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Huawei rafforza la sua offensiva sui chip Ascend contro Nvidia
Huawei ha presentato Atlas 960 SuperPoD e delineato un piano pluriennale per i chip Ascend durante la sua conferenza a Shanghai. L’azienda punta a sfidare Nvidia con sistemi di IA più grandi, hardware nazionale e una nuova tecnologia di int
AI.info Team ·
Huawei afferma che la prossima generazione della sua infrastruttura per l’IA collegherà fino a 1 milione di processori in un unico sistema, trasformando la carenza di chip in una prova di quanto gli ingegneri cinesi riescano a potenziare l’hardware nazionale. L’azienda ha presentato Atlas 960 SuperPoD a Shanghai il 17 settembre, portando avanti una strategia basata sul collegamento di grandi quantità di processori Huawei Ascend, anziché sul tentativo di competere con Nvidia solo a livello di singolo chip.
L’annuncio è arrivato durante la conferenza annuale di Huawei, pochi giorni prima dell’atteso incontro del 24 settembre a Washington tra il presidente statunitense Donald Trump e il presidente cinese Xi Jinping. Arriva inoltre dopo che i controlli sulle esportazioni guidati dagli Stati Uniti hanno limitato l’accesso della Cina ad alcuni processori avanzati per l’IA e alle attrezzature per la produzione di semiconduttori, spingendo le aziende cinesi a orientarsi verso alternative progettate a livello locale.
Atlas 960 punta ancora di più sulla scala dei sistemi
Huawei descrive Atlas 960 SuperPoD come un successore più veloce del sistema Atlas 950, presentato alcuni mesi prima. La nuova piattaforma è progettata sia per l’addestramento dell’IA sia per l’inferenza, la fase in cui un modello addestrato genera previsioni o decisioni.
Il piano pubblicato da Huawei per Atlas 960 prevede un sistema con un massimo di 15.488 chip Ascend 960. L’azienda afferma che la piattaforma offrirà una potenza di calcolo di 30 exaflop in FP8 e 60 exaflop in FP4, con 4.460 terabyte di memoria e una larghezza di banda dell’interconnessione di 34 petabyte al secondo. Huawei indica il quarto trimestre del 2027 come periodo di disponibilità commerciale.
L’azienda sta sviluppando anche sistemi collegati di dimensioni maggiori. Reuters ha riferito che il dirigente di Huawei David Wang ha dichiarato che i suoi supercluster più grandi, attualmente in progetto, potrebbero supportare fino a 1 milione di processori per l’IA, mentre oltre 1.000 sistemi collegati più piccoli erano già stati spediti a più di 370 clienti. Wang non ha identificato i clienti né fornito il numero di chip di ciascun sistema più piccolo.
Il piano di Huawei per Ascend arriva fino al 2029
Il piano attuale di Huawei va oltre Atlas 960. Secondo Associated Press, l’azienda prevede di presentare le serie di chip Ascend 970 e Ascend 980 nel 2028 e nel 2029. Il piano segnala il passaggio da annunci isolati di prodotti a un ritmo regolare di nuovi processori e sistemi di calcolo sempre più grandi.
Una precedente presentazione tecnica di Huawei descriveva Ascend 960 come un chip con il doppio della potenza di calcolo, della capacità di memoria, della larghezza di banda della memoria e delle porte di interconnessione rispetto alla serie Ascend 950. L’azienda afferma inoltre che il chip supporterà il formato di dati proprietario HiF4, progettato per carichi di lavoro di inferenza a quattro bit.
Questi dati sulle prestazioni sono dichiarazioni di Huawei, non risultati di benchmark indipendenti. Si riferiscono inoltre a sistemi completi, anziché a un confronto diretto tra singoli processori Huawei e Nvidia: perciò il supporto software, la progettazione dei carichi di lavoro e le effettive installazioni presso i clienti sono elementi importanti della competizione.
UnifiedBus è la risposta di Huawei al vantaggio di Nvidia
Huawei pone l’accento tanto sulla comunicazione tra i chip quanto sui chip stessi. La sua interconnessione UnifiedBus è progettata per consentire a migliaia di processori di condividere dati e funzionare come un’unica macchina logica. L’azienda ha dichiarato che i suoi sistemi più grandi useranno combinazioni di reti ottiche, Ethernet e protocolli di interconnessione proprietari.
Questo approccio riflette i limiti imposti dai controlli sulle esportazioni. Se le aziende cinesi non possono ottenere con regolarità gli acceleratori stranieri più avanzati, possono provare a riunire in sistemi più grandi un maggior numero di processori disponibili a livello locale. La strategia funziona solo se i chip scambiano informazioni abbastanza velocemente e in modo abbastanza affidabile da mantenere operativo l’intero sistema.
Nvidia conserva un importante vantaggio sul piano del software e dell’adozione da parte degli sviluppatori. Le aziende cinesi che si occupano di IA continuano a usare i processori Nvidia, soprattutto per l’addestramento, anche se i chip nazionali stanno guadagnando terreno nell’inferenza e in altri carichi di lavoro. Reuters ha riferito che Wang ha quantificato in 5.270 la base di sviluppatori di chip per l’IA attivi mensilmente su Huawei, un ecosistema ridotto rispetto alla portata globale di Nvidia.
Washington interpreta l’annuncio come un segnale
George Chen, partner e responsabile dell’area digitale presso la società di consulenza The Asia Group, ha affermato che la tempistica aveva una valenza politica.
«La tempistica — meno di due settimane prima della visita del presidente Xi Jinping a Washington — sottolinea la fiducia e l’ambizione di Pechino nel campo della tecnologia e dell’innovazione»
George Chen, partner e responsabile dell’area digitale, The Asia Group, citato da The Associated Press
Chen ha anche dichiarato ad AP che il passaggio di Huawei da Atlas 950 ad Atlas 960 nell’arco di circa un anno potrebbe accrescere negli Stati Uniti la preoccupazione per i progressi della Cina nel calcolo per l’IA. «Gli sviluppi nell’IA procedono così rapidamente che nessuno può essere certo di mantenere il primato per sempre», ha detto.
Trump ha reso esplicita la competizione. L’articolo di AP lo ha citato mentre affermava: «chi vince nell’IA, vince», sostenendo che gli Stati Uniti devono mantenere il vantaggio sulla Cina.
La parte difficile comincia dopo il lancio
L’annuncio di Huawei fissa un ambizioso obiettivo hardware, ma da solo non dimostra che l’azienda sia in grado di eguagliare i risultati utili dell’IA di Nvidia. Huawei deve produrre i processori su larga scala, garantire ai sistemi più grandi memoria ed energia, supportare gli sviluppatori di modelli e convincere i clienti che il suo software possa sostituire gli strumenti sviluppati intorno alla piattaforma CUDA di Nvidia.
L’azienda ha già dimostrato che le restrizioni statunitensi possono accelerare gli sforzi di progettazione nazionali. La prossima prova è operativa: capire se i sistemi Atlas siano in grado di addestrare e servire modelli complessi in modo affidabile, se gli sviluppatori cinesi sceglieranno di lavorare con Ascend per scelta anziché per necessità e se Huawei riuscirà a tradurre numeri molto elevati di processori in prestazioni misurabili dai clienti.