Huawei’nin Nvidia’ya karşı 2027 planı: Yeni Ascend çipleri ve milyon işlemcili kümeler

Huawei, Ascend 960DT çipini 2027’nin ilk çeyreğinde, Ascend 960PR’ı ise üçüncü çeyreğinde piyasaya sürmeyi planlıyor. Şirketin hedefi yalnızca daha hızlı bir yapay zekâ çipi satmak değil; işlemciyi, bağlantı altyapısını, süper düğümleri, büyük kümeleri ve yazılımı tek bir yerli bilgi işlem platformunda birleştirmek. Bu yaklaşımın temel amacı, Çin’in Nvidia donanımına bağımlılığını azaltmak. 2

2027 yol haritasında iki farklı Ascend 960

Huawei’nin açıkladığı plana göre 960DT önce, Ascend 960PR ise ardından gelecek. 960 serisi, şirketin Ascend yapay zekâ bilgi işlem yol haritasındaki bir sonraki aşama olarak konumlanıyor. 1 2

Bu ürün stratejisinde asıl iddia, tek bir hızlandırıcının ham performansından daha geniş: Çok sayıda çipi birlikte çalıştırarak büyük model eğitimi ve çıkarım iş yükleri için ölçeklenebilir sistemler kurmak.

UnifiedBus ne işe yarıyor?

UnifiedBus, Huawei’nin yüksek hızlı çipler arası bağlantı altyapısı. Amaç, çok sayıda Ascend işlemcisinin düşük gecikme ve yüksek bant genişliğiyle veri paylaşması; yazılımın da bunları birbirinden kopuk hızlandırıcılar yerine koordineli tek bir bilgi işlem sistemi gibi kullanabilmesi. Geliştirilmiş uygulamanın 4.000’e kadar işlemciyi bağlayabildiği, optik bağlantıları sistemin daha derin katmanlarına taşıdığı bildiriliyor. 2

Bunun önemi, güncel üretken yapay zekâ iş yüklerinde ortaya çıkıyor. Büyük modeller, çoğu zaman tek bir çipin bellek veya işlem kapasitesine sığmıyor. Dolayısıyla performans, yalnızca çipin hızına değil, çipler arasındaki iletişimin ne kadar hızlı ve kararlı olduğuna da bağlı. UnifiedBus, Huawei’nin bu iletişim darboğazını sistem düzeyinde çözme girişimi.

Süper düğümden milyon işlemcili SuperCluster’a

Huawei mimarisinde işlemciler önce SuperPoD ya da süper düğüm adı verilen büyük birimler içinde gruplanıyor; ardından birden fazla SuperPoD, SuperCluster adı verilen daha büyük kümelerde bir araya getiriliyor.

Şirket, Atlas 960 SuperCluster’ın bir milyondan fazla Ascend NPU’ya ulaşacağını açıkladı. NPU, yapay zekâ hesaplamaları için tasarlanmış sinirsel işlem birimi anlamına geliyor. Bu, bir milyondan fazla işlemcinin tek bir düz ağ üzerinde doğrudan birbirine bağlı olduğu anlamına gelmiyor; çok sayıda süper düğümün ölçeklenerek oluşturduğu geniş bir küme mimarisini ifade ediyor. 3

Huawei ayrıca 370’i aşkın müşteriye 1.000’den fazla Ascend süper düğümü sevk ettiğini belirtiyor. Bu rakamlar, sistemlerin laboratuvar gösterimlerinin ötesinde ticari kullanıma geçtiğine işaret etse de sevkiyat ve müşteri sayıları şirketin kendi açıklamasına dayanıyor. Bu veriler tek başına karşılaştırmalı performansı, kullanım oranını veya kârlılığı kanıtlamaz. 4

ABD ihracat kısıtlamaları Huawei için neden kritik?

ABD’nin gelişmiş yapay zekâ çipleri ve ilgili üretim teknolojilerine yönelik ihracat kontrolleri, Çinli şirketlerin en üst seviye Nvidia hızlandırıcılarına erişimini sınırlıyor. Bu durum Huawei açısından iki yönlü bir etki yaratıyor: Bir yandan tedarik kısıtı oluşturuyor, diğer yandan Çinli bulut işletmecilerinin, kamu kurumlarının ve model geliştiricilerinin yerli donanımı değerlendirmesi için güçlü bir teşvik sağlıyor. 1

Bu nedenle Huawei’nin rekabet mesajı, çip başına kıyaslama sonuçlarından ibaret değil. Yerel tedarik, süreklilik, teknik destek ve uçtan uca sistem sunabilme kapasitesi de şirketin teklifinin önemli parçaları.

Asıl engel: Nvidia’nın CUDA ekosistemi

Nvidia’nın avantajı yalnızca donanımından kaynaklanmıyor. CUDA yazılım ekosistemi; geliştirme araçları, kütüphaneler, uygulama uyumluluğu ve yetişmiş geliştirici havuzuyla yüksek geçiş maliyeti yaratıyor. Bu nedenle Huawei’nin Ascend platformuna model taşıma, model ayarlama, operasyon ve büyük ölçekte çalışma süreçlerini pratik hâle getirmesi gerekiyor; yalnızca daha yüksek sistem kapasitesi iddia etmek yeterli olmayacak.

Huawei’nin CANN topluluğunda aylık aktif geliştirici sayısının 5.270’e ulaştığı yönündeki açıklama, şirketin yazılım ekosisteminde ivme oluşturmak istediğini gösteriyor. Bu geliştirici tabanı çerçeveler, operatörler, model uyarlamaları ve araçlar için katkı sağlayabilir. Ancak CUDA’nın küresel ölçekte yerleşik ekosistemi karşısında asıl test, geliştirici sayısından çok üretim kalitesinde yazılımın ve tekrarlanabilir ticari kurulumların ortaya çıkması olacak. 5

Kısacası Huawei, Nvidia’nın donanım ve CUDA üstünlüğünü; sistem ölçeğinde bağlantı teknolojisi, yerli tedarik, politika ile uyumlu talep ve büyütmeye çalıştığı Ascend/CANN ekosistemiyle dengelemeye çalışıyor. Şirketin en güçlü kısa vadeli fırsatı, erişimin kısıtlandığı Çin pazarı. Küresel ölçekte Nvidia’ya yaklaşması ise yazılım uyumluluğu, güvenilir seri dağıtım ve gerçek dünyadaki fiyat-performans sonuçlarına bağlı olacak.