVIDIA hervor. Das Unternehmen überzeugt nicht nur durch herausragende Leistung, sondern garantiert auch die ständige Verfügbarkeit seiner Hardware. Huawei hat zwar mit seiner KI-Beschleuniger-Linie „Ascend“ Anerkennung gefunden, doch der jüngste Vorstoß in Rack-Scale-Lösungen sorgt in der Branche für Aufsehen. Berichten zufolge haben derartige Fortschritte selbst bei NVIDIAs Führung Bedenken hervorgerufen.

Huawei-Technologie-Showcase mit digitalen Displays und Teilnehmern einer geschäftigen Event-Ausstellung.

Bemerkenswert ist die Vorstellung des CloudMatrix 384 auf der WAIC-Konferenz im Shanghai World Expo Center. Dort wurde der CloudMatrix-Cluster erstmals präsentiert, umbenannt in Atlas 900 A3 Superpod. Die technischen Daten zeigen, dass der KI-Cluster CloudMatrix 384 (CM384) 384 Ascend 910C-Chips enthält, die in einer „All-to-All-Topologie“ konfiguriert sind. Dieses Design überwindet bisherige architektonische Einschränkungen durch die Integration der fünffachen Anzahl von Ascend-Chips im Vergleich zur NVIDIA GB200-Serie.

Die Leistungskennzahlen des CloudMatrix-Clusters sind beeindruckend und erreichen beachtliche 300 PetaFLOPS BF16-Rechenleistung. Das ist fast das Doppelte der Leistung des NVIDIA GB200 NVL72. Diese außergewöhnliche Leistung ist jedoch mit einem erheblichen Nachteil verbunden: Der CloudMatrix 384 verbraucht voraussichtlich 3, 9-mal so viel Strom wie der GB200 NVL72, was bei verschiedenen KI-Anwendungen zu einer suboptimalen Leistung pro Watt führt.

Auf einer Technologiemesse werden KI-Server ausgestellt, die Fortschritte im Rechenzentrumsbereich und technologische Innovationen hervorheben.

Der Preis für den CloudMatrix 384 KI-Cluster liegt bei rund 8 Millionen US-Dollar. Das ist fast dreimal so viel wie der Preis für NVIDIAs GB200 NVL72-Konfiguration. Huaweis Motivation für diese Preisstrategie scheint darin zu bestehen, ein leistungsstarkes Produkt zu präsentieren, das interne Ressourcen nutzt und direkt mit westlichen Alternativen konkurrieren soll. NVIDIAs CEO Jensen Huang bestätigte diese Behauptung und räumte ein, dass Huawei effektiv mit Grace Blackwell-Systemen konkurriert.

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