Хотя Huawei не может легально получать передовые чипы, производимые TSMC, в прошлом году компания использовала подставные фирмы для получения вычислительных чипсетов для своих чипов Ascend 910 AI. Сговор был раскрыт TechInsights и TSMC, которая прекратила поставки чипсетов доверенным лицам Huawei и начала внутреннее расследование.
Однако сколько именно чипсетов было поставлено Huawei, не уточняется. Согласно отчету Центра стратегических и международных исследований, Huawei получила до двух миллионов чипсетов Ascend 910 AI. «Однако TSMC произвела большое количество чипов Huawei Ascend 910B от имени подставных компаний Huawei и отправила их в Китай в нарушение американского экспортного контроля», - говорится в отчете CSIS. Согласно отчету, «правительственные чиновники сообщили CSIS, что TSMC произвела более 2 миллионов логических матриц Ascend 910B и что все они сейчас находятся у Huawei.
Если это правда, то этих матриц хватит для производства 1 миллиона устройств Ascend 910C. [...] Даже если у Huawei, скорее всего, есть более 2 миллионов логических матриц Ascend 910B, произведенных TSMC, возникает вопрос, достаточно ли у нее HBM для интеграции с этими матрицами [...] Однако кажется вероятным, что у Huawei есть, поскольку американский план по ограничению продаж всех передовых HBM в Китай на всей территории страны просочился в Bloomberg в августе 2024 года и вступил в силу только в декабре того же года, что дает Huawei достаточно времени для легального приобретения чипов HBM в рамках стратегии накопления запасов».
Хотя отчет кажется верным в отношении стратегии накопления запасов Huawei и даже дает нам представление о том, сколько чипов TSMC произвела для посредников Huawei, он все же содержит несколько неточностей, которые приводят к неверным выводам. Переход от Ascend 910 к Ascend 910C Оригинальный HiSilicon Ascend 910, выпущенный Huawei в 2019 году, состоит из чипсета Virtuvian AI, матрицы ввода-вывода Nimbus V3, четырех стеков памяти HBM2E и двух фиктивных матриц. TSMC производила чипсеты Virtuvian для Huawei с 2019 по сентябрь 2020 года, используя технологический процесс N7+ - узел класса 7 нм с некоторыми EUV-слоями.
После того как в 2020 году правительство США внесло Huawei в список юридических лиц, Huawei пришлось перепроектировать чиплеты Virtuvian, чтобы производить их в SMIC, которая использовала для их изготовления свою технологию N+1 (техпроцесс 1-го поколения класса 7 нм). Графические процессоры с новым чипсетом Virtuvian называются HiSilicon Ascend 910B и не имеют никакого отношения к TSMC. Позже Huawei разработала более сложную версию чипсета Virtuvian для своего Ascend 910C, который SMIC производит по технологии 2-го поколения 7-нм техпроцесса (N+2).
Вопреки сообщению, Ascend 910C имеет только один вычислительный чиплет. Опять же, Ascend 910C не имеет никакого отношения к TSMC. Поскольку Huawei удалось обмануть TSMC, последняя произвела оригинальный чиплет Ascend 910 для компании в 2023 - 2024 годах, как выяснил TechInsights. Плохая производительность Ascend 910B и Ascend 910C Еще одна примечательная особенность Ascend 910B и Ascend 910C от Huawei заключается в том, что их производительность не очень высока, поэтому большинство деталей поставляется с отключенными вычислительными элементами.
Кроме того, только 75 % чипов Huawei с искусственным интеллектом выдерживают расширенную упаковку, что не является хорошим результатом. «Однако процесс расширенной упаковки, при котором две матрицы Ascend 910B и HBM объединяются в единый чип Ascend 910C, также вносит дефекты, которые могут поставить под угрозу функциональность чипа», - говорится в отчете. «Источники в отрасли сообщили CSIS, что в настоящее время примерно 75 % чипов Ascend 910C выдерживают усовершенствованный процесс упаковки».
Тем не менее, Huawei продолжает приобретать миллионы Ascend 910B и Ascend 910C для своих внутренних проектов ИИ и внешних клиентов. Например, DeepSeek утверждает, что производительность Ascend 910C составляет 60 % от производительности H100 от Nvidia, что, возможно, недостаточно для обучения больших языковых моделей, но достаточно для вычислительных нагрузок.
Оригинал
Уникальность
Последнее редактирование:
