Huawei’s volgende generatie Hisilicon Ascend 910D AI-processor zal naar verwachting betere prestaties bieden dan Nvidia’s H100, meldt Reuters. De nieuwe processor zal langzamer zijn op een chip versus chipbasis in vergelijking met Nvidia’s Blackwell B200 en Blackwell Ultra B300 GPU’s, laat staan de volgende generatie Rubin GPU’s die gepland zijn om volgend jaar te lanceren. Huawei’s benadering van het bouwen van pods met honderden processors moet echter de Ascend 910D in staat stellen te concurreren tegen pods op basis van Nvidia’s huidige Blackwell en aankomende Rubin GPU’s.
Huawei bereidt zich voor op het starten van tests van zijn meest geavanceerde kunstmatige intelligentie -processor, de ASCEND 910D, met het prestatiedoel om Nvidia’s H100 te overtreffen en een binnenlands alternatief te bieden te midden van de Amerikaanse exportbeperkingen. Volgens bronnen heeft Huawei verschillende lokale bedrijven benaderd om te beoordelen of de nieuwe ASCEND 910D -chip voldoet aan prestaties en implementatievereisten. Eerste monsters worden eind mei verwacht.
Afzonderlijk is Huawei van plan om grootschalige zendingen van zijn dual-chiplet te starten ASCENC 910C AI-processors aan Chinese klanten (en waarschijnlijk volledige systemen op basis van de chips) al in volgende maand. De meerderheid van deze processors werd naar verluidt geproduceerd door TSMC voor een externe bedrijf. Het valt nog te bezien of de ASCEND 910D zal worden gemaakt door het in China gevestigde SMIC, of dat-bijna vijf jaar nadat de Amerikaanse regering de toegang van Huawei tot toonaangevende halfgeleiderproductiemogelijkheden beperkte-Huawei zal opnieuw een manier vinden om Amerikaanse sancties te omzeilen.
Het bereiken van NVIDIA H100 -prestatieniveaus zijn niet eenvoudig voor Huawei. De nieuwste dual-chiplet van het bedrijf ASCEND 910C biedt ongeveer 780 bf16 tflops van prestaties, terwijl Nvidia’s H100 ongeveer 2.000 bf16 TFLOPS kan leveren. Om H100 -prestatieniveaus te bereiken, zal Huawei de interne architectuur van de ASCEND 910D opnieuw moeten ontwerpen en mogelijk het aantal rekenkivers kunnen vergroten.
Om volgend jaar concurrerend te blijven in de AI -industrie, zal Huawei prestaties moeten bereiken die vergelijkbaar zijn met die van AI -clusters die dit jaar in de VS zijn ontwikkeld, het bedrijf introduceerde zijn CloudMatrix 384 -systeem met 384 ASCEND 910C -processors. Naar verluidt kan het NVIDIA’s GB200 NVL72 verslaan in bepaalde workloads, maar ten koste van een aanzienlijk hoger stroomverbruik als gevolg van een dramatisch lagere prestatie-per-watt. Het heeft ook meer dan vijf keer zoveel ‘AI -processors’ als een NVL72 -rek. Of de interconnect goed kan schalen naar het vereiste aantal processors valt nog te bezien.
Zonder toegang tot toonaangevende procestechnologieën zal het voor Huawei aanzienlijk moeilijker worden om volgend jaar concurrentieposities te behouden. NVIDIA is op het spoor om zijn codenaam Rubin GPU’s voor AI en HPC in 2026 te introduceren. Rubin GPU’s zullen worden gemaakt op TSMC’s N3 (of een geavanceerder) fabricageproces, en ze moeten zelfs hogere prestaties per watt bieden dan de huidige generatie Blackwell GPUS.
Rubin GPU’s zijn gepland om ongeveer 8.300 tflops van FP8 -trainingsprestaties aan te bieden, en vermoedelijk de helft die voor BF16 – ongeveer twee keer de prestaties van de B200. Huawei’s Ascend 910D en de volgende generatie CloudMatrix-systemen met 384 van dergelijke processors kunnen theoretisch concurrerende AI-prestaties op rackniveau bieden. Het valt echter nog te bezien welke prestatievoordelen Huawei’s Ascend 910D en Nvidia’s Rubin GPU’s zullen bieden in vergelijking met bestaande aanbiedingen. Ook moet worden opgemerkt dat Nvidia nauwelijks zijn krachtige Rubin GPU’s in China zal kunnen verkopen, dus voor die markt zal Huawei niet echt een directe concurrent hebben.
Ongeacht prestaties of efficiëntie, zullen de Ascend 910D -processors van Huawei waarschijnlijk de werkpaarden van China worden als het gaat om AI -training in de komende jaren. Gezien het strategische belang van AI, zal het stroomverbruik van de Ascend 910D (of een andere binnenlandse AI -processor) geen beperkende factor zijn, omdat het aantal ingezette eenheden de efficiëntie van Nvidia’s (of AMD, Intel, Broadcom, enz.) AI -processors zou kunnen compenseren. De belangrijkste beperkende factor voor China zal zijn vermogen zijn om voldoende processors te produceren – in eigen land of in het buitenland met behulp van proxybedrijven.
