เซินเจิ้นเปิดคลัสเตอร์ AI 10,000 ชิปของหัวเว่ย ทำไมจึงสำคัญต่อการแข่งขันกับ Nvidia

เซินเจิ้นสร้างอะไรขึ้นมา

เซินเจิ้น ศูนย์กลางเทคโนโลยีทางตอนใต้ของจีน เปิดใช้งานคลัสเตอร์ประมวลผล AI ขนาด 10,000 การ์ด ซึ่งเป็นคลัสเตอร์ระดับดังกล่าวแห่งแรกของจีนที่ใช้ชิปขั้นสูงจากหัวเว่ยและมีโครงสร้างแบบ “ฟูลสแต็ก” ที่ควบคุมได้ภายในประเทศ ตั้งแต่ชิป เซิร์ฟเวอร์ ระบบเครือข่าย ไปจนถึงซอฟต์แวร์ 711

เฟสใหม่มีกำลังประมวลผล 11,000 petaflops หรือประมาณ 11,000 ล้านล้านล้านการคำนวณต่อวินาทีตามหน่วยที่ใช้วัดงานประมวลผลสมรรถนะสูง เมื่อนำไปรวมกับคลัสเตอร์เฟสก่อนหน้าซึ่งมีกำลัง 3,000 petaflops ทำให้โครงการทั้งหมดมีศักยภาพรวม 14,000 petaflops 711

เทคโนโลยีของหัวเว่ยที่อยู่เบื้องหลัง

คลัสเตอร์นี้ใช้ตัวเร่งประมวลผล AI Huawei Ascend 910C เป็นแกนหลัก พร้อมระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่เรียกว่า Ascend + CANN โดย CANN เป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ของหัวเว่ยสำหรับจัดการและเร่งงานบนชิป Ascend เป้าหมายคือทำให้ส่วนประกอบต่าง ๆ ในศูนย์ข้อมูลทำงานร่วมกันได้โดยไม่ต้องพึ่งพาสแต็กของ Nvidia ทั้งหมด

รายงานที่อ้างอิงการทดสอบของนักวิจัยจาก DeepSeek ระบุว่า Ascend 910C ทำประสิทธิภาพด้านการอนุมานได้ประมาณ 60% ของ Nvidia H100 1114 อย่างไรก็ตาม ตัวเลขนี้เป็นการเปรียบเทียบในลักษณะงานและการทดสอบที่มีเงื่อนไขเฉพาะ ไม่ควรตีความว่า 910C มีประสิทธิภาพเทียบเท่า H100 ในทุกงาน เพราะยังไม่ใช่หลักฐานยืนยันความเสมอกันด้านการฝึกโมเดล ซอฟต์แวร์ ความเสถียร หรือประสิทธิภาพต่อพลังงาน

หัวเว่ยยังพัฒนาระบบระดับเซิร์ฟเวอร์และแร็กเพื่อเชื่อมชิปจำนวนมากเข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่น CloudMatrix 384 ซึ่งรวม Ascend 910C จำนวน 384 ตัวไว้ในระบบเดียว และถูกนำเสนอว่าอาจแข่งขันกับระบบประมวลผลขนาดใหญ่ของ Nvidia ได้ในบางเวิร์กโหลด แต่ก็ยังมีข้อแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพและการใช้พลังงาน 610

ทำไมต้องรวมชิปนับพันเป็นคลัสเตอร์

การมีชิป AI ที่แรงเพียงตัวเดียวไม่เพียงพอสำหรับการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ คลัสเตอร์จะนำตัวเร่งประมวลผลจำนวนหลายพันตัวมาเชื่อมต่อกัน เพื่อแบ่งงานออกเป็นส่วน ๆ แล้วประมวลผลแบบขนาน เช่น

• แบ่งชั้นของโมเดลให้ชิปแต่ละกลุ่มรับผิดชอบ
• แบ่งชุดข้อมูลการฝึกให้ประมวลผลพร้อมกัน
• กระจายคำขอจากผู้ใช้หลายรายการในช่วงอนุมาน

เมื่อจัดสรรงานได้เหมาะสม กำลังประมวลผลรวมจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก แต่การต่อชิปจำนวนมากไม่ได้ทำให้ระบบเร็วขึ้นโดยอัตโนมัติ เพราะชิปเหล่านี้ต้องแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันตลอดเวลา เครือข่ายความเร็วสูง หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง และซอฟต์แวร์ที่ประสานการทำงานจึงมีความสำคัญ หากการสื่อสารระหว่างช้าหรือซอฟต์แวร์จัดการไม่ดี เวลาที่เสียไปกับการส่งข้อมูลอาจลดทอนประโยชน์จากการเพิ่มจำนวนชิปลงอย่างมาก

