Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Huawei Ascend 910C ma osiągać nawet 60% wydajności NVIDIA H100

Chiński procesor Ascend 910C – konkurencja dla NVIDII czy tylko alternatywa?

Układ HiSilicon Ascend 910C, będący ulepszoną wersją modelu Ascend 910, zaprezentowanego w 2019 roku, jest wskazywany jako potencjalny atut Chin w rywalizacji o dominację w obszarze AI. Choć pod względem wydajności w treningu dużych modeli AI nowy procesor nie dorównuje najnowszym układom NVIDII, to w zadaniach wnioskowania osiąga 60% wydajności flagowego Nvidia H100, co czyni go atrakcyjną opcją w obliczu ograniczonego dostępu Chin do amerykańskich technologii.

Z najnowszych testów wynika, że Ascend 910C przewyższa oczekiwania w zakresie wydajności wnioskowania. Co więcej, z odpowiednimi optymalizacjami, zwłaszcza na poziomie manualnego dostrajania jąder CUNN, układ może osiągnąć jeszcze wyższą efektywność.  DeepSeek opracowało natywną obsługę procesorów Ascend oraz specjalne repozytorium dla PyTorch, które umożliwia bezproblemową konwersję kodu CUDA na CUNN. To rozwiązanie sprawia, że wdrażanie sprzętu Huawei do istniejących ekosystemów AI staje się znacznie łatwiejsze i mniej czasochłonne.

Huawei i SMIC nadrabiają zaległości – ale czy to wystarczy?  Pomimo amerykańskich sankcji i ograniczonego dostępu do najnowocześniejszych technologii produkcji półprzewodników, Huawei i SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corporation) zdołały stworzyć procesor, który pod względem wydajności można porównać do amerykańskiej konkurencji.  Jednak eksperci podkreślają, że największym wyzwaniem dla chińskich układów nie jest sama wydajność, lecz stabilność długoterminowego treningu AI.

Pod względem architektury nowy Ascend 910C, podobnie jak jego poprzednik, korzysta z technologii chipletowej i zawiera około 53 miliardy tranzystorów. Zasadnicza różnica leży w technologii produkcji: Ascend 910 był wytwarzany przez TSMC w technologii N7+ (7 nm EUV). Podczas gdy Ascend 910C jest produkowany przez SMIC w drugiej generacji 7 nm, określanej jako N+2.  Oznacza to, że Chiny coraz skuteczniej rozwijają swoje procesy produkcji półprzewodników, nawet jeśli nadal nie dorównują najbardziej zaawansowanym rozwiązaniom dostępnym na Zachodzie.