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減少對美國的依賴 外媒稱華為新晶片性能可達輝達H100的60%

根據DeepSeek研究人員的測試,華為最新的AI處理器昇騰910C(Ascend 910C)的推理性能,已達到輝達H100 GPU的60%。外媒報導,這可能有助在中美關係緊張的情況下,減少大陸晶片業對美國的依賴。(圖/取自「Tom's Hardware」)
根據DeepSeek研究人員的測試,華為最新的AI處理器昇騰910C(Ascend 910C)的推理性能,已達到輝達H100 GPU的60%。外媒報導,這可能有助在中美關係緊張的情況下,減少大陸晶片業對美國的依賴。(圖/取自「Tom's Hardware」)

根據DeepSeek研究人員的測試,華為最新的AI處理器昇騰910C(Ascend 910C)的推理性能,已達到輝達H100 GPU的60%。外媒報導,這可能有助在中美關係緊張的情況下,減少大陸晶片業對美國的依賴。同時也表明,儘管受到美國政府的制裁,且無法獲得台積電領先的製程技術,華為的AI處理器能力仍在快速進步。

外媒「Tom's Hardware」報導,華為海思Ascend 910C,是2019年推出的用於AI訓練的Ascend 910處理器的一個版本。不過根據DeepSeek研究人員的測試,在推理方面,Ascend 910C的表現,達到輝達H100的60%。

雖然Ascend 910C並不是效能冠軍,但可以成功減少大陸對輝達GPU的依賴。輝達於2022年推出H100。經過DeepSeek的測試,910C處理器的推理效能超乎預期。

這顯示儘管受到美國政府的制裁,並且無法獲得台積電的前沿工藝技術,但華為的 AI 處理器的能力正在迅速發展。然而 Ascend 910C 並不是 AI 訓練的最佳選擇,AI 訓練仍然是輝達保持無可爭議的領先地位的領域。

不過長期訓練可靠性,是大陸處理器的一個關鍵弱點。這一挑戰源於輝達硬體和軟體生態系統的深度集成,該生態系統已經發展了二十多年。雖然推理性能可以優化,但持續的訓練工作負載需要華為硬體和軟體堆疊的進一步改進。

與原來的 Ascend 910 一樣,新的 Ascend 910C 採用小晶片封裝,主計算 SoC 擁有約 530 億個晶體管。Ascend 910 的原始計算小晶片是由台積電使用N7+ 製造技術,而 Ascend 910C 的計算小晶片,是由中芯國際採用第二代 7奈米級工藝技術(稱為「 N+2」)。

展望未來,一些專家預測,隨著 AI 模型向 Transformer 架構(一種基於自注意力機制的神經網路架構)融合,輝達軟體生態系統的重要性可能會下降。DeepSeek 在硬體和軟體優化方面的專業知識,還可以顯著減少對輝達的依賴,為 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,要在全球範圍內競爭,大陸必須克服訓練穩定性的挑戰,並進一步完善AI 計算基礎設施。

DeepSeek 台積電 推理

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