Chiński klaster AI na 10 tys. kart. Huawei buduje własną alternatywę dla Nvidii

Co dokładnie uruchomiono w Shenzhen?

Shenzhen, jeden z najważniejszych chińskich ośrodków technologicznych, uruchomił pierwszy w Chinach klaster sztucznej inteligencji klasy 10 tys. kart, zbudowany w całości z krajowych komponentów. Nowa część infrastruktury wykorzystuje 10 tys. akceleratorów Huawei Ascend 910C i zapewnia deklarowaną moc 11 tys. petaflopsów — czyli 11 biliardów operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę. 711

To jednak nie całość inwestycji. Po dodaniu uruchomionego wcześniej klastra o mocy 3 tys. petaflopsów kompleks w Shenzhen osiąga łącznie 14 tys. petaflopsów mocy obliczeniowej. 711

Huawei Ascend 910C kontra Nvidia H100

Sercem systemu są akceleratory Huawei Ascend 910C, przeznaczone do trenowania i uruchamiania modeli AI. Huawei dostarcza nie tylko same chipy, lecz także szerszy krajowy ekosystem określany jako „Ascend + CANN”. Obejmuje on sprzęt, warstwę komunikacji oraz oprogramowanie potrzebne do obsługi zadań sztucznej inteligencji. 1112

Najczęściej przywoływane porównanie z układem Nvidia H100 pochodzi z testów związanych z modelami DeepSeek. Według tych doniesień Ascend 910C osiąga około 60 proc. wydajności H100 w zadaniach inferencyjnych, czyli podczas generowania odpowiedzi przez już wytrenowany model. 1113

Nie oznacza to jednak, że oba układy są równoważne w każdym zastosowaniu. Wynik dotyczy określonego obciążenia i inferencji; nie jest uniwersalnym pomiarem wydajności w trenowaniu, efektywności energetycznej, przepustowości pamięci ani dojrzałości oprogramowania. Dlatego bardziej trafne jest mówienie o użytecznej alternatywie dla Chin niż o pełnym dogonieniu Nvidii.

Dlaczego tysiące kart działają lepiej niż pojedynczy chip?

Klaster AI łączy dużą liczbę akceleratorów w jeden koordynowany system. Zadanie można podzielić między karty na kilka sposobów: rozdzielić fragmenty danych treningowych, warstwy modelu albo niezależne zapytania użytkowników. Wiele układów wykonuje wtedy obliczenia równolegle, co podnosi łączną moc systemu.

Samo dodanie kart nie wystarczyłoby jednak do uzyskania wysokiej wydajności. Akceleratory muszą szybko wymieniać między sobą parametry, dane i wyniki pośrednie. Dlatego równie ważne jak chipy są szybkie połączenia sieciowe, pamięć oraz oprogramowanie zarządzające pracą całej infrastruktury. Jeśli komunikacja jest zbyt wolna, czas oczekiwania między układami może zniwelować korzyści z równoległego przetwarzania.

Właśnie dlatego określenie „pełny stos” ma znaczenie strategiczne. Shenzhen nie uruchomił wyłącznie hali z chińskimi procesorami, lecz system obejmujący również serwery, sieć i narzędzia programistyczne potrzebne do obsługi dużych modeli.

Jak szeroko system został wykorzystany?

Popyt na krajową moc obliczeniową wydaje się znaczący. Wcześniejsza część klastra o mocy 3 tys. petaflopsów miała zostać w pełni zarezerwowana jeszcze przed uruchomieniem rozszerzenia. Według dostępnych doniesień niemal 50 organizacji podpisało umowy ramowe dotyczące korzystania z infrastruktury, a łączny poziom rezerwacji wyniósł 92 proc. 1

To pokazuje, że chińskie firmy i instytucje potrzebują dużej ilości mocy obliczeniowej dostępnej w kraju. Nie dowodzi jednak, że Huawei całkowicie wyparł Nvidię z chińskiego rynku. Oprócz różnic w wydajności i oprogramowaniu część chińskich firm nadal korzysta z zagranicznej mocy obliczeniowej, między innymi za pośrednictwem centrów danych poza Chinami.

Przykładem rosnących możliwości krajowych układów jest doniesienie, że zespół związany z Huawei przeprowadził pełnoparametrowe dostrajanie modelu DeepSeek V4-Pro o 1,6 bln parametrów na klastrze obejmującym co najmniej 1 tys. chipów Ascend 910C. To ważny sygnał, ale pojedynczy raport nie zastępuje niezależnego, szerokiego porównania z infrastrukturą Nvidii. 3

Chińska odpowiedź na amerykańskie ograniczenia

Stany Zjednoczone objęły zaawansowane układy obliczeniowe, w tym Nvidia A100 i H100, kontrolą eksportową w 2022 r. Regulacje zaostrzono w 2023 r., rozszerzając ograniczenia na kolejne chipy oraz sprzęt potrzebny do ich produkcji.

Dla Chin oznaczało to ograniczenie dostępu do jednych z najważniejszych akceleratorów wykorzystywanych przy trenowaniu dużych modeli AI. Odpowiedzią jest budowa własnego łańcucha — od projektowania chipów, przez produkcję i serwery, po sieci oraz narzędzia programistyczne.

Huawei zajmuje w tej strategii centralne miejsce, ponieważ seria Ascend ma być krajową alternatywą zarówno na poziomie pojedynczego akceleratora, jak i kompletnego systemu centrów danych. Shenzhen jest demonstracją, że taki stos można wdrożyć na skalę dziesiątek tysięcy kart i udostępnić go wielu użytkownikom. Jednocześnie różnica względem H100 oraz utrzymująca się zależność części firm od zagranicznej mocy obliczeniowej pokazują, że chińska samowystarczalność wciąż jest procesem, a nie stanem osiągniętym raz na zawsze. 712

Co jeszcze rozwija Huawei?

Huawei przedstawił również koncepcję projektowania chipów, która — według deklaracji firmy — ma pozwolić do 2031 r. osiągnąć gęstość tranzystorów porównywalną z technologią 1,4 nm bez korzystania z najbardziej zaawansowanych narzędzi litograficznych. Nie pokazano jednak niezależnych danych potwierdzających parametry produkcyjnego układu, dlatego należy traktować tę informację jako zapowiedź technologii, a nie gotowy przełom.

Niezależnie od tego Reuters informował, że testy nowego akceleratora Huawei Ascend 950PR spotkały się z dobrym odbiorem klientów. ByteDance i Alibaba miały rozważać złożenie zamówień, choć są to informacje oparte na źródłach zaznajomionych ze sprawą, a nie publiczne potwierdzenie pełnego wdrożenia.

Najważniejszy wniosek z inwestycji w Shenzhen nie brzmi więc: „Huawei pokonał Nvidię”. Chodzi raczej o to, że Chiny próbują stworzyć wystarczająco duży i coraz bardziej niezależny ekosystem AI, aby ograniczenia eksportowe nie zatrzymały rozwoju krajowych modeli i usług.