Huawei lance son cluster Ascend 950 : puissance annoncée et limites d’approvisionnement

Huawei Cloud a ouvert à la commercialisation en Chine son service de calcul en nuage fondé sur le cluster Ascend 950. Annoncée à Huawei Connect 2026, cette offre permet aux clients d’utiliser à distance un ensemble de puces d’IA reliées entre elles. La commercialisation a débuté le 30 septembre ; Huawei prévoit une disponibilité hors de Chine à partir du 30 novembre. Cette date annoncée ne signifie pas pour autant qu’une grande capacité de calcul sera immédiatement accessible à l’étranger. 94

Une grappe de 1 024 cartes, selon Huawei

Le cluster s’appuie sur UnifiedBus, l’architecture d’interconnexion de Huawei. Elle relie 1 024 cartes Ascend 950 afin qu’elles puissent fonctionner ensemble. Huawei annonce une puissance de calcul maximale de 1 exaflop en FP8 ou de 2 exaflops en FP4, ainsi que 256 téraoctets de mémoire adressable par le système. 134

Ces chiffres correspondent aux spécifications annoncées par l’entreprise, et non à des résultats de tests indépendants. Huawei décrit également une montée en échelle jusqu’à des clusters de 100 000 cartes. 11

Un lancement international à nuancer

La disponibilité hors de Chine est prévue pour le 30 novembre, mais l’approvisionnement pourrait limiter l’offre. Eric Xu, président tournant de Huawei, a déclaré que l’entreprise ne pouvait pas produire assez d’équipements de calcul pour satisfaire la demande chinoise et qu’elle limitait ses ventes à l’étranger. Le calendrier international annoncé ne garantit donc ni une capacité abondante ni un accès généralisé. 1

Xu affirme également que les puces Ascend ont dépassé Nvidia en part de marché en Chine. C’est l’évaluation de Huawei, pas un constat vérifié de manière indépendante. Les restrictions visant les ventes des puces Nvidia les plus avancées ont toutefois ouvert un espace aux fournisseurs chinois. 1

L’Ascend 950 ne prouve pas que CUDA recule

Le lancement illustre la volonté de Huawei de proposer une solution concurrente à Nvidia. Mais les informations disponibles ne permettent pas de confirmer que CUDA — l’environnement logiciel de Nvidia, largement utilisé pour programmer les processeurs graphiques — perd de son importance. L’existence d’une offre concurrente ne démontre pas, à elle seule, que les développeurs cessent de dépendre de CUDA. 3