Huawei prezentuje układ Ascend 950PR i rzuca wyzwanie NVIDII

Huawei zaprezentował pierwszy układ z nowej generacji akceleratorów AI. Ascend 950PR wraz z kartą Atlas 350 ma oferować wyraźny skok wydajności, a według producenta prawie trzykrotnie przewyższać układ NVIDIA H20. Premiera odbyła się podczas Huawei China Partner Conference 2026.

Ascend 950PR został zaprojektowany głównie do zadań inferencyjnych, takich jak generowanie odpowiedzi czy systemy rekomendacyjne. Kluczowym elementem jest wsparcie dla formatu FP4, który znacząco obniża precyzję obliczeń, ale pozwala zwiększyć przepustowość i efektywność. Jak podkreślił Zhang Dixuan, szef działu Ascend w Huawei, nowa karta Atlas 350 osiąga 1,56 petaflopsów mocy obliczeniowej w FP4, co przekłada się na około 2,8 razy wyższą wydajność względem układu H20 przeznaczonego na rynek chiński.

Zastosowanie FP4 ma istotne konsekwencje praktyczne. Modele językowe o wielkości 70 miliardów parametrów, które standardowo wymagają około 140 GB pamięci VRAM, mogą działać przy zaledwie 35 GB. Oznacza to większą liczbę równoległych zapytań lub możliwość wdrażania większych modeli na tej samej infrastrukturze.

Własna pamięć HBM jako kluczowa przewaga

Jednym z najważniejszych elementów nowego układu jest autorska pamięć wysokiej przepustowości HiBL 1.0. Ascend 950PR oferuje 112 GB HBM, czyli o 16% więcej niż NVIDIA H20. Przepustowość sięga 1,4 TB na sekundę.

To strategiczny krok, ponieważ globalny rynek HBM jest dziś zdominowany przez producentów z Korei Południowej i USA. Własne rozwiązanie daje Huawei większą niezależność w kontekście ograniczeń eksportowych i napięć handlowych. Nowa generacja przynosi też poprawę w zakresie obliczeń wektorowych oraz komunikacji między układami. Huawei deklaruje wzrost wydajności generowania multimodalnego nawet o 60%.

Źródło: Huawei

Roadmapa do 2028 roku

Ascend 950PR to pierwszy element strategii ogłoszonej podczas Huawei Connect 2025. W planach są kolejne układy, 950DT jeszcze w 2026 roku, następnie Ascend 960 w 2027 i Ascend 970 w 2028 roku.

Debiut nowego chipu ma znaczenie nie tylko technologiczne, ale również geopolityczne. Dotychczas NVIDIA, nawet w ograniczonej wersji H20, pozostawała kluczowym dostawcą dla chińskiego rynku AI. Jeśli deklaracje Huawei znajdą potwierdzenie w realnych wdrożeniach, może to oznaczać przełom w budowie lokalnego ekosystemu półprzewodników.

Warto jednak zauważyć, że wyższa wydajność okupiona jest większym zużyciem energii. Atlas 350 pobiera około 600 W, czyli o połowę więcej niż H20. To czynnik, który może mieć znaczenie w dużych centrach danych, gdzie efektywność energetyczna jest kluczowa.