Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

steve hsu
Физик, основатель искусственного интеллекта, подкаст Manifold
Huawei объявила о своем плане по разработке ИИ-чипов до 2028 года. В 2026 году Ascend 950 будет использовать HBM (память с высокой пропускной способностью), разработанную HW.
1. Это предполагает, что мощностей SMIC на 5-7 нм больше не является проблемой.
2. На уровне узла или кластера HW может быть конкурентоспособным с Nvidia, даже если они продолжают отставать на уровне отдельных чипов (нет доступа к TSMC / EUV).
"Huawei планирует представить Atlas 950 SuperPod в 4 квартале 2026 года. Система будет включать 8,192 чипа Ascend 950DT и состоять из 160 шкафов — 128 вычислительных шкафов и 32 коммуникационных шкафа — которые можно разместить на площади 1,000 квадратных метров (10,764 квадратных футов).
Эрик Сюй, вращающийся председатель Huawei, сказал, что Atlas 950 SuperPod будет иметь в 6.7 раз больше вычислительной мощности и в 15 раз больше объема памяти, чем система NVL144, которую Nvidia намерена запустить в 2026 году, и будет продолжать обгонять систему-последователя, которую Nvidia планирует в 2027 году."

Rui Ma15 часов назад
Самые важные новости технологий Китая сегодня — это объявление дорожной карты чипов Huawei и связанные с этим прорывы.
Ключевые выводы:
Дорожная карта:
910C (2025), 950PR/DT (2026), 960 (2027), 970 (2028).
Указывает на стабильный ритм обновлений в вычислениях, пропускной способности и масштабировании памяти.
Самодостаточность в памяти:
Начиная с серии 950, Huawei будет использовать самостоятельно разработанную память HBM высокой пропускной способности (HiBL 1.0, HiZQ 2.0), уменьшая зависимость от иностранных поставщиков и создавая независимость цепочки поставок.
Стратегическое позиционирование против NVIDIA:
Blackwell Ultra GB300 от NVIDIA все еще значительно опережает на уровне одного чипа (15 PFLOPS FP4).
Huawei признает разрыв, но подчеркивает масштабирование на уровне соединений и кластеров, утверждая лидерство в вычислительной мощности супер-узлов. См. цитаты ниже.
Амбиции кластера:
Новые супер-узлы Atlas SuperPoD масштабируются до 15,488 карт к 2027 году, позволяя совокупным вычислениям соперничать или превосходить конкурентов, несмотря на более слабые чипы.
Huawei делает ставку на производительность на уровне системы, а не только на спецификации чипов.
Расширение в разных областях:
TaiShan 950 SuperPoD (2026) выходит за рамки ИИ и нацеливается на универсальные вычисления, нацеливаясь на роль, которую когда-то занимали мейнфреймы.
Перевод освещения Xinzhixun ниже:
"18 сентября на конференции Huawei Full Connect Conference 2025 председатель правления Сюй Чжицзюнь представил последнюю дорожную карту чипов Ascend AI компании.
В первом квартале 2025 года Huawei запустит Ascend 910C.
В первом квартале 2026 года будет выпущен Ascend 950PR, за которым последует Ascend 950DT в четвертом квартале.
В четвертом квартале 2027 года запланирован Ascend 960, а Ascend 970 появится в четвертом квартале 2028 года.
Ascend 910C построен на архитектуре SIMD, обеспечивая до 800 TFLOPS (FP16), с поддержкой форматов FP32/HF32/FP16/BF16/INT8, 784 ГБ/с пропускной способности соединения, 128 ГБ HBM и 3.2 ТБ/с пропускной способности памяти.
Ascend 950PR/DT будет обновлен до архитектуры SIMD/SIMT, достигая 1 PFLOPS (FP8) / 2 PFLOPS (FP4). Он будет поддерживать более широкий диапазон форматов (от FP32 до FP4), с пропускной способностью соединения 2 ТБ/с. Спецификации памяти:
950PR: 144 ГБ, 4 ТБ/с пропускной способности.
950DT: 128 ГБ, 1.6 ТБ/с пропускной способности.
Ascend 960 удвоит производительность до 2 PFLOPS (FP8) / 4 PFLOPS (FP4), с 2.2 ТБ/с пропускной способностью соединения, и HBM увеличится до 288 ГБ и 9.6 ТБ/с пропускной способности.
Ascend 970 снова удвоит вычисления до 4 PFLOPS (FP8) / 8 PFLOPS (FP4), с 4 ТБ/с пропускной способностью соединения. Вместимость HBM останется на уровне 288 ГБ, но пропускная способность вырастет до 14.4 ТБ/с.
Важно, что начиная с 950PR, чипы Ascend от Huawei будут использовать самостоятельно разработанную HBM. 950 будет оснащен HBM HiBL 1.0, в то время как 950DT будет обновлен до HBM HiZQ 2.0.
Для сравнения, Blackwell Ultra GB300 от NVIDIA обеспечивает 15 PFLOPS (FP4) вычислений, в паре с 288 ГБ памяти HBM3e и 8 ТБ/с пропускной способности.
Сюй Чжицзюнь признал:
"Из-за санкций США мы не можем производить наши чипы на TSMC, поэтому наша производительность на уровне одного чипа все еще отстает от NVIDIA. Но у Huawei более тридцати лет опыта в соединении людей и машин. Инвестируя в технологии соединений, мы добились прорывов, которые позволяют нам строить супер-узлы с десятками тысяч карт. Это дает нам возможность предоставить самые мощные вычисления в мире — на уровне системы."
Он подчеркнул, что вычислительная мощность всегда была и будет ключом к искусственному интеллекту — и особенно к ИИ Китая. По его мнению, супер-узлы станут новой нормой в инфраструктуре ИИ. Супер-узел CloudMatrix 384 от Huawei уже развернут в более чем 300 комплектах, обслуживая более 20 клиентов.
Смотря в будущее, Huawei планирует запустить Atlas 950 SuperPoD в четвертом квартале 2025 года, который будет включать 8,192 карты, что, по его словам, станет самым мощным супер-узлом в мире. Еще более крупный Atlas 960 SuperPoD, с 15,488 картами, запланирован на четвертый квартал 2027 года.
Сюй также представил первый в мире супер-узел общего назначения для вычислений, TaiShan 950 SuperPoD. Построенный на Kunpeng 950, он поддерживает до 16 узлов (32 процессора), 48 ТБ памяти и объединение ресурсов памяти, SSD и DPU. Он запланирован к выпуску в первом квартале 2026 года. Сюй описал его как "конец мейнфреймов и миникомпьютеров."

179
Рецензированная версия статьи Deepseek R1 в Nature.
Трудно поверить, что с момента R1 прошло всего 9 месяцев - кажется, это было целую вечность назад!
"Статья обновляет препринт, выпущенный в январе, который описывает, как DeepSeek улучшил стандартную большую языковую модель (LLM) для решения задач рассуждения. Его дополнительные материалы впервые показывают, сколько стоила подготовка R1: эквивалент всего лишь 294 000 долларов США. Это добавляется к примерно 6 миллионам долларов, которые компания из Ханчжоу потратила на создание базовой LLM, на которой основан R1, но общая сумма все равно значительно меньше десятков миллионов долларов, которые, как считается, стоили соперничающие модели."

134
Топ
Рейтинг
Избранное