Zusammenfassung:
Der rotierende Vorstandsvorsitzende von Huawei, Xu Zhijun, sagte, dass Ascend-Chips Nvidia beim Marktanteil in China überholt hätten.
Huawei konzentriert sich auf SuperPoD-Lösungen, die auf der Peerium-Computing-Architektur und der UnifiedBus-Hochgeschwindigkeitsbustechnologie basieren und die Zusammenarbeit von Prozessoren auf Millionenebene unterstützen können.
Laut Agenturstatistiken und den neuesten Daten der Huawei Full Connect Conference haben die KI-Chips der Ascend-Serie von Huawei in China einen Marktanteil von 50 % erreicht und damit die 8 % von Nvidia auf einen Schlag übertroffen.
Verglichen mit der Situation im Jahr 2022, als Nvidia 95 % des chinesischen Marktanteils monopolisierte und Ascend nur 3 % ausmachte, hat die Marktstruktur in vier Jahren eine deutliche Umkehr erreicht.
Xu Zhijun sagte offen, dass, wenn wir nur einen einzelnen Chip betrachten, der Engpass, mit dem Huawei konfrontiert ist, die begrenzten verfügbaren fortschrittlichen Prozessknoten sind; Durch die Zusammenschaltung einer großen Anzahl von Chips zu einem großen Computer hat Huawei jedoch eine weltweite Spitzenposition erreicht.
Huaweis neue Peerium-Computing-Architektur und die UnifiedBus-Technologie (Lingqu Bus) können bis zu eine Million Prozessoren für Peer-to-Peer-Verbindungen unterstützen, wodurch das traditionelle Master-Slave-Designparadigma durchbrochen und die Modell-Gleitkomma-Operationsauslastung (MFU) beim Training großer Modelle erheblich verbessert wird.
In Bezug auf das Software-Ökosystem und die Chip-Cluster-Skala wies Dr. Liao Heng, Chefwissenschaftler von HiSilicon, darauf hin, dass das größte Wachstumshindernis vor zwei Jahren die durch PyTorch und CUDA gebildete Software-Barriere war.
Da jedoch die Komplexität der Modellmathematik und -programmierung in den letzten 18 Monaten zugenommen hat, sind weiterhin neue Compilersprachen entstanden, Spitzenlabore verlassen sich nicht mehr zu sehr auf CUDA und die Softwarelücke wird erheblich kleiner und gleicht sich sogar aus.
Darüber hinaus implementiert und testet Huawei 256.000 Atlas 950 SuperPoD-Superknoten mit Rechenkarten. Liao Heng gab bekannt, dass diese Größenordnung in den nächsten zwei Jahren sechs bis sieben hochmoderne KI-Labore in China unterstützen soll, um grundlegende große Modelle mit einer Parameterskala von 10 Billionen bis 40 Billionen zu trainieren. Es ist auch eine rationale Entscheidung, die Tragfähigkeit des Stromnetzes und der Stromübertragung des Rechenzentrums zu berücksichtigen.
Kommentare