- Huawei Ascend 950dt FP8 Format ditujukan untuk inferensi yang efisien tanpa kehilangan presisi
- NVIDIA H200 didasarkan pada ekosistem perangkat lunak dewasa dan benteng hopper GPU
- FP64 Parity of AMD Instinct MI300 menarik bagi beban kerja kalkulus ilmiah yang parah
Dalam beberapa tahun terakhir, permintaan komputer pembentukan dan inferensi AI telah mendorong chip untuk berinovasi secara agresif: efisiensi bandwidth -bandwidth, format data, interkoneksi dan total outlet kalkulus sekarang sama pentingnya dengan jepit kotor.
Setiap perusahaan ditujukan untuk menuntut skenario seperti pembentukan IA generatif dan ilmu komputer kinerja tinggi, di mana alat AI semakin tergantung pada akselerator cepat untuk memproses set data massal.
Beberapa merek mendekati tantangan dengan karakteristik platform perhitungan yang berbeda, jadi kami telah mencoba membantu memahami perbedaan ini dan mengklarifikasi bagaimana Seri 950 Ascend, H200 dan MI300 dibandingkan.
|
Kategori |
Huawei naik 950dt |
Nvidia H200 |
AMD Radeon Instint MI300 |
|---|---|---|---|
|
Keluarga chip / nama |
Ascend 950 Series |
H200 (GH100, Hopper) |
Radeon Instinct MI300 (Aqua Vananjaram) |
|
Arsitektur |
Accelerator Pemilik AI Huawei |
Arsitektur GPU GPU GPU |
ADNC 3.0 |
|
Proses / pengecoran |
Belum dikonfirmasi secara publik |
5 nm (TSMC) |
5 nm (TSMC) |
|
Transistor |
Tidak ditentukan |
80 miliar |
153 miliar |
|
Ukuran matriks |
Tidak ditentukan |
814 mm² |
1017 mm² |
|
Optimasi |
Decoding inferensi dan pembentukan model |
AI dan HPC Akselerasi Tujuan Umum |
Akselerasi Perhitungan AI/HPC |
|
Format yang kompatibel |
FP8, MXFP8, MXFP4, HIF8 |
FP16, FP32, FP64 (via Tensor/CUDA Nuclei) |
FP16, FP32, FP64 |
|
Kinerja maksimum |
1 PFLOPS (FP8 / MXFP8 / HIF8), 2 PFLOPS (MXFP4) |
FP16: 241.3 TFLOPS, FP32: 60.3 TFLOPS, FP64: 30.2 TFLOPS |
FP16: 383 TFLOPS, FP32/FP64: 47.87 TFLOPS |
|
Pemrosesan vektor |
Simd + Simt Hybrid, akses ke memori 128 byte |
Simt dengan cuda dan servis suhu |
Warna Simt + Matriue/Bejut |
|
Tipe memori |
HIZQ 2.0 HBM (untuk varian decoding dan pelatihan) |
HBM3E |
HBM3 |
|
Kapasitas memori |
144GB |
141 GB |
128 GB |
|
Bandwidth Memori |
4 tb/s |
4.89 TB/S. |
6.55 tb/s |
|
Lebar bus memori |
Tidak ditentukan |
6144-bit |
8192-bit |
|
Cache l2 |
Tidak ditentukan |
50 MB |
Tidak ditentukan |
|
Bandwidth Interkoneksi |
2 tb/s |
Tidak ditentukan |
Tidak ditentukan |
|
Faktor pembentukan |
Kartu, server superpod |
PCIE 5.0 X16 (Hanya Server/HPC) |
PCIE 5.0 X16 (Kartu Kalkulus) |
|
Jam bola / dorongan hati |
Tidak ditentukan |
1365 /1785 MHz |
1000 /1700 MHz |
|
Nuklei / Shaders |
Tidak ditentukan |
CUDA: 16.896, tensor: 528 (gen ke -4) |
14.080 shader, 220 cu, 880 inti tensor |
|
Power (TDP) |
Tidak ditentukan |
600 w |
600 w |
|
Antarmuka bus |
Tidak ditentukan |
PCIE 5.0 X16 |
PCIE 5.0 X16 |
|
Tamasya |
Head (penggunaan server) |
Head (hanya server/hpc) |
Tidak ada (kartu perhitungan) |
|
Skenario objektif |
Inferensi skala besar dan decoding (LLMS, dan generatif) |
AI, pelatihan HPC, pusat data |
Akselerasi Perhitungan AI/HPC |
|
Rilis / ketersediaan |
P4 2026 |
18 November 2024 |
4 Januari 2023 |
Pendekatan Arsitektur dan Desain
Seri Huawei Ascend 950 adalah arsitektur AI A -dioptimalkan AI Aceler untuk tahap inferensi decoding dan pembentukan model, bukan GPU tradisional.
