शेनझेन का 10,000-कार्ड AI क्लस्टर चीन की तकनीकी रणनीति के बारे में क्या बताता है?

शेनझेन में क्या हासिल हुआ?

चीन के दक्षिणी तकनीकी केंद्र शेनझेन ने Huawei के Ascend 910C AI चिप्स से बना 10,000-कार्ड वाला AI क्लस्टर चालू किया है। इसे चीन का पहला ऐसा पूरी तरह घरेलू और फुल-स्टैक AI कंप्यूटिंग सिस्टम बताया गया है—यानी इसमें केवल प्रोसेसर ही नहीं, बल्कि संबंधित हार्डवेयर, नेटवर्किंग और सॉफ्टवेयर परत भी घरेलू तकनीक पर आधारित है।

नए चरण की कंप्यूटिंग क्षमता 11,000 पेटाफ्लॉप्स है। पेटाफ्लॉप्स प्रति सेकंड होने वाली बेहद बड़ी संख्या में गणनाओं को मापने की इकाई है। पहले से चालू 3,000-पेटाफ्लॉप्स क्षमता को जोड़ने पर शेनझेन की इस सुविधा की कुल AI क्षमता 14,000 पेटाफ्लॉप्स तक पहुंचती है। 711

Huawei की कौन-सी तकनीक इस्तेमाल हुई है?

इस क्लस्टर की बुनियाद Huawei के Ascend 910C AI एक्सेलरेटर हैं। ये सामान्य उपभोक्ता ग्राफिक्स कार्ड नहीं, बल्कि AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और उनसे जवाब प्राप्त करने यानी inference चलाने के लिए बनाए गए डेटा-सेंटर चिप्स हैं।

सिस्टम में Huawei का ‘Ascend + CANN’ हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम भी इस्तेमाल किया गया है। CANN AI डेवलपर्स और कंप्यूटिंग हार्डवेयर के बीच सॉफ्टवेयर स्तर पर तालमेल बनाने में मदद करता है। बड़े AI क्लस्टर में यह संगतता महत्वपूर्ण होती है, क्योंकि केवल शक्तिशाली चिप लगा देना पर्याप्त नहीं होता; मॉडल, मेमोरी, ड्राइवर और नेटवर्क को भी एक साथ कुशलता से काम करना पड़ता है। 1112

Ascend 910C और Nvidia H100 में कितना अंतर है?

DeepSeek से जुड़े रिपोर्टेड परीक्षणों के अनुसार, Ascend 910C ने inference कार्यों में Nvidia H100 के लगभग 60% प्रदर्शन तक पहुंच बनाई। 1114

यह आंकड़ा सावधानी से समझना जरूरी है। यह किसी खास मॉडल और वर्कलोड पर आधारित तुलना है, इसलिए इसे हर तरह के AI प्रशिक्षण, inference, सॉफ्टवेयर परिपक्वता या बिजली-दक्षता का सार्वभौमिक माप नहीं माना जा सकता। बड़े मॉडल के प्रशिक्षण में Nvidia का सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम और व्यापक तैनाती अनुभव अब भी महत्वपूर्ण बढ़त देते हैं।

फिर भी 910C का महत्व कम नहीं है। यदि कोई चिप किसी महत्वपूर्ण inference वर्कलोड को पर्याप्त गति से चला सकती है और घरेलू स्तर पर उपलब्ध है, तो वह उन कंपनियों के लिए व्यावहारिक विकल्प बन सकती है जिन्हें विदेशी चिप्स तक सीमित पहुंच का सामना करना पड़ रहा है।

AI क्लस्टर कंप्यूटिंग को तेज कैसे बनाते हैं?

एक अकेला AI एक्सेलरेटर सीमित मात्रा में गणना कर सकता है। क्लस्टर हजारों ऐसे एक्सेलरेटर को एक साथ जोड़कर काम को समानांतर हिस्सों में बांटता है। उदाहरण के लिए:

• प्रशिक्षण डेटा को कई कार्डों में बांटा जा सकता है;
• बड़े मॉडल की अलग-अलग परतों या हिस्सों को अलग कार्डों पर चलाया जा सकता है;
• एक साथ आने वाले inference अनुरोधों को कई एक्सेलरेटर में वितरित किया जा सकता है।

इससे कुल कंप्यूटिंग क्षमता तेजी से बढ़ती है। लेकिन केवल कार्डों की संख्या बढ़ाना पर्याप्त नहीं होता। कार्डों के बीच मॉडल के पैरामीटर और मध्यवर्ती परिणाम तेजी से भेजने के लिए उच्च गति वाले नेटवर्क, मेमोरी और समन्वित सॉफ्टवेयर चाहिए। संचार धीमा होने पर एक्सेलरेटर एक-दूसरे का इंतजार कर सकते हैं और क्लस्टर की वास्तविक क्षमता कागजी क्षमता से काफी कम रह जाती है।

सिस्टम को कितनी व्यापकता से अपनाया गया है?

