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Tiangai 300 im Live-Demo: Was hinter dem H200-Vergleich steckt
Iluvatar CoreX zeigte die Tiangai 300 am 28. Oktober 2026 erstmals auf laufender Hardware. Ebenfalls präsentiert wurden der IXL144 Rackserver, eine GPU XPU Aufteilung für Inferenz und das TY1200 Edge System.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Iluvatar CoreX zeigte die Tiangai 300 am 28. Oktober 2026 erstmals auf laufender Hardware.
- Ebenfalls präsentiert wurden der IXL144 Rackserver, eine GPU XPU Aufteilung für Inferenz und das TY1200 Edge System.
KI-Prompt
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Der chinesische Chipentwickler Iluvatar CoreX hat bei einem Medientag am 28. Oktober 2026 in Shanghai seine Tiangai-300-GPU erstmals auf laufender Hardware gezeigt. Dazu präsentierte das Unternehmen ein Supernode-System, eine heterogene Inferenzlösung und einen Edge-Computer. Die aufmerksamkeitsstärkste Zahl: Ein Drittanbietertest soll für die Tiangai 300 einen Durchsatz von 1,05× gegenüber NVIDIAs H200 ergeben haben. Das gilt laut Angaben für ein bestimmtes Einsatzszenario; zentrale Einzelheiten zum Test wurden nicht veröffentlicht.2
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Vom Architekturplan zur laufenden Hardware
Bei der Veranstaltung waren die Tiangai 300, Iluvatars Software-Stack, das IXL144-Supernode und das Edge-System Tongyang TY1200 zu sehen.3
6 Damit ging es nicht mehr nur um Architekturfolien und Produktfahrpläne: Die GPU lief auf echter Hardware. Eine Vorführung allein bestätigt allerdings noch keinen Leistungsvergleich mit Konkurrenzprodukten.
Was die 1,05× im H200-Vergleich aussagen
Iluvatar zufolge erreichte die Tiangai 300 in einem typischen PD-getrennten Einsatz – also mit separaten Phasen für Prefill und Decode – beim auf eine einzelne Karte umgerechneten Gesamtdurchsatz von Anfang bis Ende das 1,05-Fache der NVIDIA H200. Das Unternehmen bezeichnete sie als erste in China entwickelte Allzweck-GPU, die in Messungen das Leistungsniveau der H200 erreicht habe.2
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Die Zahl bedeutet nicht, dass die Tiangai 300 bei jedem Modell, jeder Aufgabe oder jeder Konfiguration fünf Prozent schneller ist. Ein Bericht hielt fest, dass Testmethode, Modelllasten und konkrete Arbeitsbedingungen zum Zeitpunkt der Veröffentlichung nicht mitgeteilt worden waren.3 Der genannte Drittanbietertest ist ein relevanter Hinweis, aber ohne diese Angaben lässt sich der Vergleich nur schwer unabhängig nachvollziehen.
IXL144: 144 GPUs in einem Rack
Iluvatar stellte außerdem das IXL144-Supernode vor, das zuvor bereits auf einer Industriemesse gezeigt worden war. Die angegebene Konfiguration umfasst 144 GPUs, 18 CPUs und rund 10,1 TB GPU-Speicher in einem Rack.3
Das Unternehmen bezeichnete die GPU-Dichte als branchenführend und schätzte, die Kosten pro einer Million effektiver Tokens könnten gegenüber gängigen internationalen Lösungen um 40 Prozent sinken.3
9 Beides sind Unternehmensangaben. Insbesondere die Kostenzahl ist eine Schätzung und kein veröffentlichter, unabhängig bestätigter Vergleich der Betriebskosten.
AFD-Aufteilung: Rechenarbeit auf verschiedene Chips verteilen
Iluvatar meldete, eine heterogene AFD-Inferenzlösung mit GPU und XPU erfolgreich in Betrieb genommen zu haben; die Inferenzlatenz sei dabei um 60 Prozent gesunken.3 Bei diesem Ansatz werden Rechenschritte wie Attention und Feed-forward-Netzwerke auf unterschiedliche Beschleuniger verteilt, damit jede Hardware ihre jeweiligen Stärken nutzen kann. Berichten zufolge übernahm die Tiangai 300 den Prefill-Prozess und die Attention-Berechnung während des Decode-Schritts; eine XPU eines Partners erledigte die Feed-forward-Berechnung.
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Der gemeldete Latenzgewinn bezieht sich auf diese konkrete Konfiguration. Ohne offengelegte Testbedingungen und eine genaue Definition der gemessenen Latenz lässt er sich nicht ohne Weiteres auf andere Modelle oder Systeme übertragen.3
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TY1200: Edge-KI und Robotersimulation
Für den Tongyang TY1200 nennt Iluvatar 300 TOPS Rechenleistung bei dichter Berechnung. Das System ist für Edge-KI und Anwendungen rund um verkörperte Intelligenz vorgesehen.2
3 Das Unternehmen gab an, der TY1200 übertreffe NVIDIAs Thor T5000. Spätere Berichte bezifferten den Vorsprung bei ausgewählten Qwen-Modellen auf etwa 1,2× – ein modellbezogener Vergleich, keine allgemeine Rangliste der Spitzenleistung.
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Zudem erklärte Iluvatar, der TY1200 sei das erste in China entwickelte Edge-Produkt, auf dem GPU-beschleunigte Physiksimulation mit MuJoCo-Warp laufe. Die gezeigte Anwendung sollte Robotern lokal umfangreiche Simulationen für das Bewegungslernen ermöglichen.2
3 Auch diese Erstmaligkeits- und Leistungsangaben sind in den verfügbaren Quellen Unternehmensbehauptungen.
Was die Vorführungen belegen – und was nicht
Der Medientag zeigte mehr als Produktpläne: Die Tiangai 300 lief auf Hardware, und Iluvatar führte sie zusammen mit einem Rack-System, heterogener Beschleuniger-Nutzung und einer Edge-KI-Anwendung vor.3
6 Das gibt einen konkreteren Einblick in die Systempläne des Unternehmens als eine reine Architekturpräsentation.
Eine breite Überlegenheit gegenüber NVIDIA-Produkten ist damit aber nicht belegt. Beim H200-Wert handelt es sich um ein gemeldetes Ergebnis eines Drittanbietertests; die dazugehörigen Testmethoden, Modelle und Arbeitsbedingungen waren laut Berichterstattung nicht offengelegt.3 Für einen belastbaren Vergleich müssten unter anderem Modell und Version, Rechengenauigkeit, Batch-Größe, Ein- und Ausgabelängen, Hardwarekonfiguration, Software-Stack und Latenzdefinition veröffentlicht werden. Bei Kostenvergleichen wären außerdem die zugrunde liegenden Annahmen nötig. Bis dahin sind die Zahlen als Ergebnisse bestimmter berichteter Tests und als Unternehmensschätzungen zu lesen – nicht als unabhängig reproduzierbare Leistungsrangliste.
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