CloudMatrix 384: il cluster AI a 384 chip di Huawei sfida Nvidia tra le limitazioni alle esportazioni degli Stati Uniti

Huawei Technologies ha presentato il suo sistema AI più ambizioso fino ad oggi, CloudMatrix 384, alla World Artificial Intelligence Conference (WAIC) di Shanghai. Mostrato pubblicamente per la prima volta, il sistema è progettato per accelerare l'addestramento di modelli su larga scala e posiziona l'azienda come alternativa nazionale alla piattaforma GB200 NVL72 di fascia alta di Nvidia.

Il cuore del sistema è costituito da 384 acceleratori Ascend 910C collegati da un'interconnessione proprietaria "super-nodo". Grazie al raggruppamento di più chip, il progetto compensa il minore throughput per dispositivo, ottenendo prestazioni aggregate che, secondo SemiAnalysis, possono superare il GB200 di Nvidia in alcuni benchmark. WAIC non ha rivelato le cifre esatte delle prestazioni, ma gli analisti notano che Huawei sta dando priorità all'ottimizzazione della larghezza di banda e della latenza rispetto alle prestazioni dei singoli processori.

Il lancio avviene mentre le restrizioni all'esportazione degli Stati Uniti bloccano le GPU più veloci di Nvidia dalla Cina, creando un'apertura per Huawei. Come ha notato il CEO di Nvidia a maggio, Huawei si sta "muovendo molto velocemente" L'azienda può ora fornire hardware nazionale ai fornitori di cloud e agli istituti di ricerca, utilizzando un approccio interno che aggira i vincoli di licenza che limitano molti progettisti di chip locali.

Il fondatore Ren Zhengfei riconosce che i chip Ascend sono inferiori ai rivali statunitensi in termini di potenza grezza, ma sostiene che l'ottimizzazione matematica e il cluster computing possono colmare il divario di prestazioni per i carichi di lavoro reali. L'azienda dedica circa 180 miliardi di yen (≈ 25 miliardi di dollari) all'anno alla Ricerca e Sviluppo, con un terzo destinato alla ricerca teorica a lungo termine, che Ren considera essenziale per ridurre la dipendenza dalla Legge di Moore.

La possibilità che CloudMatrix 384 si traduca in un'ampia adozione commerciale dipenderà dal prezzo, dalla maturità del software e dall'evoluzione delle politiche di approvvigionamento cloud di Pechino. Tuttavia, la sua comparsa sottolinea la rapidità con cui l'ecosistema dell'hardware per l'AI in Cina si sta orientando verso le soluzioni interne, e come la competizione si stia spostando dai singoli chip all'innovazione full-stack, a livello di sistema.