Apakah Huawei Menciptakan Chip AI yang 1.000 Kali Lebih Cepat dari Nvidia?

Di tengah hasrat akan cip semikonduktor berkualitas tinggi yang terhambat oleh sanksi AS, Huawei baru saja membuat langkah mengejutkan di dunia teknologi. Raksasa Tiongkok ini mengklaim bahwa perangkat lunak barunya dapat menciptakan "cip AI simulasi" dengan kecepatan pemrosesan 1.000 kali lebih cepat daripada pesaing beratnya, Nvidia.

Huawei baru-baru ini secara resmi memperkenalkan Flex:ai, alat orkestrasi sumber terbuka yang dirancang untuk mengoptimalkan kapasitas klaster komputasi skala besar secara menyeluruh.

Peluncuran alat orkestrasi Flex:ai untuk klaster superkomputer.

Dibangun di atas Kubernetes dan dirilis melalui komunitas ModelEngine, Flex:ai lebih dari sekadar alat manajemen.

Hal ini dilihat sebagai solusi mendesak bagi strategi Tiongkok saat ini, yaitu 'menggunakan perangkat lunak untuk mengganti perangkat keras'.

Klaim Huawei yang paling menonjol adalah bahwa mereka dapat "menciptakan chip AI simulasi yang 1.000 kali lebih cepat daripada milik Nvidia." Meskipun belum merilis detail teknis di balik angka yang sangat besar ini, dalam hal efisiensi praktis, Huawei mengklaim Flex:ai meningkatkan rata-rata penggunaan chip AI sekitar 30%.

Alih-alih membiarkan akselerator (GPU/NPU) berjalan secara terpisah dan membuang-buang sumber daya, Flex:ai menggunakan mekanisme virtualisasi cerdas. Alat ini 'membagi' kartu GPU atau NPU fisik menjadi beberapa instans komputasi virtual.

Apakah chip yang diemulasikan memiliki kecepatan seperti yang diklaim Huawei?

Untuk tugas-tugas kecil: Flex:ai menumpuknya untuk memaksimalkan ruang sumber daya. Untuk model AI yang masif: Flex:ai memungkinkan beban kerja disebar ke beberapa kartu, mengatasi keterbatasan fisik satu perangkat.

Inti dari sistem ini adalah 'Hi Scheduler' - yang mampu mengatur sumber daya yang menganggur secara real-time, memastikan tidak ada daya komputasi yang terbuang saat tugas AI sedang menunggu giliran.

Ambisi untuk menyatukan sistem chip heterogen

Perbedaan utama antara Flex:ai dan solusi yang ada adalah kompatibilitas silang. Sementara perangkat seperti Run:ai (diakuisisi Nvidia pada tahun 2024) berfokus pada ekosistem Nvidia, Flex:ai bertujuan untuk menyatukan berbagai jenis perangkat keras. Flex:ai memiliki dukungan yang kuat untuk chip Ascend buatan Huawei dan GPU standar lainnya.

Alat ini dikembangkan dengan kontribusi dari para peneliti di Universitas Shanghai Jiaotong, Universitas Xi'an Jiaotong, dan Universitas Xiamen (Tiongkok).

Saat ini, Huawei belum merilis kode sumber dan hasil uji spesifiknya. Para ahli mempertanyakan apakah Flex:ai benar-benar kompatibel dengan GPU populer dengan lancar melalui plugin standar? Dan apakah angka "1.000 kali lebih cepat" merupakan terobosan nyata atau hanya perbandingan pemasaran di lingkungan emulator? Jawabannya akan tersedia ketika Flex:ai resmi tersedia untuk komunitas pemrograman.