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Le sfide che i data center cinesi di intelligenza artificiale devono affrontare nella transizione ai chip nazionali
Secondo un recente rapporto del South China Morning Post, i data center cinesi dedicati all’intelligenza artificiale stanno incontrando notevoli ostacoli nel tentativo di passare dalle GPU AI di NVIDIA alle alternative offerte da Huawei. Una direttiva del governo cinese stabilisce che i data center AI finanziati con fondi pubblici debbano utilizzare almeno il 50% di chip nazionali, con l’obiettivo di ridurre la dipendenza dalle tecnologie dei semiconduttori straniere.
Queste normative affondano le radici nelle linee guida stabilite lo scorso anno dal comune di Shanghai, che imponevano che le strutture informatiche della città integrassero almeno la metà dei chip provenienti dalla Cina. Da quest’anno, queste linee guida sono state estese a livello nazionale e riguardano tutti i data center di intelligenza artificiale del Paese.
Preoccupazioni per le GPU NVIDIA e la transizione alle alternative Huawei
La controversia sulle GPU H20 di NVIDIA ha influenzato questo cambiamento. In seguito alla decisione dell’amministrazione Trump di consentire a NVIDIA di vendere le sue GPU alla Cina, sono emerse preoccupazioni circa potenziali backdoor e vulnerabilità all’interno di questi chip, affermazioni che NVIDIA ha smentito. Ciononostante, i rapporti indicano che il governo cinese è cauto nei confronti dell’hardware straniero a causa di questi timori di sicurezza. Allo stesso tempo, sembra esserci una crescente consapevolezza in Cina della necessità di ridurre la dipendenza dai chip internazionali per supportare le sue ambizioni in materia di intelligenza artificiale.
L’ultimo articolo dell’SCMP evidenzia i nuovi obblighi che impongono alle infrastrutture informatiche statali di dipendere da chip nazionali per almeno il 50% del loro fabbisogno, una norma derivante dalla revisione dei regolamenti comunali. A partire dal 2024, queste linee guida definiranno il funzionamento delle strutture dati, riflettendo un più ampio cambiamento strategico verso l’autosufficienza tecnologica.
Le principali alternative nazionali alle GPU NVIDIA sono quelle prodotte da Huawei, in collaborazione con SMIC, che è costretta a utilizzare la vecchia tecnologia a 7 nanometri a causa delle sanzioni statunitensi che limitano l’accesso alle tecniche e alle attrezzature avanzate per la fabbricazione di semiconduttori.
Sebbene i chip NVIDIA siano essenziali per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale avanzati, i processori Huawei sono in grado di gestirne l’implementazione, ma la transizione imposta dal governo non è priva di complicazioni. Molti operatori di cluster si trovano in una posizione difficile, poiché le loro soluzioni di intelligenza artificiale sono state inizialmente sviluppate attorno alla tecnologia NVIDIA.
Un fattore significativo che contribuisce a queste sfide operative è la differenza negli ecosistemi software. Le GPU di NVIDIA utilizzano la piattaforma CUDA, mentre i chip di Huawei si basano sul framework CANN. Questa disparità fondamentale rappresenta un ostacolo per i data center, che ora devono integrare l’hardware Huawei mantenendo al contempo le funzionalità dei modelli di intelligenza artificiale originariamente progettati sull’infrastruttura NVIDIA.
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