Shenzhen’de Huawei çipleriyle kurulan 10 bin kartlık AI kümesi ne başardı?

Shenzhen’deki küme ne başardı?

Çin’in teknoloji merkezi Shenzhen, Huawei tarafından geliştirilen Ascend 910C yapay zekâ hızlandırıcılarını kullanan 10 bin kartlık yeni bir hesaplama kümesini devreye aldı. Sistem 11.000 petaflop kapasite sunuyor. Daha önce faaliyete geçen 3.000 petaflopluk bölüm de eklendiğinde, tesisin toplam yapay zekâ hesaplama kapasitesi 14.000 petaflopa çıkıyor. Bu yapı, Çin’in gelişmiş yerli çiplerle kurduğu ilk 10 bin kart ölçeğindeki, tamamen yerli ve uçtan uca kontrol edilebilir AI kümesi olarak tanımlanıyor. 711

“Petaflop”, saniyede katrilyonlarca kayan nokta işlemi yapılabildiğini ifade eden bir performans ölçüsü. Ancak toplam petaflop sayısı tek başına bir sistemin her yapay zekâ görevinde aynı hızda çalışacağı anlamına gelmez; kullanılan model, yazılım, bellek ve ağ mimarisi de sonucu belirler.

Hangi Huawei teknolojileri kullanılıyor?

Kümenin temelinde Huawei’nin Ascend 910C AI hızlandırıcıları bulunuyor. Bu çipler, yapay zekâ modellerinin eğitilmesi ve eğitilmiş modellerin yanıt üretmesi anlamına gelen çıkarım işlemlerinin hızlandırılması için tasarlanıyor. Sistemin yazılım tarafında ise Huawei’nin CANN platformu yer alıyor. Böylece çip, sunucu, ağ bağlantıları ve yazılım katmanları “Ascend + CANN” adı verilen yerli bir yığın içinde birleştiriliyor. 1112

Bu yaklaşımın önemi yalnızca tek bir çipin ham performansından ibaret değil. Büyük ölçekli AI altyapılarında çiplerin birlikte çalışması, verinin hızla taşınması, görevlerin bölünmesi ve yazılımın donanıma uyarlanması da en az işlemci gücü kadar kritik.

Ascend 910C, Nvidia H100’le ne kadar karşılaştırılabilir?

DeepSeek araştırmacılarının bildirdiği testlerde Ascend 910C’nin Nvidia H100’ün çıkarım performansının yaklaşık yüzde 60’ına ulaştığı aktarıldı. 1113 Bu oran, belirli DeepSeek modelleri ve çıkarım görevleri üzerinden yapılan, iş yüküne özgü bir karşılaştırma olarak değerlendirilmelidir.

Başka bir ifadeyle, bu sonuç 910C’nin her alanda H100’ün yüzde 60’ı kadar performans verdiğini kanıtlamıyor. Eğitim performansı, yazılım olgunluğu, enerji verimliliği, bellek bant genişliği ve farklı modellerdeki sonuçlar ayrıca incelenmeli. Bu nedenle söz konusu veri, Nvidia ile genel bir performans eşitliği ilanı değil; Huawei donanımının bazı büyük ölçekli çıkarım görevlerinde kullanılabilir hale geldiğine dair bir gösterge.

Huawei’nin Ascend ekosistemi yalnızca tek kartlardan oluşmuyor. Şirket, çok sayıda Ascend hızlandırıcısını bir araya getiren sunucu ve raf sistemlerini de Nvidia’nın yüksek performanslı AI platformlarına alternatif olarak konumlandırıyor. Seçili iş yüklerinde bu tür sistemler rekabetçi olabilirken performans ve verimlilik açısından ödünleşmeler devam ediyor. 610

AI kümeleri hesaplama gücünü nasıl artırıyor?

Tek bir AI hızlandırıcısı, büyük bir modelin tamamını veya çok sayıda kullanıcının eşzamanlı taleplerini karşılamakta yetersiz kalabilir. Küme mimarisi, binlerce hızlandırıcıyı tek bir büyük hesaplama kaynağı gibi çalıştırmayı amaçlar.

