집화웨이는 미국 제한에도 불구하고 Ascend 910C의 대량 선적을 시작합니다.
화웨이의 Ascend 910C AI 칩 대량 출하 준비
화웨이가 다음 달부터 Ascend 910C AI 칩을 대규모로 출하할 준비를 하고 있다고 회사 내부 소식통이 밝혔다. 이미 소량의 칩이 출하되었지만, 이번 움직임은 중국 기업들이 미국산 반도체의 자국 대안을 찾는 데 중요한 진전을 의미한다.
출시 배경
이번 출시는 중국 개발자들이 Nvidia 하드웨어에 대한 강화된 제한에 직면한 시점에서 매우 중요하다. 미국 정부는 최근 Nvidia의 H20 AI 칩의 중국 판매에 수출 허가를 요구하며, 현지 개발자들이 대규모 학습 및 추론 작업을 처리할 수 있는 솔루션을 찾도록 압박하고 있다.
Ascend 910C의 기술 사양
Ascend 910C는 최신 공정 노드로 제작되지 않았지만 실용적인 솔루션을 제공한다. 이는 910B의 개선된 버전으로, 두 개의 프로세서로 구성된 듀얼 패키지 설계로 성능과 메모리를 향상시켰다. 내부자는 이 칩의 성능이 Nvidia의 H100과 동등하다고 주장한다.
화웨이는 최신 제조 기술을 추구하기보다는 보다 견고한 접근 방식을 선택했다. 여러 칩과 고속 광학 상호 연결을 통합하여 시스템 성능을 극대화하려 한다. 이는 대규모 모델 학습을 위해 설계된 종합적인 랙 스케일 AI 플랫폼인 CloudMatrix 384 시스템의 핵심 전략이다.
CloudMatrix 384: 자세히 살펴보기
CloudMatrix 384 시스템은 16개의 랙에 걸쳐 384개의 Ascend 910C 칩을 포함하며, 12개는 컴퓨팅, 4개는 네트워킹용이다. 전통적인 구리 기반 시스템과 달리, 화웨이의 설계는 광학 상호 연결을 활용하여 시스템 전반에 걸쳐 고대역폭 통신을 가능하게 한다. SemiAnalysis에 따르면, 이 시스템은 6,912개의 800G LPO 광학 트랜시버를 포함하여 올-투-올 광학 메쉬 네트워크를 구축한다.
이 구성은 CloudMatrix 384가 약 300페타플롭스의 BF16 연산 성능을 제공하여 Nvidia의 GB200 NVL72 시스템(약 180 BF16 페타플롭스)을 능가한다. 또한, CloudMatrix는 Nvidia 대비 2배 이상의 메모리 대역폭과 3.6배 이상의 고대역폭 메모리(HBM) 용량을 제공한다.
성능 절충
그러나 화웨이 시스템은 단점이 없지 않다. Nvidia의 GB200에 비해 부동소수점 연산당 효율이 2.3배 낮고, 메모리 대역폭 및 용량 단위당 전력 효율도 낮다. 그럼에도 불구하고, 화웨이의 솔루션은 대규모로 고급 AI 모델을 학습할 수 있는 필수 인프라를 제공한다.
제조 및 공급망
중국의 선도적인 칩 제조업체 SMIC는 7nm N+2 공정을 사용하여 910C의 주요 부품을 생산하고 있다. 그러나 수율 문제는 여전히 남아 있으며, 일부 910C 유닛에는 중국 기업 Sophgo를 위해 TSMC에서 생산된 칩이 포함된 것으로 알려졌다. 하지만 화웨이는 TSMC 부품 사용을 부인하고 있다.
미국 상무부는 TSMC와 Sophgo 간의 관계를 조사 중이며, 이는 화웨이의 이전 910B 프로세서에서 Sophgo 설계 칩이 발견된 이후 시작되었다. TSMC는 2020년 이후 화웨이에 공급하지 않았으며 수출 규정을 준수하고 있다고 주장한다.
시장 반응 및 미래 전망
2023년 말, 화웨이는 910C의 초기 샘플을 선별된 기술 기업들에 배포하고 주문서를 개방했다. Albright Stonebridge Group에 따르면, 이 칩은 특히 미국의 반도체 수출 통제가 지속되는 가운데 대규모 AI 모델을 개발하거나 추론 기능을 배포하는 중국 기업들의 선호 선택이 될 가능성이 높다.
Ascend 910C는 전력 효율이나 첨단 공정 기술 면에서 Nvidia와 경쟁하지 못할 수 있지만, 중요한 변화를 나타낸다. 중국 기술 기업들은 유사한 결과를 달성하기 위해 덜 발전된 기술을 사용하더라도 국내 대안을 만드는 데 점점 더 집중하고 있다.
AI 솔루션에 대한 글로벌 수요가 증가하고 수출 제한이 강화됨에 따라, 화웨이가 국내에서 확장 가능한 AI 하드웨어 솔루션을 제공할 수 있는 능력은 중국의 AI 환경을 형성하는 데 중추적인 역할을 할 수 있다. 이는 개발자들이 장기적인 공급망을 확보하고 지정학적 위험을 완화하려는 데 특히 중요하다.
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의견 (24)
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![BruceHernández]()
華為這步棋走得真絕！美國禁令下還能大規模出貨昇騰910C，看來中國在AI晶片領域的自主化進程比想像中快。不過這款晶片的實際效能和生態系支援度，還是得等市場驗證才知道。🤔
![JoeClark]()
最近大家對AI芯片的話題討論得還蠻熱烈的。很多人可能會擔心華為這樣大規模出貨，會不會遭遇到新的制裁或其他困難呢！其實個人很期待能夠看到這種自家研發的芯片在國際舞臺上面對競爭，畢竟每家公司的核心技術都代表其競爭力。也希望能推動整個行業快速進步，讓更多人用得到好技術！😊
![GregoryWilson]()
え、こんな状況で910Cを出荷するなんて...🤔 アメリカの規制を逆手に取った感じ？でも、性能は競合に比べてどうなんだろう。個人的には地元企業の頑張りは応援したいけど、実際の市場での受け入れが気になりますね。
![HarryRoberts]()
Huawei's pushing boundaries with the Ascend 910C! It's wild to see them scale up despite the US restrictions. Wonder how this'll shake up the AI chip market? 🚀
![BruceWilliams]()
Huawei's pushing the boundaries with the Ascend 910C despite the US hurdles—pretty bold move! Can't wait to see how this shakes up the AI chip game. 🚀
![JeffreyHarris]()
Huawei's pushing boundaries with the Ascend 910C despite the US hurdles! 🚀 It's wild to think how they're scaling up so fast. Makes me wonder if this chip will shake up the AI game globally. Anyone else excited to see where this goes?
화웨이의 Ascend 910C AI 칩 대량 출하 준비
화웨이가 다음 달부터 Ascend 910C AI 칩을 대규모로 출하할 준비를 하고 있다고 회사 내부 소식통이 밝혔다. 이미 소량의 칩이 출하되었지만, 이번 움직임은 중국 기업들이 미국산 반도체의 자국 대안을 찾는 데 중요한 진전을 의미한다.
출시 배경
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Ascend 910C의 기술 사양
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화웨이는 최신 제조 기술을 추구하기보다는 보다 견고한 접근 방식을 선택했다. 여러 칩과 고속 광학 상호 연결을 통합하여 시스템 성능을 극대화하려 한다. 이는 대규모 모델 학습을 위해 설계된 종합적인 랙 스케일 AI 플랫폼인 CloudMatrix 384 시스템의 핵심 전략이다.
CloudMatrix 384: 자세히 살펴보기
CloudMatrix 384 시스템은 16개의 랙에 걸쳐 384개의 Ascend 910C 칩을 포함하며, 12개는 컴퓨팅, 4개는 네트워킹용이다. 전통적인 구리 기반 시스템과 달리, 화웨이의 설계는 광학 상호 연결을 활용하여 시스템 전반에 걸쳐 고대역폭 통신을 가능하게 한다. SemiAnalysis에 따르면, 이 시스템은 6,912개의 800G LPO 광학 트랜시버를 포함하여 올-투-올 광학 메쉬 네트워크를 구축한다.
이 구성은 CloudMatrix 384가 약 300페타플롭스의 BF16 연산 성능을 제공하여 Nvidia의 GB200 NVL72 시스템(약 180 BF16 페타플롭스)을 능가한다. 또한, CloudMatrix는 Nvidia 대비 2배 이상의 메모리 대역폭과 3.6배 이상의 고대역폭 메모리(HBM) 용량을 제공한다.
성능 절충
그러나 화웨이 시스템은 단점이 없지 않다. Nvidia의 GB200에 비해 부동소수점 연산당 효율이 2.3배 낮고, 메모리 대역폭 및 용량 단위당 전력 효율도 낮다. 그럼에도 불구하고, 화웨이의 솔루션은 대규모로 고급 AI 모델을 학습할 수 있는 필수 인프라를 제공한다.
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