Huawei продолжает активно развивать собственные решения для искусственного интеллекта, представляя новое поколение ускорителей — Ascend 920 и Ascend 920C. Эти чипы станут ключевым ответом компании на ограничения по поставкам NVIDIA в Китай и укрепят позиции Huawei на рынке AI-решений.
6-нм техпроцесс и HBM3 — шаг вперёд для Huawei Ascend
Производство новых ускорителей будет осуществляться на 6-нм техпроцессе компании SMIC. Важное отличие Ascend 920 от предыдущего поколения — переход на память HBM3 с пропускной способностью до 4 Тбайт/с, что значительно выше показателей Ascend 910C с HBM2E (3,2 Тбайт/с).
Производительность до 900 Тфлопс
По данным источников, Ascend 920C будет ориентирован на обучение больших моделей искусственного интеллекта. Его вычислительная мощность составит до 900 Тфлопс в формате BF16, что на 30–40% выше, чем у предшественника Ascend 910C (780 Тфлопс).
Такой прирост позволит Huawei конкурировать с современными ускорителями NVIDIA, включая H20, которые недоступны в Китае из-за санкций.
Технологические особенности Huawei Ascend 920
- Интерфейс PCIe 5.0 для быстрой интеграции.
- Новый высокоскоростной интерконнект для обмена данными между ускорителями.
- Чиплетная архитектура, повышающая гибкость и энергоэффективность.
- Оптимизация под задачи машинного обучения и инференса.
Почему это важно для рынка ИИ
Сегодня лидером рынка ускорителей в Китае остаётся NVIDIA. Однако Huawei делает ставку на развитие собственной экосистемы AI.
Новые решения серии Ascend 920/920C должны:
- сократить зависимость от западных поставщиков,
- укрепить позиции Huawei в сегменте обучения нейросетей,
- ускорить внедрение ИИ в бизнес и госсектор Китая.
Когда ждать Huawei Ascend 920?
Массовое производство и первые поставки ожидаются во второй половине 2025 года. Однако объём выпуска будет зависеть от доступности высококачественной памяти HBM.
Заключение
Huawei Ascend 920 и 920C — это важный шаг в развитии китайской индустрии AI, направленный на снижение зависимости от NVIDIA и усиление собственных разработок.
Сочетание 6-нм техпроцесса, HBM3 и мощности до 900 Тфлопс делает новые ускорители конкурентоспособным решением для обучения современных нейросетей.
