¿Huawei creó un chip de IA 1.000 veces más rápido que Nvidia?

La verdad sobre la tecnología de “virtualización” que ayuda a Huawei a crear chips de IA simulados a una velocidad inimaginable.

Ante la avidez por chips semiconductores de alta calidad sofocada por las sanciones estadounidenses, Huawei acaba de dar un paso impactante en el mundo tecnológico. El gigante chino afirma que su nuevo software puede crear un "chip de IA simulado" con velocidades de procesamiento 1000 veces superiores a las de su feroz rival, Nvidia.

Huawei presentó recientemente oficialmente Flex:ai, una herramienta de orquestación de código abierto diseñada para optimizar completamente la capacidad de los clústeres informáticos de gran escala.

Lanzamiento de la herramienta de orquestación Flex:ai para clústeres de supercomputación.

Desarrollado sobre Kubernetes y lanzado a través de la comunidad ModelEngine, Flex:ai es más que una simple herramienta de gestión.

Se considera una solución urgente a la estrategia actual de China de "utilizar software para compensar el hardware".

La afirmación más destacada de Huawei es que puede "crear un chip de IA simulado 1000 veces más rápido que el de Nvidia". Si bien no ha publicado los detalles técnicos de esta enorme cifra, en términos de eficiencia práctica, Huawei afirma que Flex:ai aumenta la utilización promedio de los chips de IA en aproximadamente un 30 %.

En lugar de permitir que los aceleradores (GPU/NPU) se ejecuten por separado y desperdicien recursos, Flex:ai utiliza un mecanismo de virtualización inteligente. Esta herramienta divide las tarjetas GPU o NPU físicas en múltiples instancias de cómputo virtuales.

¿Los chips emulados tienen la velocidad que afirma Huawei?

Para tareas pequeñas: Flex:ai las apila para maximizar el espacio de recursos. Para modelos de IA masivos: permite distribuir las cargas de trabajo entre varias tarjetas, superando las limitaciones físicas de un solo dispositivo.

El corazón del sistema es el 'Hi Scheduler', capaz de despachar recursos inactivos en tiempo real, garantizando que no se desperdicie potencia informática mientras las tareas de IA esperan en fila.

Ambición de unificar sistemas de chips heterogéneos

La principal diferencia entre Flex:ai y las soluciones existentes es la compatibilidad cruzada. Mientras que herramientas como Run:ai (adquirida por Nvidia en 2024) se centran en el ecosistema de Nvidia, Flex:ai busca unificar diferentes tipos de hardware. Ofrece una sólida compatibilidad con los chips Ascend de Huawei, además de otras GPU estándar.

La herramienta fue desarrollada con contribuciones de investigadores de la Universidad Jiaotong de Shanghai, la Universidad Jiaotong de Xi'an y la Universidad de Xiamen (China).

Huawei aún no ha publicado el código fuente ni los resultados específicos de las pruebas. Los expertos se preguntan si Flex:ai es realmente compatible con las GPU más populares mediante plugins estándar. ¿Es la cifra "1000 veces más rápido" un verdadero avance o simplemente una comparación de marketing en un entorno de emulador? La respuesta estará disponible cuando Flex:ai esté oficialmente disponible para la comunidad de programadores.

Cómo Huawei rompe los límites físicos para acelerar el procesamiento de la IA.

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Fuente: https://khoahocdoisong.vn/phai-chang-huawei-tao-ra-chip-ai-mo-phong-nhanh-hon-1000-lan-nvidia-post2149072921.html