Шэньчжэнь запустил ИИ-кластер на 10 000 ускорителей Huawei: что он умеет и сможет ли заменить Nvidia

Что именно запустили в Шэньчжэне

Южнокитайский технологический центр Шэньчжэнь ввёл в эксплуатацию первый в Китае ИИ-кластер уровня 10 000 ускорителей, построенный полностью на отечественной аппаратуре и программном обеспечении. Новая очередь оснащена 10 000 ускорителей Huawei Ascend 910C и обеспечивает заявленную мощность в 11 000 петафлопс — то есть примерно 11 квадриллионов операций в секунду. 711

Речь идёт не только о новом зале с чипами. Вместе с ранее запущенной очередью мощностью 3 000 петафлопс вся площадка теперь располагает совокупной ИИ-мощностью в 14 000 петафлопс. В китайской терминологии «карта» обычно означает отдельный вычислительный ускоритель или плату, а не обычную графическую карту для персонального компьютера.

Какие технологии Huawei лежат в основе системы

Ключевой элемент кластера — ускоритель Ascend 910C. Он работает в составе отечественного полного стека Huawei: аппаратная платформа Ascend сочетается с программной экосистемой CANN — Compute Architecture for Neural Networks. Такой подход позволяет контролировать не только сами чипы, но и серверы, межсоединения, компиляторы и инструменты для запуска ИИ-моделей. 1112

Для крупных ИИ-систем это важно не меньше, чем характеристики отдельного процессора. Если программная среда, память и сетевое оборудование плохо согласованы между собой, часть потенциальной мощности теряется на обмене данными и ожидании других узлов.

Насколько Ascend 910C близок к Nvidia H100

Согласно опубликованным сообщениям о тестировании DeepSeek, Ascend 910C достиг примерно 60% производительности Nvidia H100 в задачах вывода — то есть при использовании уже обученной модели для генерации ответов или прогнозов. 111314

Однако эту цифру нельзя трактовать как универсальный рейтинг чипов. Результат относится к конкретной нагрузке и не доказывает равенства 910C и H100 в обучении больших моделей, энергоэффективности, пропускной способности памяти или зрелости программного обеспечения. В отдельных системах большое число менее производительных ускорителей может компенсировать разницу, но это требует эффективной сети, оптимизированного кода и хорошей координации между узлами.

Почему кластер из тысяч ускорителей работает быстрее

Один ИИ-ускоритель выполняет вычисления последовательно в рамках своих ресурсов. Кластер объединяет тысячи таких устройств и распределяет между ними работу:

• части обучающего набора данных;
• отдельные слои или фрагменты модели;
• параллельные запросы пользователей при выводе.

В идеальном случае задачи выполняются одновременно, поэтому суммарная вычислительная мощность растёт во много раз. Но простого сложения характеристик недостаточно: ускорители должны быстро обмениваться промежуточными результатами. Высокоскоростная сеть, общая система управления и оптимизированное ПО уменьшают задержки и не дают обмену данными превратить кластер в набор плохо связанных между собой машин.

Именно поэтому значение шэньчжэньского проекта заключается не только в числе 10 000 чипов. Он демонстрирует попытку создать масштабируемую инфраструктуру, где отечественными являются сразу основные уровни — от ускорителей до программной платформы и сетевой организации вычислений.

Насколько система востребована

Предыдущая часть комплекса мощностью 3 000 петафлопс, по сообщениям источников, была полностью забронирована ещё до того, как заработало расширение на 10 000 ускорителей. Это свидетельствует о существенном спросе со стороны китайских разработчиков ИИ на доступные внутренние вычислительные мощности. 11

При этом такой показатель не означает, что Huawei уже вытеснила Nvidia со всего китайского рынка. Некоторые компании продолжают использовать зарубежные ускорители через доступную им инфраструктуру, а переход на новый стек требует адаптации моделей, библиотек и рабочих процессов. Поэтому корректнее говорить о быстром расширении отечественной альтернативы, а не о завершившейся замене Nvidia.

Какие ещё достижения заявляла Huawei

Отдельно Huawei представила направление разработки микросхем, которое, по замыслу компании, должно позволить к 2031 году достичь плотности транзисторов, сопоставимой с показателями 1,4-нм техпроцесса, без использования самых передовых литографических инструментов. Пока это корпоративный прогноз: независимых данных о серийном чипе с такими характеристиками не представлено. 23

Кроме того, Reuters сообщало о благоприятных результатах тестирования нового ускорителя Huawei Ascend 950PR. По данным источника, ByteDance и Alibaba рассматривали возможность размещения заказов на этот чип. 3

Как на проект повлияли американские ограничения

США начали вводить ограничения на поставки в Китай передовых ИИ-ускорителей, включая Nvidia A100 и H100, в 2022 году. В 2023 году меры были расширены: под контроль попали дополнительные чипы и оборудование для их производства, а также продукты, которые могли обходить первоначальные технические пороги ограничений. 23

На этом фоне шэньчжэньский кластер выглядит не просто как очередной дата-центр, а как промышленный ответ на ограниченный доступ к зарубежным компонентам. Китай стремится заменить зависимость от импортных ускорителей собственным стеком — чипами, серверами, сетевым оборудованием и программным обеспечением — в масштабе, пригодном для работы с передовыми ИИ-моделями.

Huawei играет в этой стратегии центральную роль: линейка Ascend создаёт китайскую альтернативу одновременно на уровне микросхем и готовых дата-центровых систем. Но разрыв с H100 по отдельным тестам, сложности экосистемы и сохраняющийся интерес китайских компаний к зарубежным вычислительным ресурсам показывают, что технологическая самостоятельность Китая пока остаётся процессом, а не свершившимся фактом. 712