根据DeepSeek研究人员的测试,华为最新的AI处理器升腾910C(Ascend 910C)的推理性能,已达到辉达(Nvidia)H100 GPU的60%。外媒报道,这可能有助在中美关系紧张的情况下,减少中国芯片业对美国的依赖。同时也表明,尽管受到美国政府的制裁,且无法获得台积电领先的制程技术,华为的AI处理器能力仍在快速进步。 外媒“Tom's Hardware”报道,华为海思Ascend 910C,是2019年推出的用于AI训练的Ascend 910处理器的一个版本。不过根据DeepSeek研究人员的测试,在推理方面,Ascend 910C的表现,达到辉达H100的60%。 虽然Ascend 910C并不是性能冠军,但可以成功减少中国对辉达GPU的依赖。辉达于2022年推出H100。经过DeepSeek的测试,910C处理器的推理性能超乎预期。 这显示尽管受到美国政府的制裁,并且无法获得台积电的前沿工艺技术,但华为的 AI 处理器的能力正在迅速发展。然而 Ascend 910C 并不是 AI 训练的最佳选择,AI 训练仍然是辉达保持无可争议的领先地位的领域。 不过长期训练可靠性,是中国处理器的一个关键弱点。这一挑战源于辉达硬件和软件生态系统的深度集成,该生态系统已经发展了二十多年。虽然推理性能可以优化,但持续的训练工作负载需要华为硬件和软件堆栈的进一步改进。 与原来的 Ascend 910 一样,新的 Ascend 910C 采用小芯片封装,主计算 SoC 拥有约 530 亿个晶体管。Ascend 910 的原始计算小芯片是由台积电使用N7+ 制造技术,而 Ascend 910C 的计算小芯片,是由中芯国际采用第二代 7纳米级工艺技术(称为“ N+2”)。 展望未来,一些专家预测,随着 AI 模型向 Transformer 架构(一种基于自注意力机制的神经网络架构)融合,辉达软件生态系统的重要性可能会下降。DeepSeek 在硬件和软件优化方面的专业知识,还可以显著减少对辉达的依赖,为 AI 公司提供更具成本效益的替代方案,尤其是在推理方面。然而,要在全球范围内竞争,中国必须克服训练稳定性的挑战,并进一步完善AI 计算基础设施。 |
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