Desainnya memadukan gaya pemrosesan dan simbol Symd dengan granularitas akses ke memori 128 byte, dengan tujuan menyeimbangkan kinerja dan fleksibilitas.
NVIDIA H200 didasarkan pada arsitektur GPU Hopper dan mengintegrasikan 16.896 core CUDA dengan 528 inti tensor generasi keempat.
Ini menggunakan koin GH100 GH100 GH100 yang dibuat dalam proses TSMC 5 nm, mempertahankan kompatibilitas dengan tumpukan perangkat lunak NVIDIA dan ekosistem yang luas.
Naluri MI300 AMD menggunakan GPU Aqua Vananjaram dengan arsitektur ADNA 3.0 dan desain MCM berdasarkan chiplet dengan 220 unit perhitungan dan 880 inti matriks.
Pendekatan ini memberikan anggaran besar transistor dan pendekatan yang kuat untuk ilmu komputer kinerja tinggi.
ASCEND 950 menawarkan kinerja maksimum dari PETAFLOP menggunakan format data FP8, MXFP8 atau HIF8 dan dapat membungkuk ke dua petaflop ketika MXFP4 digunakan.
Ini menyoroti fokus Huawei pada format muncul akurasi rendah yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi selama inferensi tanpa mengorbankan akurasi.
NVIDIA H200 menawarkan 241,3 teraflops ke FP16 dan 60,3 teraflops di FP32, sementara AMD MI300 menyediakan 383 teraflops ke FP16 dan hampir 48 teraflop untuk kedua beban kerja FP32 dan FP64.
Paritas FP64 dari MI300 dengan FP32 menggarisbawahi kesesuaiannya untuk komputasi ilmiah, di mana presisi ganda adalah fundamental, sedangkan fokus NVIDIA cenderung menuju percepatan akurasi campuran untuk AI.
Arsitektur memori sangat memengaruhi pembentukan model bahasa yang hebat.
Huawei menggabungkan Ascend 950 dengan 144GB HIZQ 2.0 HBM, menyediakan bandwidth 4/s dan kecepatan interkoneksi 2TB/s.
NVIDIA melengkapi H200 dengan 141GB memori HBM3E dan bandwidth 4,89TB/s, sedikit di depan kinerja kotor.
MI300 AMD menonjol dengan 128 GB HBM3, tetapi bus 8192 -bit yang lebih besar dan bandwidth 6,55 tb/s.
Untuk pembentukan model besar -besaran atau memori intensif dalam memori, keuntungan AMD dalam bandwidth dapat diterjemahkan ke dalam gerakan data yang lebih cepat, bahkan jika kapasitas memori total rute Huawei.
H200 dan MI300 berbagi kekuatan desain termal 600W, yang beradaptasi dengan pengaturan server PCIE 5.0 X16 tanpa acara video, menekankan orientasi mereka di pusat data.
Huawei belum mengungkapkan angka TDP resmi, tetapi menawarkan format kartu terintegrasi dan server Superpod, menunjukkan fleksibilitas penyebaran dalam solusi infrastruktur AI sendiri.
Pita interkoneksi 2TB/s -nya bisa menjadi faktor penting untuk eskalasi berbagai chip di lingkungan pusat data, meskipun rincian tentang ukuran matriks dan jumlah transistor tetap tidak terpisah.
NVIDIA mendapat manfaat dari ekosistem dewasa NVLink dan Infiniband, sedangkan desain modul multi-XIP AMD bertujuan untuk mengurangi latensi antara matriks perhitungan.
Huawei jelas menunjukkan promosi 950 ke pembentukan skala besar dan inferensi dalam fase decoding untuk generasi, pasar di mana NVIDIA telah didominasi untuk beberapa waktu.
Ketersediaannya pada kuartal keempat 2026 berarti bahwa H200 NVIDIA, diluncurkan pada akhir 2024, dan AMD MI300, tersedia sejak awal 2023, sudah memiliki keuntungan waktu.
Ketika naik 950 perangkat keras mencapai pelanggan, kedua pesaing dapat diulangi pada platform mereka.
Namun, penekanan Huawei pada format efisien akurasi rendah dan integrasi yang erat dengan perangkat keras jaringan mereka dapat menarik pembeli yang mencari alternatif untuk pemasok Amerika.
Yang mengatakan, akselerator ini mencerminkan berbagai filosofi berbagai merek.
AMD memprioritaskan lebar pita memori dan gaya presisi ganda untuk beban kerja HPC, sementara NVIDIA mengambil keuntungan dari kematangan ekosistem dan dukungan perangkat lunak untuk mempertahankan dominasi dalam pembentukan AI.
Huawei berupaya menantang kinerja agresif kelas FP8 dan memori milik kapasitas tinggi.
Via Huawei, Nvidia, TechPowerup
