DeepSeek 的 CEO 认为华为只落后
$NVDA 2 年
梁文峰表示,华为的 Atlas 950 SuperPoD 能够以本质上相同的工作负载运行,性能对等于 NVIDIA 的 GB200 和 GB300 系统,且延迟相当
然而,底层效率差距依然巨大:
用一台 NVIDIA GB300 需要四个华为 Ascend 950 加速器
梁估计,NVIDIA 加速器在经济上仍可保持约五年的可用性,而华为芯片可能更接近三年:其能效较弱使其在之后变得不那么有吸引力
华为的策略是通过大规模系统层面的扩展来弥补单个加速器的不足
预计 Atlas 950 SuperPoD 将通过全光互连连接多达 8,192 个 Ascend 950DT 芯片,并计划于 2026 年第四季度上线
因此梁认为,即便华为的系统成本高出 50%、100% 甚至 200%,差异也许并不重要
对中国的 AI 实验室而言,可用性比价格更重要
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梁表示,NVIDIA 硬件限制迫使中国公司为替代生态体系出资、研发并采用,否则该生态体系可能难以获得发展势头
当 NVIDIA GPU 可用时,中国公司自然更倾向使用它们;当它们不可用时,这些公司就被迫优化华为硬件、重写软件,并解决阻碍国产加速器发展的生态问题
DeepSeek 表示它曾在 NVIDIA 硬件上训练 V3,但通过使用 TileLang(更高层级的编程框架)降低了