Raport ujawnia, że oprogramowanie GPU NVIDIA komplikuje Chinom przejście na krajowe układy AI

Niniejszy artykuł ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady inwestycyjnej. Autor nie posiada żadnych udziałów w wymienionych spółkach.

Wyzwania stojące przed chińskimi centrami danych AI w procesie przejścia na krajowe układy scalone

Według niedawnego raportu South China Morning Post, chińskie centra danych AI napotykają poważne przeszkody w próbach przejścia z procesorów graficznych NVIDIA AI na alternatywne rozwiązania oferowane przez Huawei. Dyrektywa chińskiego rządu stanowi, że finansowane ze środków publicznych centra danych AI muszą wykorzystywać co najmniej 50% krajowych układów scalonych, co ma na celu zmniejszenie uzależnienia od zagranicznych technologii półprzewodnikowych.

Przepisy te mają swoje korzenie w wytycznych ustanowionych w zeszłym roku przez władze Szanghaju, które nakładają obowiązek stosowania w miejskich obiektach obliczeniowych co najmniej połowy układów scalonych pochodzących z Chin. Od tego roku wytyczne te rozszerzyły się na ogólnokrajowe nakazy, które dotyczą wszystkich centrów danych AI w całym kraju.

Obawy związane z procesorami graficznymi NVIDIA i przejściem na alternatywy dla Huawei

Kontrowersje wokół procesorów graficznych H20 firmy NVIDIA wpłynęły na tę zmianę. Po decyzji administracji Trumpa o zezwoleniu firmie NVIDIA na sprzedaż swoich procesorów graficznych Chinom, pojawiły się obawy dotyczące potencjalnych backdoorów i luk w zabezpieczeniach tych układów – twierdzenia te zostały zdementowane przez firmę NVIDIA. Niemniej jednak, doniesienia wskazują, że chiński rząd ostrożnie podchodzi do sprzętu zagranicznego ze względu na obawy dotyczące bezpieczeństwa. Jednocześnie w Chinach rośnie świadomość potrzeby zmniejszenia zależności od międzynarodowych układów scalonych, aby wspierać ambicje w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Najnowszy artykuł SCMP podkreśla nowe wymogi, zgodnie z którymi infrastruktura obliczeniowa zarządzana przez państwo musi opierać się na krajowych chipach w co najmniej 50% swoich potrzeb – przepis wynikający ze znowelizowanych przepisów miejskich. Od 2024 roku wytyczne te będą kształtować sposób funkcjonowania ośrodków przetwarzania danych, odzwierciedlając szerszą strategiczną zmianę w kierunku samowystarczalności technologicznej.

Podstawowymi krajowymi alternatywami dla procesorów graficznych firmy NVIDIA są te produkowane przez Huawei we współpracy z firmą SMIC, która ze względu na sankcje USA ograniczające dostęp do zaawansowanych technik i sprzętu do produkcji półprzewodników musi korzystać ze starszej technologii 7-nanometrowej.

Chociaż układy scalone firmy NVIDIA są niezbędne do szkolenia zaawansowanych modeli AI, procesory Huawei poradzą sobie z wdrożeniem, to jednak narzucona przez rząd transformacja nie jest pozbawiona komplikacji. Wielu operatorów klastrów znajduje się w trudnej sytuacji, ponieważ ich rozwiązania AI były początkowo opracowywane w oparciu o technologię firmy NVIDIA.

Istotnym czynnikiem przyczyniającym się do tych wyzwań operacyjnych jest różnica w ekosystemach oprogramowania. Procesory graficzne NVIDIA wykorzystują platformę CUDA, podczas gdy układy Huawei bazują na architekturze CANN. Ta fundamentalna różnica stanowi barierę dla centrów danych, które muszą teraz integrować sprzęt Huawei, zachowując jednocześnie funkcjonalność modeli AI pierwotnie zaprojektowanych w infrastrukturze NVIDIA.

Źródło i obrazy