CloudMatrix 384 : Le cluster d'IA à 384 puces de Huawei défie Nvidia dans un contexte de restrictions des exportations américaines

Huawei Technologies a dévoilé son système d'IA le plus ambitieux à ce jour son système d'IA le plus ambitieux à ce jour, le CloudMatrix 384, lors de la conférence mondiale sur l'intelligence artificielle (WAIC) à Shanghai. Présenté publiquement pour la première fois, le système est conçu pour accélérer la formation de modèles à grande échelle et positionne l'entreprise comme une alternative nationale à la plateforme haut de gamme GB200 NVL72 de Nvidia.

Le cœur du système est constitué de 384 accélérateurs Ascend 910C reliés par une interconnexion propriétaire de type "super-node". En regroupant plus de puces, la conception compense le débit inférieur par appareil, ce qui permet d'obtenir des performances globales qui, selon SemiAnalysis, peuvent surpasser la GB200 de Nvidia sur certains benchmarks. WAIC n'a pas révélé les chiffres exacts des performances, mais les analystes notent que Huawei donne la priorité à l'optimisation de la bande passante et de la latence plutôt qu'aux performances individuelles des processeurs.

Ce lancement intervient alors que les restrictions américaines à l'exportation bloquent les GPU les plus rapides de Nvidia en Chine, créant ainsi une ouverture pour Huawei. Comme l'a souligné le PDG de Nvidia en mai, Huawei "avance très vite" L'entreprise peut désormais fournir du matériel national aux fournisseurs d'informatique en nuage et aux instituts de recherche, en utilisant une approche interne qui contourne les contraintes de licence qui limitent de nombreux concepteurs de puces locaux.

Le fondateur Ren Zhengfei reconnaît que les puces Ascend sont moins puissantes que leurs concurrentes américaines, mais il affirme que l'optimisation mathématique et le calcul en grappe peuvent combler les écarts de performance pour les charges de travail réelles. L'entreprise consacre environ 180 milliards de yens (≈ 25 milliards de dollars) par an à la R&D, dont un tiers à la recherche théorique à long terme, que Ren considère comme essentielle pour réduire la dépendance à l'égard de la loi de Moore.

L'adoption commerciale de CloudMatrix 384 dépendra du prix, de la maturité des logiciels et de l'évolution des politiques de Pékin en matière d'approvisionnement en nuages. Néanmoins, son apparition souligne la rapidité avec laquelle l'écosystème chinois du matériel d'IA s'oriente vers des solutions locales et comment la concurrence se déplace des puces individuelles vers l'innovation complète au niveau du système.