Huawei анонсировала разработку самого мощного в мире кластера ИИ-чипов, обещая революционные достижения в вычислительной мощности и производительности.
Китайская технологическая компания Huawei анонсировала свои планы по созданию самого мощного на планете кластера чипов для искусственного интеллекта. В этом проекте будут применены собственные чипы Ascend, разработанные в рамках компании.
Huawei обещает в следующем году продемонстрировать усовершенствованный кластер под названием Atlas 950 SuperCluster, который будет включать более 500 тысяч чипов Ascend. Кроме того, корпорация планирует представить три новых модели чипов Ascend к 2028 году, каждая из которых будет в два раза мощнее предыдущей.
Аналитики подчеркивают, что данное заявление сделано на фоне проблем, с которыми сталкиваются китайские компании в доступе к современным ИИ-чипам, производимым известной американской фирмой Nvidia. С одной стороны, власти США регулярно вводят ограничения на поставки передовых технологий в Китай, а с другой стороны, китайское правительство запрещает местным предприятиям приобретать чипы от Nvidia.
«Заявление от Huawei очень актуально, особенно с растущим интересом китайского правительства к развитию национальных технологий в области микропроцессоров», — комментирует Джордж Чен, сооснователь консалтинговой компании The Asia Group. Он замечает, что хотя амбиции Huawei могут выставляться несколько завышенными, их стремление занять позицию мирового лидера в области ИИ нельзя игнорировать.
Интерес к разработкам Huawei в сфере ИИ носит глобальный характер, так как такие компании, как Google и Microsoft, также активно инвестируют в технологии искусственного интеллекта. В то же время, Китай стремится сократить зависимость от иностранных технологий и сделать акцент на собственных разработках. Напоминаем, что ранее Huawei уже презентовала ряд успешных продуктов в области ИТ, таких как системы для облачных вычислений и платформы для анализа больших данных.
Согласно последним данным, ожидания по поводу кластеров ИИ будут иметь значительное влияние на развитие смежных отраслей, включая здравоохранение, автоматизацию производства и финансы, где анализ и обработка больших объемов данных играют ключевую роль в повышении эффективности бизнес-процессов.
