Китайские технологические гиганты Alibaba и Baidu разрабатывают собственные чипы для ИИ

Алибаба и Байду, две из ведущих технологических компаний Китая, начали использовать собственные чипы для обучения моделей искусственного интеллекта (IA). Этот шаг отражает стремление Пекина к самообеспеченности в критически важных технологиях и создает растущую угрозу доминированию Nvidia на китайском рынке.

Прогресс в разработке собственных чипов

Согласно недавним сообщениям, Alibaba обучает более мелкие модели ИИ с помощью своих процессоров, разработанных внутри компании. В свою очередь, Baidu тестирует свой последний чип Kunlun P800 на более продвинутых версиях своей модели Ernie.

Эти достижения подчеркивают прогресс и серьезность, с которой китайские компании подходят к проектированию чипов, обусловленные срочностью, вызванной экспортными ограничениями США, которые ограничили доступ к самым современным процессорам Nvidia.

Технические характеристики новых чипов

Процессор Zhenwu от Alibaba

Полупроводниковое подразделение Alibaba разработало процессор Zhenwu специально для поддержки облачных рабочих нагрузок ИИ. Некоторые из его ключевых характеристик включают:

• Оптимизированная архитектура для алгоритмов глубокого обучения
• Возможность массовой параллельной обработки
• Повышенная энергоэффективность по сравнению с традиционными GPU

Чип Куньлунь P800 от Байду

Искусственный интеллект-ускоритель Kunlun P800 от Baidu представляет собой следующие инновации:

• Проектирование специализированных вычислительных ядер для ИИ
• Большая пропускная способность памяти для больших языковых моделей
• Совместимость с популярными фреймворками ИИ, такими как TensorFlow и PyTorch

Последствия для глобальной конкуренции в ИИ

Для Nvidia это развитие представляет собой сигнал тревоги, поскольку Китай является ее крупнейшим зарубежным рынком. Успешный переход китайских компаний на графические процессоры отечественного производства может значительно сократить спрос на американские чипы и повлиять на долю рынка Nvidia.

Для Alibaba и Baidu возможность разрабатывать и контролировать собственное оборудование может снизить затраты и помочь им соответствовать промышленной политике Пекина. Некоторые потенциальные преимущества включают:

• Большая гибкость в разработке индивидуальных решений на основе ИИ
• Снижение зависимости от иностранных поставщиков
• Возможность оптимизации производительности для конкретных приложений

Нерешенные проблемы

Несмотря на достижения, сравняться с производительностью Nvidia по-прежнему остается долгосрочной целью. Китайским компаниям еще необходимо:

• Улучшить производительность и энергетическую эффективность своих чипов
• Разработать надежную программную экосистему, сравнимую с фреймворком CUDA от Nvidia
• Привлечение разработчиков и создание сообщества технической поддержки

В заключение, хотя путь к самодостаточности в производстве ИИ-чипов многообещающий для китайских компаний, все еще предстоит долгий путь, чтобы достичь и превзойти стандарты, установленные лидерами мирового рынка.