El problema de Huawei contra Nvidia es que la propia empresa de China prefiere continuar usando NVIDIA – La nación
Se atrapan empresas chinas que se dedican al desarrollo de grandes modelos de inteligencia artificial (IA). Por un lado, se ven obligados a lidiar con las restricciones de exportación de las GPU impuestas por el gobierno de los Estados Unidos. Y también están sujetos Su propia dependencia de la tecnología estadounidense. A priori, la solución óptima para usted sería obtener la compra de NVIDIA y otras compañías estadounidenses que sus chips para IA y GPU “comparables” comparables, que entre otras empresas chinas en Huawei o Moore -Threads proponen.
Como se explica en tu artículo Política exterior El analista estadounidense Kyle Chan, el escenario con el que se enfrentan es más complicado de lo que parece. Y es muy difícil dejar a Nvidia en la práctica. Según ChanTencent, Bytedance, Alibaba y otras compañías chinas prefieren GPU para NVIDIA porque su rendimiento es mayor, especialmente si enfrentan sus modelos de IA con los procesos de capacitación. Sin embargo, eliges las fichas de esta empresa estadounidense gracias a Cuda (Calcule la arquitectura de dispositivo uniforme).
Cuda es el arma nvidia más devastadora que continúa conduciendo al hardware de IA
La mayoría de los proyectos de IA que se están desarrollando actualmente se implementan en CUDA. Esta tecnología combina el compilador y las herramientas de desarrollo utilizadas por los programadores para desarrollar su software para las GPU de NVIDIA, y las reemplaza por más opciones en los proyectos que ya están en marcha. Huawei, que quiere obtener una parte importante de este mercado en China, tiene cannCalcule la arquitectura de las redes neuronales) Cuál es su alternativa a CUDA, pero Cuda actualmente está dominando el mercado.
“China tiene que desarrollar un sistema alternativo para lograr el autoinforme en la IA”.
Esta explicación de Li Guojie, informática de la Academia de Ciencias de China, que se considera autoridad en China Enviar la comodidad en la IA […] Deepseek ha afectado el ecosistema CUDA, pero no lo ha superado por completo porque las barreras permanecen. A largo plazo, tenemos que establecer una serie de sistemas de herramientas de software para operaciones de control que excedan CUDA. “
Este es, sin duda, uno de los principales desafíos que enfrenta China en esta área, y probablemente la mejor opción es Cann. En los últimos cinco meses, Huawei ha comenzado dos GPU para ser muy competitivas y está a punto de dar un paso muy importante: Cann como herramienta de código abierto. Su propósito es Según Eric Xu ZhijunPresidente Rotary de Huawei, “Acelere la innovación de los desarrolladores y haga que los chips de la familia ASCE se usen más fácilmente”.
Xu Zhijun no lo menciona explícitamente, pero su estrategia en el fondo es aumentar la competitividad del Huawei -ökosystem, que ataca a Nvidia, donde es más fuerte. Además, ya ha comenzado a discutir con los principales actores de la industria de la IA en China, así como con sus socios comerciales, universidades e instituciones de investigación. Cómo construir su ecosistema Corriente de código abierto ascender. Si esta iniciativa prospera y presumiblemente, será un paso muy importante en el camino hacia la independencia tecnológica de China.
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