अमेरिका द्वारा कंपनी के खिलाफ लगाए गए प्रतिबंधों के कारण, Huawei को अमेरिका में प्रतिस्पर्धा करने के बजाय चीन में अपने AI त्वरक पर हावी होने के साथ संतुष्ट होना पड़ता है। अमेरिकी सरकार ने इस व्यवसाय को एक चांदी की थाली में हुआवेई को सौंप दिया होगा क्योंकि यह पसंद करेगा कि वैश्विक नेता एनवीडिया, जिनके जीपीयू का उपयोग एआई एक्सेलेरेटर के रूप में किया जाता है, चीन में अपने नए एच 20 चिप्स नहीं बेचते हैं। लेकिन Nvidia चीन में Huawei को लेने के लिए एक रास्ता लेकर आया है।

इस महीने, NVIDIA B40 AI त्वरक का उत्पादन शुरू करेगा। B40 विशेष रूप से चीनी बाजार के लिए बनाया गया है। NVIDIA की नवीनतम ब्लैकवेल आर्किटेक्चर का उपयोग करते हुए, यह एक ऐसे स्तर पर प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो घटक को अमेरिकी निर्यात नियमों के तहत चीन को निर्यात करने की अनुमति देगा। एआई सिज़लिंग हॉट के साथ, चीन में हाई-प्रोफाइल ग्राहकों ने एआई चिप विक्रेताओं के लिए एक नया नियम बनाया है, जो कहता है, “केवल वही बेचें जो आपके पास पहले से है, यदि आप वितरित करने में विफल रहते हैं, तो आप परेशानी में हैं।”

Huawei इस महीने निर्मित अपने नए AI त्वरक, Ascend 910C होने की योजना बना रहा था। हालांकि, लीकर @jukanlosreve के एक ट्वीट का कहना है कि चिप के बड़े पैमाने पर उत्पादन को वर्ष के अंत तक वापस धकेल दिया गया है तकनीकी कारणों से। हुआवेई में आपूर्ति श्रृंखला की समस्याएं हैं और ट्वीट नोट है कि हुआवेई के घरेलू प्रतिद्वंद्वियों के पास बेचने के लिए कोई इन्वेंट्री उपलब्ध नहीं है या वे अभी भी एक प्रतिस्पर्धी चिप विकसित करने के बीच में हैं।

जब उत्पादन इस वर्ष के अंत में शुरू होता है, तो एसएमआईसी ने अपनी दूसरी पीढ़ी के 7NM प्रक्रिया नोड पर Huawei के लिए ASCEND 910C का निर्माण किया, जिसे N+2 के रूप में जाना जाता है। TSMC, SMIC जैसे अमेरिकी प्रतिबंधों से निपटने के बिना, NVIDIA के H20 GPU चिप को अपने 4NM 4N प्रक्रिया नोड का उपयोग करके बनाता है। नतीजतन, ASCEND 910C NVIDIA के H20 की तुलना में धीमी और कम ऊर्जा कुशल हो सकता है।

एआई एक्सेलेरेटर और जीपीयू को इस तरह के समानांतर प्रसंस्करण के रूप में नियोजित किया जाता है जो डेटा के कई अलग -अलग “टुकड़ों” पर एक साथ एक ही गणना कर सकते हैं। समानांतर प्रसंस्करण का उपयोग करने की क्षमता बताती है कि NVIDIA के GPU चिप्स की तरह GPUs, CPU के बजाय AI त्वरक के रूप में उपयोग किए जाते हैं। उत्तरार्द्ध अपने कार्यभार को क्रमिक रूप से संभालता है जो इसे एआई के उपयोग के लिए कम योग्य बनाता है।

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