Resumo:
O presidente rotativo da Huawei, Xu Zhijun, disse que os chips Ascend ultrapassaram a Nvidia em participação de mercado na China.
A Huawei se concentra em soluções SuperPoD baseadas na arquitetura de computação Peerium e na tecnologia de barramento de alta velocidade UnifiedBus, que pode suportar a colaboração de processadores em milhões de níveis.
De acordo com estatísticas da agência e os dados mais recentes divulgados pela Full Connect Conference da Huawei, os chips de IA da série Ascend da Huawei alcançaram 50% de participação de mercado na China, ultrapassando os 8% da Nvidia de uma só vez.
Em comparação com a situação em 2022, quando a Nvidia monopolizava 95% da quota de mercado da China e a Ascend representava apenas 3%, a estrutura do mercado conseguiu uma inversão significativa em quatro anos.
Xu Zhijun disse francamente que se olharmos apenas para um único chip, o gargalo que a Huawei enfrenta são os limitados nós de processos avançados disponíveis; no entanto, ao interligar um grande número de chips para formar um grande computador, a Huawei alcançou uma posição de liderança global.
A nova arquitetura de computação Peerium da Huawei e a tecnologia UnifiedBus (Lingqu Bus) podem suportar até um milhão de processadores para interconexão ponto a ponto, quebrando o tradicional paradigma de design mestre-escravo e melhorando significativamente a utilização de operação de ponto flutuante (MFU) do modelo de treinamento de grandes modelos.
Em relação ao ecossistema de software e à escala do cluster de chips, o Dr. Liao Heng, cientista-chefe da HiSilicon, apontou que o maior obstáculo ao crescimento há dois anos era a barreira de software formada por PyTorch e CUDA.
No entanto, à medida que a complexidade dos modelos matemáticos e da programação aumentou nos últimos 18 meses, novas linguagens de compilador continuaram a surgir, os laboratórios de ponta não dependem mais muito do CUDA e a lacuna de software está diminuindo e até se equilibrando bastante.
Além disso, a Huawei está implantando e testando 256.000 placas de computação supernós Atlas 950 SuperPoD. Liao Heng revelou que esta escala deverá suportar de 6 a 7 laboratórios de IA de ponta na China nos próximos dois anos para treinar grandes modelos básicos com uma escala de parâmetros de 10 trilhões a 40 trilhões. Também é uma escolha racional considerar a capacidade de carga da rede elétrica e da transmissão de energia do data center.
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