HuaweiのAscend 910C：AIチップ市場でNVIDIAに大胆な挑戦

当学校区の 人工知能（AI） チップ市場は、複雑なAIタスクを処理できるプロセッサの需要増加により急速に成長しています。機械学習などのAIアプリケーションが普及するにつれ、専用のAIアクセラレータの必要性が高まっています。 深い学習, ニューラルネットワーク 進化。

NVIDIA (NVDA -0.78％) 長年にわたりこの分野で支配的なプレーヤーであり、その強力な グラフィックスプロセッシングユニット（GPU） 世界中でAIコンピューティングの標準になりつつあります。しかし、 Huawei社 同社はAscendシリーズで強力な競争相手として台頭し、特に中国でNVIDIAの市場支配に挑戦している。 アセンド 910Cこのシリーズの最新作となる「AI チップ」は、競争力のあるパフォーマンス、エネルギー効率、ファーウェイのエコシステム内での戦略的統合を約束しており、AI チップ市場の動向を一変させる可能性がある。

HuaweiのAscendシリーズの背景

ファーウェイのAIチップ市場への参入は、AIソリューションのための自立型エコシステムを確立するというより広範な戦略の一環である。Ascendシリーズは、AI向けに設計されたAscend 310から始まった。 エッジコンピューティング、そして高性能データセンター向けのAscend 910です。2019年に発売されたAscend 910は、世界で最も強力なAIプロセッサとして認められ、 256テラフロップス（TFLOPS） FP16 のパフォーマンス。

Huawei独自の ダヴィンチ建築Ascend 910 は、さまざまな AI ワークロードに適したスケーラブルで柔軟なコンピューティング機能を提供します。このチップは、電力とエネルギー効率のバランスを重視しており、将来の開発の基礎を築き、改良された Ascend 910B と最新の Ascend 910C につながっています。

Ascend シリーズは、特に米国の貿易制限を考慮して、外国の技術への依存を減らすというファーウェイの取り組みの一環でもあります。独自の AI チップを開発することで、ファーウェイはクラウド コンピューティングからオンプレミス AI クラスターまで、さまざまなソリューションを提供する自立型 AI エコシステムの構築に取り組んでいます。この戦略は多くの中国企業に支持され、特に地元企業は NVIDIA の H20 などの外国の技術への依存を制限するよう奨励されています。これにより、ファーウェイは Ascend チップを AI 分野で実行可能な代替品として位置付ける機会が生まれました。

Ascend 910C: 機能と仕様

Ascend 910Cは、高い計算能力、エネルギー効率、汎用性を提供するように設計されており、強力な競合製品として位置付けられています。 NVIDIAのA100およびH100 GPU最大 320 TFLOPS の FP16 パフォーマンスと 64 TFLOPS の INT8 パフォーマンスを実現し、トレーニングや推論を含む幅広い AI タスクに適しています。

Ascend 910Cは、約310ワットの消費電力で高い計算能力を発揮します。このチップは柔軟性と拡張性を考慮して設計されており、次のようなさまざまなAIワークロードを処理できます。 自然言語処理（NLP）, コンピュータビジョン、予測分析にも対応しています。さらに、Ascend 910C は、大規模なデータセットの管理や複雑な AI モデルの効率的なトレーニングに不可欠な高帯域幅メモリ (HBM2e) をサポートしています。Huawei の MindSpore AI フレームワークや TensorFlow、PyTorch などの他のプラットフォームのサポートを含むチップのソフトウェア互換性により、開発者は大幅な再構成を行わずに既存のエコシステムに簡単に統合できます。

Huawei vs. NVIDIA: AI覇権をめぐる戦い

NVIDIA は長年 AI コンピューティングのリーダーであり、同社の GPU は機械学習やディープラーニング タスクの標準となっています。同社の A100 および H100 GPU は、それぞれ Ampere および Hopper アーキテクチャ上に構築されており、現在 AI 処理のベンチマークとなっています。A100 は最大 312 TFLOPS の FP16 パフォーマンスを実現でき、H100 はさらに強力な機能を提供します。NVIDIA の CUDA プラットフォームは大幅に進歩し、AI モデルの開発、トレーニング、展開を簡素化するソフトウェア エコシステムを生み出しています。

NVIDIA の優位性にもかかわらず、Huawei の Ascend 910C は、特に中国市場において競争力のある代替品を提供することを目指しています。Ascend 910C は A100 と同等のパフォーマンスを発揮しますが、電力効率はわずかに優れています。Huawei の積極的な価格戦略により、Ascend 910C はより手頃なソリューションとなり、AI インフラストラクチャを拡張したい企業にコスト削減をもたらします。

しかし、ソフトウェア エコシステムは依然として重要な競争分野です。NVIDIA の CUDA は広く採用されており、成熟したエコシステムを備えていますが、Huawei の MindSpore フレームワークはまだ成長中です。Huawei が MindSpore を特に自社のエコシステム内で推進する取り組みは、開発者に NVIDIA のツールから移行するよう説得するために不可欠です。この課題にもかかわらず、Huawei は中国企業と協力して Ascend チップをサポートする統合ソフトウェア環境を構築することで前進しています。