มีการใช้งานจริงมากแค่ไหน

เฟสคลัสเตอร์ 3,000 petaflops ที่เปิดใช้งานก่อนหน้านี้มีรายงานว่าถูกจองเต็มก่อนการขยายเป็นระบบ 10,000 การ์ด 11 ข้อมูลอีกชุดระบุว่าเกือบ 50 องค์กรได้ลงนามข้อตกลงกรอบเพื่อใช้กำลังประมวลผล และอัตราการจองรวมของโครงการอยู่ที่ 92% 1

ตัวเลขเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าความต้องการกำลังประมวลผล AI ภายในจีนมีอยู่จริง โดยเฉพาะสำหรับห้องปฏิบัติการ AI บริษัทเทคโนโลยี และหน่วยงานวิจัยที่ต้องการเข้าถึงทรัพยากรภายในประเทศ แต่ยังไม่ใช่หลักฐานว่าระบบของหัวเว่ยเข้ามาแทนที่ Nvidia ได้อย่างกว้างขวางทั่วประเทศ บริษัทจีนบางแห่งยังคงเข้าถึงกำลังประมวลผลจากชิป Nvidia ผ่านศูนย์ข้อมูลในต่างประเทศ

นอกจากนี้ กลุ่มวิจัยที่มีหัวเว่ยร่วมอยู่ด้วยระบุว่าสามารถทำ post-training แบบอัปเดตพารามิเตอร์ทั้งหมดให้กับโมเดล DeepSeek V4-Pro ขนาด 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ โดยใช้คลัสเตอร์ Ascend 910C อย่างน้อย 1,000 ตัว หากข้อมูลดังกล่าวได้รับการยืนยันเพิ่มเติม ก็จะสะท้อนว่าชิปจีนสามารถรองรับงานในขั้นตอนการฝึกหรือปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่ได้ดีขึ้น ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงงานอนุมานเท่านั้น 3

ความก้าวหน้าอื่นของชิปจีน

หัวเว่ยเปิดเผยแนวทางออกแบบชิปที่ตั้งเป้าให้มีความหนาแน่นของทรานซิสเตอร์เทียบเท่ากระบวนการผลิตระดับ 1.4 นาโนเมตรภายในปี 2031 โดยไม่พึ่งพาเครื่องมือการผลิตด้วยลิโทกราฟีที่ก้าวหน้าที่สุด อย่างไรก็ตาม ข้อมูลนี้เป็นโรดแมปหรือการคาดการณ์ของบริษัท และยังไม่มีข้อมูลประสิทธิภาพจากชิปที่ผลิตจริงมารองรับ

แยกจากประเด็นดังกล่าว Reuters รายงานว่าการทดสอบกับลูกค้าของ Ascend 950PR เป็นไปในทิศทางที่ดี และ ByteDance กับ Alibaba กำลังพิจารณาสั่งซื้อชิปดังกล่าว รายงานยังระบุว่า 950PR มีความเข้ากันได้กับซอฟต์แวร์ CUDA ของ Nvidia มากขึ้น ซึ่งอาจช่วยลดต้นทุนการย้ายระบบสำหรับบริษัทที่มีโค้ดและเวิร์กโฟลว์เดิมอยู่บนแพลตฟอร์ม Nvidia

การตอบสนองต่อข้อจำกัดส่งออกของสหรัฐฯ

สหรัฐฯ เริ่มควบคุมการส่งออก GPU ขั้นสูงอย่าง Nvidia A100 และ H100 ไปยังจีนในปี 2022 และออกมาตรการที่เข้มงวดยิ่งขึ้นในปี 2023 โดยครอบคลุมชิปสำหรับการประมวลผลขั้นสูงและอุปกรณ์ผลิตเซมิคอนดักเตอร์ที่เกี่ยวข้อง

ในบริบทนี้ คลัสเตอร์เซินเจิ้นไม่ได้เป็นเพียงโครงการเพิ่มกำลังประมวลผล แต่ยังเป็นการตอบสนองเชิงอุตสาหกรรมต่อข้อจำกัดดังกล่าว จีนพยายามสร้างทางเลือกภายในประเทศให้ครบทั้งห่วงโซ่ ตั้งแต่ตัวเร่ง AI ระบบเซิร์ฟเวอร์ เครือข่ายความเร็วสูง ไปจนถึงเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ใช้พัฒนาและรันโมเดล

หัวเว่ยมีบทบาทสำคัญเพราะตระกูล Ascend ทำหน้าที่เป็นทางเลือกในทั้งระดับชิปและระบบศูนย์ข้อมูล จึงช่วยให้จีนสามารถขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้แม้การเข้าถึงชิปต่างประเทศถูกจำกัด 712 แต่ตัวเลขประสิทธิภาพที่ยังตามหลัง H100 ในบางงาน และการที่บริษัทจีนบางส่วนยังต้องพึ่งพากำลังประมวลผล Nvidia จากนอกประเทศ ก็แสดงให้เห็นว่าการพึ่งพาตนเองของจีนยังอยู่ระหว่างการสร้าง ไม่ใช่ภารกิจที่เสร็จสมบูรณ์แล้ว