華為即將徹底改革科技領域，推出其 Ascend 910C 的大規模發貨。面對 美國的制裁 影響，這一舉措標誌著中國企業在 半導體 自主尋求過程中的重要一步。華為在人工智慧系統領域展現本土替代方案的能力，對全球市場造成重大影響。
Ascend 910C 的大規模發貨開始
華為即將於下個月開始大規模發貨其新的 AI 晶片 Ascend 910C，據消息來源透露。這一進展對於尋求美國半導體本土替代方案的中國企業來說是關鍵。
美國制裁的背景
華為的決定反映了緊張局勢，因為美國對 Nvidia 硬件訪問的限制日益加嚴。最近，美國政府已通知Nvidia，必須獲得出口許可證才能將其 AI 晶片 H20 賣給中國。因此，中國開發者正在尋找能夠支持大規模訓練和推斷工作負載的解決方案。
Ascend 910C 的特徵
雖然這個新晶片並未基於最新的製造工藝，但它提供了一個可行的替代選擇。910C 作為前一款型號910B的雙包裝版本，提供了雙倍的性能和內存容量。專家指出，其性能與 Nvidia 的 H100 比較相當。
華為採取的技術方法
華為沒有依賴先進的製造工藝，而是採用了務實的方法。這一策略旨在通過集成多個晶片並使用高速光互連來提高性能。此方法是CloudMatrix 384系統的核心，這是一個用於訓練複雜模型的機架級AI平台。
CloudMatrix 384 的架構和規格
CloudMatrix 384 系統包含 384 顆 Ascend 910C 晶片，分佈在由 12 個計算機架和 4 個網絡架組成的 16 個機架中。與基於銅的基礎設施相比，華為的平臺利用光互連來實現各組件之間的高帶寬通信。SemiAnalysis 的分析顯示，該架構配備 6,912 個 800G 的光收發器，形成了一個光網絡。
比較性能
這項創新使華為的基礎設施達到約 300 petaFLOPs 的 BF16 計算能力，超過了 Nvidia 的 GB200 NVL72 系統，後者約為 180 BF16 petaFLOPs。CloudMatrix 的內存帶寬和能力也更為出色，擁有超過雙倍的內存帶寬以及 3.6 倍的高帶寬內存（HBM）容量。
比較效率和挑戰
性能優勢並非沒有缺點。華為的系統在浮點運算上估計比Nvidia的 GB200 效率低 2.3 倍，每單位內存帶寬的能源效率也較低。儘管存在性能差距，華為的基礎設施仍然具備訓練大規模 AI 高級模型所需的要素。
生產和組件
910C 的某些基本組件的生產歸功於中國最大的代工廠 SMIC，使用其 7nm N+2 工藝。然而，關於產量的擔憂仍然存在，910C 的某些單元可能使用由台積電為中國公司 Sophgo 生產的晶片。華為堅持否認使用台積電製造的部件。
調查和監管含義
美國商務部目前正在調查台積電與 Sophgo 之間的聯繫，因為一顆由 Sophgo 設計的晶片在華為之前的處理器910B中被發現。台積電宣稱自 2020 年起便未曾供應華為，並繼續遵守出口規定。
對中國科技行業的影響
在2023年，華為開始向選定的科技公司分發910C的早期樣品，並開放其訂單。顧問公司 Albright Stonebridge Group 認為，這一晶片可能成為中國企業在建立大規模 AI 模型或部署推斷能力上的首選，考慮到對美國晶片的持續出口管制。
走向技術自主
儘管 Ascend 910C 在能源效率或製程技術上無法與 Nvidia 相提並論，但其推出標誌著一種更廣泛的趨勢。中國科技企業正在加速開發本土替代品，儘管這意味著使用較不先進的方法來達到相似的結果。
隨著全球對 AI 的需求激增以及出口限制的加強，華為在中國提供可擴展的 AI 硬體解決方案的能力可能會塑造該國人工智慧的未來，尤其是對於那些希望獲得長期供應鏈安全並降低地緣政治風險的開發者來說。
有關這種技術的更多資訊和分析，AI & Big Data Expo 在阿姆斯特丹、加州和倫敦舉辦了豐富的會議，包括其他重要的活動，如 智能自動化大會、BlockX 和 網絡安全與雲博覽會。
華為 Ascend 910C 出貨的 FAQ
華為的 Ascend 910C 晶片是什麼？
Ascend 910C 是一種專用於 AI 的處理單元，旨在提供高計算性能，雙包裝版本提升了與其前身910B相比的功率和內存容量。
華為計劃何時開始大規模發貨 Ascend 910C？
華為預計將於下個月開始大規模發貨 Ascend 910C 晶片，在此之前進行了有限的發貨。
為什麼華為在美國制裁下依然推出 Ascend 910C？
華為響應了中國日益增長的本土解決方案需求，因為美國對包括 Nvidia 在內的元件的訪問受到限制。
Ascend 910C 與 Nvidia 解決方案相比具備哪些優勢？
Ascend 910C 提供 300 petaFLOPs 的計算能力，超越了 Nvidia 的 GB200 NVL72 系統，專注於使用光互連架構來實現更高的帶寬。
華為的 CloudMatrix 384 系統使用了哪些技術？
CloudMatrix 384 系統集成了 384 顆 Ascend 910C 晶片，並使用光互連，配置為 16 個機架，以提供優化的處理能力，適用於大規模 AI 模型。
Ascend 910C 的效率面臨哪些挑戰？
儘管性能出眾，910C 的浮點運算效率仍低於某些 Nvidia 產品，達到 2.3 倍的低效率，這引發了對其能耗的擔憂。
當前局勢如何影響中國晶片市場？
美國晶片出口限制推動中國企業開發本土替代品，如 Ascend 910C，加強了該國的技術自主能力。
SMIC 的生產對 Ascend 910C 有何影響？
中國最大的晶片製造商 SMIC 使用其 7nm N+2 工藝生產 910C 的某些元件，盡管對產量的可靠性仍然存在疑慮。
美國政府如何回應華為使用台積電技術的情況？
美國商務部正在調查台積電和 Sophgo 之間的關係，因為在華為先前的處理器中發現了 Sophgo 設計的晶片，這可能會對華為的供應產生影響。
