Chińscy giganci technologiczni unikają układów Huawei ze względu na problemy z przegrzewaniem się i dominację firmy NVIDIA w zakresie blokad CUDA

Chińscy giganci technologiczni unikają układów Huawei ze względu na problemy z przegrzewaniem się i dominację firmy NVIDIA w zakresie blokad CUDA

Niniejszy artykuł nie stanowi porady inwestycyjnej. Autor nie posiada żadnych udziałów w żadnych z akcji wymienionych w niniejszym dokumencie.

Wyzwania Huawei na rynku układów scalonych AI

Huawei zamierzał zmniejszyć zależność Chin od NVIDIA dzięki swoim procesorom graficznym Ascend 910C, ale napotyka na poważne przeszkody w osiągnięciu tego celu. Do tej bezwładności przyczyniła się twierdza ekosystemu NVIDIA, wzmocniona platformą oprogramowania CUDA, a także różne niedociągnięcia Huawei.

Z najnowszych doniesień serwisu The Information wynika, że ​​najważniejsi chińscy gracze technologiczni, tacy jak ByteDance, spółka macierzysta TikToka, Alibaba i Tencent, nie złożyli znaczących zamówień na układy AI firmy Huawei.

Czynniki utrudniające adopcję procesorów graficznych Huawei 910C

Kilka krytycznych czynników połączyło się, tworząc znaczną bezwładność wokół przyjęcia procesorów graficznych Huawei 910C. Uwaga firmy przesunęła się głównie w kierunku obsługi większych podmiotów państwowych (SOE) i lokalnych organów rządowych, ponieważ entuzjazm w szerszej społeczności technologicznej pozostaje stłumiony.

1. Inwestycja w ekosystem NVIDIA

Wielu chińskich gigantów technologicznych zainwestowało duże środki w ramy NVIDIA CUDA. Przejście od tego ustalonego ekosystemu wymagałoby znacznego czasu i zasobów. Firmy podobno oczekują, że Huawei dostosuje swoją ofertę do swoich istniejących platform, a nie odwrotnie.

2. Krajobraz konkurencyjny

Co więcej, największe chińskie firmy technologiczne, które są konkurentami Huawei, wahają się przed pełnym zaangażowaniem się w jego produkty. Obawy te są podsycane przez ich interesy konkurencyjne, a nie przez chęć wspólnych innowacji.

3. Obawy dotyczące niezawodności

Niezawodność to kolejny palący problem, ponieważ chipy Huawei Ascend 910C mają problemy z przegrzewaniem. Takie obawy wpływają na ich reputację w branży technologicznej i prowadzą do wahania w kwestii przyjęcia.

4. Istniejący inwentarz NVIDIA

Ponadto wiele wiodących firm technologicznych zgromadziło znaczną liczbę procesorów graficznych NVIDIA na przestrzeni lat. Ten istniejący zapas zmniejsza motywację tych firm do przejścia na produkty Huawei, zwłaszcza biorąc pod uwagę finansowe implikacje takiej zmiany.

5. Wyzwania regulacyjne

Sytuację dodatkowo komplikują amerykańskie ograniczenia eksportowe. W maju Departament Handlu USA wydał wytyczne, w których uznał chipy Huawei za „toksyczne”.Każdy podmiot używający tych chipów bez uprzedniej autoryzacji ryzykuje naruszeniem amerykańskich kontroli eksportowych, co ma szczególny wpływ na chińskie firmy prowadzące działalność międzynarodową.

Porównania i rozwój techniczny

W poprzedniej analizie zauważyliśmy, że Ascend 910C firmy Huawei łączy dwa wcześniejsze układy 910B, aby dostarczyć około 800 TFLOP/s mocy obliczeniowej przy FP16, wraz z przepustowością pamięci sięgającą 3, 2 TB/s. Zatem jest on pozycjonowany blisko procesora graficznego H100 firmy NVIDIA pod względem wydajności.

Aby jeszcze bardziej konkurować z superkomputerami oferowanymi przez firmę NVIDIA, Huawei wprowadziło CloudMatrix 384, integrując do 384 chipów Ascend. Chociaż ten produkt dorównuje możliwościom wydajnościowym firmy NVIDIA, obecnie brakuje mu solidnego wsparcia dla formatów obliczeń oszczędzających pamięć, takich jak FP8, chociaż Huawei stworzyło narzędzie przeznaczone do sztucznej kompatybilności, która pozostaje daleka od ideału.

Pozycja rynkowa firmy NVIDIA

Pomimo wyzwań ze strony konkurentów, NVIDIA nadal się rozwija. Według niedawnego raportu UBS, firma potwierdziła widoczność „dziesiątek gigawatów” projektów infrastruktury AI. UBS przeprowadził teoretyczną ocenę, która oszacowała, że ​​NVIDIA mogłaby osiągnąć od 400 do 500 miliardów dolarów rocznie dla swojego segmentu centrów danych AI, zakładając 20 GW infrastruktury i harmonogram realizacji wynoszący od 2 do 3 lat.

Aktualna sytuacja na rynku obrazuje złożoność i dynamikę branży układów scalonych AI, podkreślając ogromne wyzwania, przed którymi stoi Huawei, próbując wprowadzić swoje produkty na rynek o dużym nasyceniu.

Źródło i obrazy

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *