Крупные заказчики тоже находятся на разных этапах внедрения китайских GPU. В этом году к опытно-промышленной эксплуатации китайских комплектующих для компьютерного зрения, анализа текста, распознавания речи и генеративных моделей перешел один из крупнейших банков.
В производителе электроники Fplus также тестировали китайские ускорители, в частности карту Tongxin от Shanghai Wutongshu High-Tech. В тензорных операциях она уступает NVIDIA A100 на уровне 20–25%, хотя по заявленным характеристикам должна опережать A40. На практике разрыв оказался больше: карта отставала и от A100, и от A40, сказались отсутствие совместимости с CUDA и незрелость программного стека, что заметно осложняет интеграцию таких решений даже при формально конкурентных характеристиках железа.
Однако, китайские ускорители уже нельзя рассматривать как чисто экспериментальную альтернативу: решения Huawei Ascend и ряда других производителей способны обеспечивать конкурентную производительность – по разным оценкам, от 60 до 80% от NVIDIA H100 в зависимости от задачи и конфигурации, но это сравнение справедливо для конкретных моделей GPU и определённых сценариев, в первую очередь инференса. Спрос на альтернативные ускорители есть и будет расти, но упирается зачастую не в железо, а в софт: без зрелой экосистемы, сопоставимой по удобству с CUDA, даже конкурентные по паспорту чипы проигрывают на практике.
Китай как единственная страна, способная конкурировать с США по технологической независимости на уровне производства чипов, активно наращивает свои компетенции, со временем и этот программный разрыв будет сокращаться. Такие решения будут востребованы там, где критичны доступность оборудования и стоимость владения.
«Бум ИИ показал, что ситуация может меняться чуть ли не еженедельно, поэтому, скорее всего, в ближайшем будущем начнет формироваться мультиплатформенный рынок. В 2027 году можно ожидать появления ускорителей, которые будут различаться по производительности, доступности, стоимости владения, энергопотреблению, совместимости ПО и т.д. Но именно массового вытеснения NVIDIA ожидать нельзя, прежде всего из-за экосистемы: переход требует не только сопоставимого железа, но и зрелых драйверов, компиляторов и фреймворков, а это как раз то узкое место, которое мы наблюдали в собственных тестах. Китайские решения в этом смысле имеют хорошие перспективы, особенно для инференса, где требования к экосистеме ниже, а цена и энергопотребление важнее сырой производительности»,— отмечают в Fplus.
Стоит учитывать, что существуют альтернативы и китайским решениям. Сейчас их несколько: есть предложения западных вендоров – например, AMD Instinct и Intel Gaudi, – хотя для российского рынка их практическая доступность ограничена экспортными санкциями примерно так же, как и для NVIDIA, а сама линейка Gaudi у Intel, судя по последним анонсам компании, постепенно сворачивается в пользу нового поколения чипов.
«Из отечественных специализированных решений мы тестировали карты «НТЦ Модуль»; LinQ на момент тестов в наш периметр не попал. Важная оговорка: и карты «НТЦ Модуль», и, судя по открытым данным, LinQ – это в первую очередь ускорители для периферийных вычислений и инференса, а не полноценные датацентровые чипы для обучения моделей уровня A100/H100, поэтому напрямую сравнивать их с такими картами некорректно. В своём классе – edge-инференс, видеоаналитика, встраиваемые системы – они выглядят рабочим и вполне зрелым вариантом импортозамещения»,
— подытожили в Fplus.
