Този чип може да успее да намали зависимостта на Китай от графичните процесори на Nvidia.

Ascend 910C на Huawei е версия на процесора Ascend 910 на компанията, предназначена за обучения на изкуствен интелект, представена през 2019 г. Към настоящия момент производителността на Ascend 910 едва ли е достатъчна за рентабилно обучение на големи ИИ модели. Все пак, когато става въпрос за извеждане на данните, той осигурява 60% от производителността на H100 на Nvidia, според изследователи от DeepSeek. Въпреки че Ascend 910C не е шампион по производителност, той успешно намалява зависимостта на Китай от графичните процесори на Nvidia, които се използват като изчислителни ускорители за изкуствения интелект.

Тестовете на DeepSeek показаха, че процесорът 910C надминава очакванията по отношение на производителността на крайните заключения. Освен това с ръчни оптимизации на CUNN ядрата ефективността му може да бъде допълнително подобрена. Собствената поддръжка на процесорите Ascend на DeepSeek и нейното хранилище PyTorch позволяват безпроблемно преобразуване на CUDA в CUNN с минимални усилия, което улеснява интегрирането на хардуера на Huawei в работните ИИ процеси.

Това подсказва, че възможностите на ИИ процесора на Huawei се развиват главоломно, въпреки санкциите на американското правителство и липсата на достъп до водещите технологични процеси на TSMC.

Въпреки че Huawei и SMIC са успели да наваксат изоставането си от възможностите на TSMC в периода 2019-2020 г. и да произведат чип, който може да се счита за конкурентен на процесорите A100 и H100 на Nvidia, Ascend 910C не е най-добрият вариант за обучение по ИИ. Обучението по изкуствен интелект остава област, в която Nvidia запазва безспорното си лидерство. Но ето че ситуацията започна да се променя.