Bir eğitim görevi sırasında:

• veri farklı kartlara paylaştırılabilir,
• modelin katmanları veya parametreleri kartlar arasında bölünebilir,
• aynı anda binlerce çıkarım isteği işlenebilir,
• ara sonuçlar yüksek hızlı ağlar üzerinden diğer kartlarla paylaşılabilir.

Bu paralel çalışma, toplam işlem kapasitesini önemli ölçüde yükseltir. Fakat kartları yalnızca yan yana koymak yeterli değildir. Kartlar arasındaki iletişim yavaşsa, işlemciler veri beklerken zaman kaybedebilir. Bu nedenle yüksek hızlı ağ bağlantıları, düşük gecikme ve görevleri koordine eden yazılım, kümenin gerçek performansında belirleyici rol oynar.

Sistem ne kadar kullanılıyor?

Shenzhen’de daha önce devreye alınan 3.000 petaflopluk bölümün, 10 bin kartlık genişleme tamamlanmadan önce tamamen rezerve edildiği bildirildi. 11 Bu durum, Çin’de yerli çiplerle sağlanan hesaplama gücüne AI şirketleri, araştırma ekipleri ve diğer kullanıcılar tarafından ciddi talep bulunduğuna işaret ediyor.

Bununla birlikte, tek bir tesisin doluluk oranı Huawei platformunun Çin genelinde Nvidia’nın yerini aldığı anlamına gelmiyor. Çinli şirketlerin bir bölümünün hâlâ Nvidia donanımına veya Nvidia çiplerinin yurt dışındaki veri merkezleri üzerinden sunulan hesaplama gücüne eriştiği bildiriliyor. Dolayısıyla Shenzhen projesi, bağımlılığın tamamen sona erdiğini değil, yerli kapasitenin büyük ölçekli ve pratik kullanıma doğru genişlediğini gösteriyor.

Çin’in bildirdiği diğer AI çipi ilerlemeleri neler?

Huawei, 2031 yılına kadar en gelişmiş litografi araçlarına dayanmadan transistör yoğunluğu açısından 1,4 nanometrelik üretim süreçlerine denk sonuçlar verebilecek yeni bir çip tasarım yaklaşımı açıkladı. Ancak bu, henüz seri üretimde gösterilmiş bir çip veya bağımsız performans testleriyle doğrulanmış bir ürün değil; şirketin ileriye dönük hedefi olarak görülmeli.

Bunun yanında Reuters, Huawei’nin yeni Ascend 950PR çipine yönelik müşteri testlerinin olumlu sonuçlandığını ve ByteDance ile Alibaba’nın sipariş vermeyi değerlendirdiğini bildirdi. Bu gelişme, Huawei’nin yalnızca devlet destekli projelerde değil, büyük özel teknoloji şirketlerinin ticari kullanımında da yer edinmeye çalıştığını gösteriyor.

Bu proje ABD kısıtlamalarına nasıl yanıt veriyor?

ABD, 2022’de Nvidia’nın A100 ve H100 gibi gelişmiş AI GPU’larının Çin’e ihracatını kısıtladı. 2023’te kurallar genişletilerek gelişmiş hesaplama çipleri, çip üretim ekipmanları ve ihracat kontrollerinin etrafından dolaşabilecek bazı çözümler de hedeflendi.

Bu kısıtlamalar, Çinli şirketlerin en gelişmiş Nvidia donanımlarına erişimini zorlaştırırken yerli alternatiflere yönelik yatırımı hızlandırdı. Shenzhen’deki küme bu nedenle yalnızca yeni bir veri merkezi projesi değil; çipten sunucuya, ağ altyapısından yazılıma kadar daha bağımsız bir AI hesaplama ekosistemi kurma çabasının somut örneği.

Huawei bu stratejinin merkezinde yer alıyor. Ascend serisi, Çin’e hem yabancı GPU’lara alternatif bir hızlandırıcı hem de veri merkezi ölçeğinde çalışabilecek yerli bir sistem mimarisi sunuyor. Yine de 910C’nin H100 karşılaştırmasındaki performans farkı ve bazı Çinli şirketlerin hâlâ Nvidia kapasitesine başvurması, Çin’in yapay zekâda teknolojik özerkliğe ulaşma sürecinin tamamlanmadığını gösteriyor. 712