Huawei ubrzava čipove za AI

Huawei će u prvom tromjesečju 2027. lansirati AI čip 960DT, a u trećem tromjesečju Ascend 960PR, najavio je rotirajući predsjednik tvrtke David Wang na događaju u Šangaju. Kineski dobavljač uz nove procesore razvija UnifiedBus, vlastitu tehnologiju povezivanja velikog broja akceleratora kako bi zajedno izvršavali zadatke koji nadilaze memoriju i snagu jednog čipa.

Oznake DT i PR prate dvije vrste opterećenja, no Huawei u trenutku objave nije objavio cjelovitu tablicu specifikacija. Nisu poznati proizvodni proces, broj tranzistora, potrošnja, vrsta i količina memorije, propusnost ni cijena. Raspored je zato industrijski signal, a ne dokaz izvedbe. Prvi čip trebao bi stići u razdoblju siječanj–ožujak, a drugi između srpnja i rujna 2027.; eventualno kašnjenje u proizvodnji ili pakiranju zasad nije ugrađeno u javni plan.

Wang je rekao da je Huawei već razvio 11 poluvodiča temeljenih na tehnologiji UnifiedBus za uporabu u velikim sustavima. Magistrala bi procesorima trebala omogućiti bržu razmjenu podataka i zajednički rad, što je posebno važno pri treniranju velikih modela. Kada tisuće akceleratora istodobno obrađuju isti zadatak, usko grlo postaju veze između čipova, memorija i softver koji raspoređuje posao. Veći broj jedinica ne daje linearan rast ako komunikacija troši previše vremena i energije.

Najambicioznija brojka odnosi se na superklastere s do milijun AI procesora. Huawei nije naveo fizičku lokaciju, potrošnju energije, mrežnu topologiju ni datum kada bi takav sustav bio dostupan kupcu. Milijun čipova zato treba čitati kao projektirani gornji opseg arhitekture, ne kao isporučeni klaster. Tvrtka navodi da je više od tisuću manjih superčvorova već predano za više od 370 korisnika, što je konkretniji pokazatelj komercijalnog dosega.

Superčvor povezuje više čipova tako da ih softver vidi kao veći zajednički računalni resurs. Takav pristup može ublažiti slabiju izvedbu pojedinog akceleratora, ali povećava složenost hlađenja, napajanja, mreže i pouzdanosti. Kvar malog udjela jedinica u sustavu od više tisuća čipova postaje redovito operativno stanje, pa raspoređivač mora premještati zadatke bez prekida treniranja. Huawei nije objavio prosječnu iskorištenost, stopu kvarova ni rezultat na standardnim testovima u usporedbi s Nvidijine platforme.

Tvrtka tvrdi da njezin razvojni ekosustav ima 5.270 mjesečno aktivnih programera. Broj govori o rastu zajednice, ali nije usporediv s ukupnim brojem korisnika CUDA-e bez iste metodologije mjerenja. Za kupce su bitni dostupnost biblioteka, alati za profiliranje, podrška popularnim okvirima i trošak prebacivanja postojećeg koda. Čip može biti konkurentan u teoriji, a ipak gubiti narudžbe ako je migracija modela spora ili ako nema dovoljno inženjera koji poznaju platformu.

Plan ima i geopolitičku pozadinu. Američke izvozne kontrole ograničavaju kineski pristup vodećim akceleratorima i dijelu opreme za najnapredniju proizvodnju. Huawei zato povećava domaći udio čipova, međupovezivanja i sistemskog softvera. Skaliranje većeg broja dostupnih procesora može smanjiti ovisnost o uvozu, ali troši više energije i prostora ako pojedina jedinica ima nižu učinkovitost. Bez podatka o performansi po vatu ne može se procijeniti ukupni trošak klastera.