Çinli teknoloji devi Huawei'nin yeni nesil yapay zeka işlemcisi HiSilicon Ascend 910D'nin, sektörün lideri Nvidia'nın H100 işlemcilerine kıyasla daha iyi performans sunması bekleniyor.
Yeni Ascend 910D, tek çip bazında Nvidia'nın Blackwell B200, Blackwell Ultra B300 ve gelecek yıl piyasaya sürülecek Rubin gibi daha yeni GPU'larına göre daha yavaş kalabilir. Ancak Huawei'nin yüzlerce işlemciyi bir araya getiren 'pod' adı verilen büyük sistemler kurma stratejisi, Ascend 910D tabanlı sistemlerin Nvidia'nın mevcut Blackwell ve gelecek Rubin GPU'larına dayalı sistemlerle rekabet etmesini sağlamayı hedefliyor.
Huawei, en gelişmiş yapay zeka işlemcisi Ascend 910D'nin testlerine başlamaya hazırlanıyor. Temel amaç, Nvidia'nın H100 performansını geride bırakmak ve ABD ihracat kısıtlamaları karşısında Çin için yerli bir alternatif sunmak. Şirketin, yeni Ascend 910D çipinin performans ve dağıtım gereksinimlerini karşılayıp karşılamadığını değerlendirmek için bazı yerel şirketlerle görüştüğü belirtiliyor. İlk numunelerin Mayıs sonuna kadar çıkması bekleniyor.
Ayrıca, Huawei'nin çift çipli Ascend 910C yapay zeka işlemcilerinin büyük ölçekli sevkiyatlarına Çinli müşterilere (ve muhtemelen bu çipleri kullanan komple sistemlere) önümüzdeki aydan itibaren başlamayı planladığı ifade ediliyor. Bu işlemcilerin önemli bir kısmının yabancı bir şirket için büyük bir çip üreticisi tarafından üretildiği rapor ediliyor. Ascend 910D'nin Çin merkezli bir üretici tarafından mı yapılacağı, yoksa ABD hükümetinin Huawei'nin gelişmiş yarı iletken üretim yeteneklerine erişimini kısıtlamasından neredeyse beş yıl sonra Huawei'nin bir kez daha ABD yaptırımlarını aşmanın bir yolunu bulup bulamayacağı henüz net değil.
Nvidia H100 performans seviyelerine ulaşmak Huawei için kolay olmayacak. Şirketin mevcut çift çipli Ascend 910C'si yaklaşık 780 BF16 TFLOPS performans sunarken, Nvidia H100 yaklaşık 2.000 BF16 TFLOPS'a ulaşabiliyor. H100 performans seviyelerine ulaşmak için Huawei'nin Ascend 910D'nin iç mimarisini yeniden tasarlaması ve muhtemelen işlemci çekirdeklerinin sayısını artırması gerekecek.
Gelecek yıl yapay zeka sektöründe rekabetçi kalabilmek için Huawei'nin ABD'de geliştirilen yapay zeka kümeleriyle karşılaştırılabilir bir performans elde etmesi gerekecek. Şirket bu yıl, 384 adet Ascend 910C işlemci içeren CloudMatrix 384 sistemini tanıttı. Bu sistemin belirli iş yüklerinde Nvidia'nın GB200 NVL72'yi geride bırakabildiği bildiriliyor, ancak dramatik şekilde daha düşük performans-verimlilik oranı nedeniyle önemli ölçüde daha yüksek güç tüketimi pahasına. Ayrıca, bir NVL72 rafından beş kattan fazla 'yapay zeka işlemcisine' sahip. İşlemciler arasındaki ara bağlantının gerekli işlemci sayısına iyi ölçeklenip ölçeklenemeyeceği henüz görülecek.
En gelişmiş üretim teknolojilerine erişim olmadan, Huawei'nin gelecek yıl rekabetçi konumunu koruması oldukça zorlaşacak. Nvidia, 2026'da yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem için Rubin kod adlı GPU'larını piyasaya sürmeyi planlıyor. Rubin GPU'ları gelişmiş bir üretim süreciyle üretilecek ve mevcut Blackwell GPU'larından bile daha yüksek performans-verimlilik sunmaları bekleniyor.
Rubin GPU'larının teorik olarak mevcut tekliflere kıyasla önemli performans artışları sunması bekleniyor. Huawei'nin Ascend 910D ve 384 gibi işlemcili yeni nesil CloudMatrix sistemleri, raf düzeyinde teorik olarak rekabetçi yapay zeka performansı sunabilir. Ancak Ascend 910D ve Nvidia'nın Rubin GPU'larının mevcut tekliflere kıyasla ne gibi performans faydaları sunacağı hala belirsiz. Ayrıca, Nvidia'nın yüksek performanslı Rubin GPU'larını Çin'de zorlukla satabileceği unutulmamalıdır, bu nedenle o pazar için Huawei'nin doğrudan bir rakibi olmayacaktır.
Performans veya verimlilikten bağımsız olarak, Huawei'nin Ascend 910D işlemcileri önümüzdeki yıllarda Çin'in yapay zeka eğitimi konusundaki temel iş gücü haline gelecektir. Yapay zekanın stratejik önemi göz önüne alındığında, Ascend 910D'nin (veya herhangi bir yerli yapay zeka işlemcisinin) güç tüketimi sınırlayıcı bir faktör olmayacak, çünkü konuşlandırılan birim sayısı Nvidia'nın (veya diğer rakiplerin) yapay zeka işlemcilerinin verimliliğini dengeleyebilir. Çin için ana sınırlayıcı faktör, yeterli sayıda işlemci üretebilme yeteneği olacaktır.
