Czy Huawei stworzył układ AI, który jest 1000 razy szybszy od Nvidii?

W obliczu stłumienia popytu na wysokiej jakości układy półprzewodnikowe przez sankcje USA, Huawei właśnie wykonał szokujący krok w świecie technologii. Chiński gigant twierdzi, że jego nowe oprogramowanie może stworzyć „symulowany układ AI” o prędkości przetwarzania 1000 razy większej niż jego zaciekły rywal, Nvidia.

Firma Huawei niedawno oficjalnie zaprezentowała Flex:ai, narzędzie do koordynacji oparte na otwartym kodzie źródłowym, którego celem jest kompleksowa optymalizacja wydajności klastrów obliczeniowych na dużą skalę.

Wprowadzenie na rynek narzędzia do koordynacji Flex:ai dla klastrów superkomputerowych.

Zbudowany na platformie Kubernetes i udostępniony przez społeczność ModelEngine, Flex:ai to coś więcej niż tylko narzędzie do zarządzania.

Uważa się to za pilne rozwiązanie obecnej strategii Chin polegającej na „wykorzystywaniu oprogramowania do zastępowania sprzętu”.

Najbardziej znaczącym osiągnięciem Huawei jest to, że potrafi „stworzyć symulowany układ AI, który jest 1000 razy szybszy niż układ Nvidii”. Chociaż firma nie ujawniła szczegółów technicznych stojących za tą ogromną liczbą, Huawei twierdzi, że pod względem praktycznej wydajności Flex:ai zwiększa średnie wykorzystanie układów AI o około 30%.

Zamiast pozwalać akceleratorom (GPU/NPU) działać oddzielnie i marnować zasoby, Flex:ai wykorzystuje inteligentny mechanizm wirtualizacji. To narzędzie „dzieli” fizyczne karty GPU lub NPU na wiele wirtualnych instancji obliczeniowych.

Czy emulowane chipy mają prędkość, jaką deklaruje Huawei?

W przypadku małych zadań: Flex:ai łączy je, aby zmaksymalizować rezerwę zasobów. W przypadku ogromnych modeli AI: umożliwia rozłożenie obciążeń na wiele kart, przezwyciężając fizyczne ograniczenia pojedynczego urządzenia.

Sercem systemu jest „Hi Scheduler” — moduł, który potrafi w czasie rzeczywistym przydzielać niewykorzystane zasoby, gwarantując, że moc obliczeniowa nie będzie marnowana, gdy zadania sztucznej inteligencji oczekują na wykonanie.

Ambicja ujednolicenia heterogenicznych systemów chipowych

Główną różnicą między Flex:ai a istniejącymi rozwiązaniami jest kompatybilność krzyżowa. Podczas gdy narzędzia takie jak Run:ai (przejęte przez Nvidię w 2024 roku) koncentrują się na ekosystemie Nvidii, Flex:ai ma na celu ujednolicenie różnych typów sprzętu. Oferuje on silne wsparcie dla rodzimych układów Ascend firmy Huawei, a także dla innych standardowych układów GPU.

Narzędzie zostało opracowane przy współudziale naukowców z Uniwersytetu Jiaotong w Szanghaju, Uniwersytetu Jiaotong w Xi'an i Uniwersytetu Xiamen (Chiny).

Huawei nie opublikował jeszcze kodu źródłowego ani konkretnych wyników testów. Eksperci stawiają poważne pytania o to, czy Flex:ai jest rzeczywiście kompatybilny z popularnymi procesorami graficznymi za pośrednictwem standardowych wtyczek? I czy liczba „1000 razy szybszy” to prawdziwy przełom, czy tylko marketingowe porównanie w środowisku emulatora? Odpowiedź będzie znana, gdy Flex:ai zostanie oficjalnie udostępniony społeczności programistów.