शेनझेन में पहले शुरू किए गए 3,000-पेटाफ्लॉप्स हिस्से के 10,000-कार्ड विस्तार के ऑनलाइन आने से पहले ही पूरी तरह बुक हो जाने की रिपोर्ट है। 11 एक अन्य रिपोर्ट के अनुसार, करीब 50 संगठनों ने इस कंप्यूटिंग क्षमता के इस्तेमाल के लिए रूपरेखा समझौतों पर हस्ताक्षर किए और संयुक्त आरक्षण दर 92% तक पहुंची। 1

ये आंकड़े स्थानीय AI कंपनियों, शोध संस्थानों और अन्य उपयोगकर्ताओं के बीच घरेलू कंप्यूटिंग की मजबूत मांग दिखाते हैं। हालांकि, इससे यह निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता कि Huawei ने पूरे चीन में Nvidia को व्यापक रूप से विस्थापित कर दिया है। कुछ चीनी कंपनियां अब भी विदेशों में स्थित डेटा सेंटरों के जरिये Nvidia की उन्नत कंप्यूटिंग क्षमता तक पहुंच बना रही हैं।

चीन में और कौन-सी AI-चिप प्रगति रिपोर्ट हुई है?

Huawei ने एक ऐसी चिप-डिजाइन पद्धति प्रस्तुत की है जिसके जरिये 2031 तक 1.4 नैनोमीटर प्रक्रिया जैसी ट्रांजिस्टर डेंसिटी हासिल करने का लक्ष्य है, जबकि सबसे उन्नत लिथोग्राफी उपकरणों पर निर्भरता न हो। यह अभी कंपनी का रोडमैप और अनुमान है; स्वतंत्र रूप से सत्यापित उत्पादन चिप के रूप में इसका प्रदर्शन सामने नहीं आया है।

इसके अलावा, Reuters के अनुसार Huawei के Ascend 950PR का ग्राहक परीक्षण सकारात्मक रहा है। ByteDance और Alibaba इस चिप के ऑर्डर पर विचार कर रहे हैं। यदि ये ऑर्डर आगे बढ़ते हैं, तो यह Huawei के लिए निजी क्षेत्र में अपनाए जाने की दिशा में महत्वपूर्ण संकेत होगा—हालांकि परीक्षण, ऑर्डर और बड़े पैमाने की नियमित तैनाती अलग-अलग चरण हैं।

अमेरिकी निर्यात प्रतिबंधों के संदर्भ में इसका महत्व

अमेरिका ने 2022 में Nvidia के A100 और H100 जैसे उन्नत AI GPU पर चीन को निर्यात प्रतिबंधों के दायरे में लिया। 2023 में इन नियंत्रणों को और कड़ा किया गया, ताकि उन्नत कंप्यूटिंग चिप्स और संबंधित चिप-निर्माण उपकरणों तक चीन की पहुंच सीमित की जा सके। 23

ऐसे माहौल में शेनझेन का क्लस्टर केवल एक डेटा सेंटर परियोजना नहीं है। यह चीन की औद्योगिक प्रतिक्रिया का उदाहरण है: विदेशी एक्सेलरेटरों पर निर्भरता घटाने के लिए चिप, सर्वर, नेटवर्किंग और AI सॉफ्टवेयर का घरेलू ढांचा तैयार करना।

Huawei इस रणनीति के केंद्र में है, क्योंकि उसका Ascend प्लेटफॉर्म चिप स्तर के साथ-साथ पूरे डेटा-सेंटर सिस्टम का विकल्प देने की कोशिश करता है। शेनझेन का 10,000-कार्ड क्लस्टर दिखाता है कि चीन घरेलू हार्डवेयर को बड़े पैमाने पर तैनात कर सकता है। लेकिन H100 से प्रदर्शन का अंतर और विदेशी Nvidia क्षमता पर जारी निर्भरता यह भी बताती है कि चीन की AI आत्मनिर्भरता अभी पूरी नहीं हुई है। 712