Les géants technologiques chinois évitent les puces Huawei en raison de problèmes de surchauffe et de la domination de NVIDIA avec les verrouillages CUDA

Cet article ne constitue pas un conseil en investissement. L’auteur ne détient aucune participation dans les actions mentionnées ici.

Les défis de Huawei sur le marché des puces d’IA

Huawei souhaitait réduire la dépendance de la Chine à NVIDIA avec ses GPU Ascend 910C, mais se heurte à des obstacles importants pour y parvenir. La forte présence de l’écosystème NVIDIA, renforcé par la plateforme logicielle CUDA, ainsi que diverses lacunes de Huawei, ont contribué à cette inertie.

Des rapports récents de The Information révèlent que les principaux acteurs technologiques chinois tels que ByteDance, la société mère de TikTok, Alibaba et Tencent n’ont pas passé de commandes importantes pour les puces d’IA de Huawei.

Facteurs entravant l’adoption des GPU 910C de Huawei

Plusieurs facteurs critiques se sont conjugués, créant une inertie considérable autour de l’adoption des GPU 910C de Huawei. L’entreprise s’est principalement concentrée sur les besoins des grandes entreprises publiques et des collectivités locales, l’enthousiasme de la communauté technologique au sens large restant modéré.

1. Investissement dans l’écosystème de NVIDIA

De nombreux géants technologiques chinois ont massivement investi dans le framework NVIDIA CUDA. Sortir de cet écosystème établi nécessiterait un temps et des ressources considérables. Les entreprises souhaiteraient que Huawei adapte ses offres à leurs plateformes existantes, plutôt que l’inverse.

2. Paysage concurrentiel

De plus, les plus grandes entreprises technologiques chinoises, concurrentes de Huawei, hésitent à s’engager pleinement dans ses produits. Cette appréhension est alimentée par leurs intérêts concurrentiels plutôt que par un désir d’innovation collaborative.

3. Problèmes de fiabilité

La fiabilité est un autre enjeu crucial, car les puces Ascend 910C de Huawei ont été signalées comme présentant des problèmes de surchauffe. Ces inquiétudes nuisent à leur réputation au sein de l’industrie technologique et entraînent des hésitations quant à leur adoption.

4. Inventaire NVIDIA existant

De plus, de nombreuses entreprises technologiques de premier plan ont accumulé un nombre important de GPU NVIDIA au fil des ans. Ces stocks existants réduisent l’intérêt de ces entreprises à adopter les produits Huawei, notamment compte tenu des implications financières d’un tel changement.

5. Défis réglementaires

La situation a été encore compliquée par les restrictions américaines à l’exportation. En mai, le ministère américain du Commerce a publié des directives déclarant les puces Huawei « toxiques ».Toute entité utilisant ces puces sans autorisation préalable risque de violer les contrôles à l’exportation américains, une situation qui impacte particulièrement les entreprises chinoises opérant à l’international.

Comparaisons et développements techniques

Lors d’une analyse précédente, nous avions constaté que l’Ascend 910C de Huawei associe deux puces 910B antérieures pour offrir une puissance de calcul d’environ 800 TFLOP/s à FP16, ainsi qu’une bande passante mémoire atteignant 3, 2 To/s. Il se positionne ainsi à proximité du GPU H100 de NVIDIA en termes de performances.

Pour concurrencer davantage les offres de supercalcul de NVIDIA, Huawei a lancé le CloudMatrix 384, intégrant jusqu’à 384 puces Ascend. Bien que ce produit soit à la hauteur des performances de NVIDIA, il manque actuellement une prise en charge robuste des formats de calcul économes en mémoire tels que FP8. Huawei a toutefois créé un outil destiné à la compatibilité artificielle, qui reste loin d’être idéal.

Position de NVIDIA sur le marché

Malgré les difficultés rencontrées par la concurrence, NVIDIA continue de prospérer. Selon un récent rapport d’UBS, l’entreprise a confirmé sa visibilité sur des projets d’infrastructure d’IA de plusieurs dizaines de gigawatts. UBS a mené une évaluation théorique estimant que NVIDIA pourrait générer entre 400 et 500 milliards de dollars par an pour son segment de centres de données d’IA, en supposant un pipeline d’infrastructure de 20 GW et un délai de réalisation de 2 à 3 ans.

Le paysage actuel du marché illustre les complexités et la dynamique de l’industrie des puces d’IA, soulignant les formidables défis auxquels Huawei est confronté pour établir ses produits au sein d’un marché fortement saturé.

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