Huawei تلغي طرح رقائق Ascend عالمياً: الطلب الصيني يقيد 120 EFLOPS

مقدمة تحليلية

أعلنت Huawei هذا الأسبوع إلغاء خططها لطرح مسرعات الذكاء الاصطناعي من سلسلة Ascend 900 عالمياً، بسبب عدم قدرتها على تلبية الطلب المحلي الصيني. صرح إريك شو، رئيس مجلس الإدارة المتناوب في Huawei، على هامش مؤتمر Huawei Connect، أنه «بما أننا لا نملك القدرة الكافية حتى لتلبية الطلب في الصين، فلا توجد لدينا خطة للتوسع في السوق الدولية بشكل كامل». ستقتصر الشركة على توريد كميات محدودة إلى «بعض الدول التي يكون فيها الطلب قوياً بشكل خاص»، دون تحديد هذه الدول. هذا القرار يضع حداً لأي مخاوف فورية لدى AMD وNvidia من منافسة عالمية مباشرة في سوق مسرعات الذكاء الاصطناعي، رغم قدرة وحدات Ascend 960 القادمة على مقارعة بعض وحدات Nvidia الحالية.

الإجراء يعكس واقع قيود القدرة التصنيعية أكثر من كونه مرونة استراتيجية.

التحليل التقني

كشفت Huawei عن خارطة طريقها لمسرعات الذكاء الاصطناعي، والتي تتضمن Ascend 960 وAscend 970 وAscend 980. هذه الوحدات تعد بزيادات في أداء التدريب والاستدلال مقارنة بسلسلة Ascend 910C وAscend 950 الحالية. بحلول عام 2027، من المتوقع أن تزيد وحدات Ascend 960DT و960PR من أداء تدريب FP8 إلى 2 PFLOPS وأداء استدلال FP4 إلى 4 PFLOPS و8 PFLOPS على التوالي. أما الخلفاء، Ascend 970 وAscend 980، فيُتوقع أن يصل أداؤهما في FP4 إلى 14 PFLOPS و28 PFLOPS على التوالي في الأعوام القادمة.

تفصيلات الأداء والمواصفات للوحدات المذكورة هي كالتالي:

• Ascend 960DT (2027 Q1): أداء FP8: 2 PFLOPS، أداء FP4: 4 PFLOPS، الذاكرة: 288 GB، عرض نطاق الذاكرة: 9.6 TB/s، عرض نطاق التوصيل البيني: 2.2 TB/s.
• Ascend 960PR (2027 Q3): أداء FP8: 2 PFLOPS، أداء FP4: 8 PFLOPS، الذاكرة: 192 GB، عرض نطاق الذاكرة: 2.4 TB/s، عرض نطاق التوصيل البيني: 2.2 TB/s.
• Ascend 970 (2028): أداء FP8: 3.6 PFLOPS، أداء FP4: 14 PFLOPS، الذاكرة: 288 GB، عرض نطاق الذاكرة: 14.4 TB/s، عرض نطاق التوصيل البيني: 4.4 TB/s.
• Ascend 980 (2029): أداء FP8: 7.2 PFLOPS، أداء FP4: 28 PFLOPS، الذاكرة: 384 GB، عرض نطاق الذاكرة: 38.4 TB/s، عرض نطاق التوصيل البيني: 8 TB/s.

تقنيات التوصيل البيني وقيود الإنتاج

تعتمد Huawei على مصفوفات Atlas SuperPoDs وSuperClusters، التي يمكن أن تضم ما يصل إلى 15,488 وحدة معالجة Ascend 960 NPU، لتقديم أداء إجمالي يصل إلى 30 FP8 EFLOPS و120 FP4 EFLOPS. يتم تعزيز هذه الكفاءة عبر تقنيات مثل Near-Package Optics (NPO) والشبكات البصرية، والتي تسمح بزيادة كثافة التوصيل بين الرقائق وتحرير القدرة على العقد الأقدم التي يمكن استخدامها لمكونات أخرى. على الرغم من هذه الابتكارات على مستوى النظام، فإن القدرة على التوسع محدودة بسبب عدم قدرة SMIC على زيادة إنتاج العقد من فئة 7nm و6nm، مما يحد من قدرة Huawei على توفير أجهزتها للذكاء الاصطناعي بما يتناسب مع الطلب المتزايد.

السياق وتأثير السوق

تظهر الأرقام المقارنة أن مسرعات Ascend القادمة من Huawei، على الرغم من كونها أسرع من سابقاتها، ستظل متأخرة بشكل كبير عن مسرعات Nvidia من الجيل السابق والحالي في الأداء الحسابي الخام. مقارنة بالأداء المتاح من Nvidia:

• وحدة Ascend 960DT لعام 2027 تقدم 2 FP8 PFLOPS للتدريب، بينما وحدة Nvidia H200 (التي صدرت في الربع الرابع من 2023) توفر 4 FP8 PFLOPS.
• وحدة Ascend 960PR توفر 8 FP4 PFLOPS، في حين أن Nvidia B300 (الربع الرابع من 2025) تقدم 15-20 NVFP4 PFLOPS.
• حتى وحدة Ascend 980، المتوقع إطلاقها في 2029، من المتوقع أن تصل إلى 7.2 FP8 PFLOPS و28 FP4 PFLOPS، وهو أقل بكثير من Nvidia R200، التي من المقرر أن توفر 17.5 FP8 PFLOPS و35/50 FP4 PFLOPS هذا العام (الربع الرابع من 2026).

يعني هذا الفارق الهائل في الأداء أن Huawei ستستمر في الاعتماد على التوسع الهائل على مستوى النظام بدلاً من التفوق في أداء الشريحة الواحدة لمنافسة Nvidia. هذا التوسع على مستوى النظام، على الرغم من قدرته على تحقيق أرقام EFLOPS عالية (120 FP4 EFLOPS لمصفوفات Atlas SuperPoDs التي تضم 15,488 وحدة Ascend 960 NPU)، يأتي باستهلاك طاقة ضخم. هذا يقلل بشكل كبير من تنافسية حلول Huawei في الأسواق التي يمكنها الوصول إلى أجهزة AMD أو Nvidia، حيث تعتبر كفاءة الأداء لكل واط (performance-per-watt) عاملاً حاسماً. طموح Huawei لتوفير الوصول السحابي لأجهزتها للعملاء الأكاديميين والبحثيين لنشر حزمة برامج CANN هو محاولة لتعويض هذا النقص التقني.