報道によると、ファーウェイはAscend 910Cのプロトタイプを中国の大手企業に配布し始めたという。 バイトダンス、百度、中国移動この早期の取り組みは、特に外国の技術への依存を減らしたい企業の間で、市場の強い関心を示唆している。昨年の時点で、中国のトップクラスの人材の半数近くをトレーニングするためにファーウェイのAscendソリューションが使用されていた。 70の大規模言語モデルプロセッサの影響と広範な採用を実証しました。

Ascend 910C の発売のタイミングは重要です。米国の輸出規制により、中国では NVIDIA の H100 などの高度なチップへのアクセスが制限されているため、中国国内の企業は代替品を模索しており、Huawei はこのギャップを埋めるために参入しています。Huawei の Ascend 910B は、すでにさまざまな分野で AI モデルのトレーニングに利用されており、地政学的環境により、新しい 910C の採用がさらに進んでいます。

NVIDIAは、 1万個のH20 GPU 中国では約12億ドルの収益を生み出すと予想されているファーウェイのAscend 910Cは、 2億ドル 今年の売上高は20億ドルに達する見込みだ。さらに、ファーウェイのAIチップを採用する企業は、ファーウェイのより広範なエコシステムへの統合が進み、同社のハードウェアおよびソフトウェアソリューションへの依存度が増す可能性がある。しかし、この戦略は、1つのベンダーに過度に依存することに対する企業間の懸念を引き起こす可能性もある。

戦略的パートナーシップと提携

Huawei は Ascend 910C の採用を促進するために戦略的パートナーシップを結んでいます。Baidu、ByteDance、Tencent などの大手テクノロジー企業とのコラボレーションにより、Ascend チップのクラウド サービスやデータ センターへの統合が促進され、Huawei のチップがスケーラブルな AI ソリューションの一部となることが保証されています。China Mobile などの通信事業者は、Huawei の AI チップを自社のネットワークに組み込み、エッジ コンピューティング アプリケーションとリアルタイム AI 処理をサポートしています。

これらの提携により、Huawei のチップはスタンドアロン製品であり、より広範な AI ソリューションの不可欠な部分となることが保証され、企業にとってより魅力的なものになります。さらに、この戦略的アプローチにより、Huawei は MindSpore フレームワークを推進し、長期的には NVIDIA の CUDA プラットフォームに匹敵するエコシステムを構築できます。

地政学的要因はファーウェイの戦略に大きな影響を与えている。米国の規制により先進的な半導体部品へのアクセスが制限される中、ファーウェイは研究開発への投資と国内チップメーカーとの提携を拡大してきた。自給自足のサプライチェーンの構築に注力することはファーウェイの長期戦略にとって極めて重要であり、外部からの混乱に対する耐性を確保し、外国の技術に頼ることなく同社が革新を進める上で役立つ。

技術的優位性と将来の展望

Ascend 910C は、その優れたパフォーマンス、エネルギー効率、Huawei のエコシステムへの統合により注目を集めています。いくつかの主要なパフォーマンス領域で NVIDIA の A100 と緊密に競合しています。ディープラーニング モデルのトレーニングなど、FP16 計算を必要とするタスクでは、チップのアーキテクチャが高効率に最適化されているため、大規模使用時の運用コストが低くなります。

しかし、NVIDIA の優位性に挑戦するのは容易なことではありません。NVIDIA は、CUDA エコシステムが広範な開発サポートを提供しているため、長年にわたって忠実なユーザー ベースを構築してきました。Huawei が市場シェアを拡大​​するには、NVIDIA のパフォーマンスに匹敵し、使いやすさと信頼性の高い開発者サポートを提供する必要があります。

AIチップ業界は、量子コンピューティングやエッジAIなどの技術によって領域が再編され、今後も進化し続けると思われます。HuaweiはAscendシリーズに野心的な計画を立てており、将来のモデルではさらに優れた統合、パフォーマンス、高度なAIアプリケーションのサポートが約束されています。研究への投資を継続し、戦略的パートナーシップを形成することで、HuaweiはAIチップ市場における基盤を強化することを目指しています。

ボトムライン

結論として、Huawei の Ascend 910C は、特に中国における AI チップ市場における NVIDIA の優位性に対する大きな挑戦となります。910C の競争力のあるパフォーマンス、エネルギー効率、および Huawei のエコシステム内での統合により、AI インフラストラクチャの拡張を目指す企業にとって、XNUMXC は強力な候補となります。

しかし、Huawei は、特に NVIDIA の定評ある CUDA プラットフォームとの競争において、大きなハードルに直面しています。Ascend 910C の成功は、Huawei が堅牢なソフトウェア エコシステムを開発し、戦略的パートナーシップを強化して、進化する AI チップ業界での地位を固める能力に大きく依存することになります。