Huaweiは上海で開催されたHuawei Connectで、Ascendチップの新世代とAtlas SuperPoDシステムを発表した。これは、AIモデルの学習と実行のためのハードウェア基盤の提供を目指す取り組みである。今回の発表は、米国が中国への先端ハードウェア輸出を制限する中、中国企業が国内製の代替ハードウェアの開発を試みている時期に行われた。
2029年まで続く投入ロードマップ
Huaweiの副社長、ワン・タオ氏は、AIモデルの学習向けAscend 960DTチップを2027年第1四半期に発売し、同年の第3四半期には、推論、すなわちモデルの学習後にデータを処理する処理を対象としたAscend 960PRを投入すると述べた。
同社はまた、次の2世代となるAscend 970とAscend 980を、それぞれ2028年と2029年に投入すると発表した。Huaweiによれば、現在使用されているAscend 950チップは、米国による先端Nvidiaチップの輸出規制によって生じた差の一部を埋めるのに役立っており、同社が提供するコンピューティング機器やネットワーク機器もこれに加わる。
Huaweiによれば、微細化の制約を超える新アーキテクチャ
Huaweiは今回の説明で、同社が「タオのスケーリング則」と呼ぶ原則を示した。これは5月に、ムーアの法則に関連する一部の制約を乗り越えるための手法として発表されていた。同社によれば、この手法は、部品の寸法縮小だけに依存するのではなく、信号の遅延時間を短縮する折り畳み構造に基づいている。
ワン氏は、Huaweiが2031年までに、1.4ナノメートルプロセスのチップに相当する性能を持つ半導体回路の開発を目指していると説明した。中国に対して同様の輸出規制の対象となっている先端リソグラフィー装置を必要としないという。また、このアーキテクチャによって、同等の微細化なしに、プロセッサ性能、帯域幅、メモリ容量、接続速度を大幅に向上できる可能性があると主張した。
Huaweiは以前、このアーキテクチャをMate 2スマートフォンで使い始めたと説明していたが、AIチップへの適用については疑問が残っていた。入手可能な詳細によれば、今回の説明では、これらの主張を裏付ける独立した試験結果や、対象となるチップの製造方法を完全に明らかにする情報は示されなかった。
Atlas SuperPoD内部の光接続
同社はまた、NPO、すなわちニア・パッケージ・オプティクス技術を使用し、電気接続の代わりに光接続で回路とモジュールを接続するAtlas 960E SuperPoDシステムを発表した。この構造は、単一のクラスター内にある多数のGPU間のデータ転送を改善することを目的としている。
Huaweiは、このシステムが、AIモデルが10兆パラメータに達した際の学習と実行を高速化するよう設計されていると述べている。ただし、情報源には、同システムの商用提供時期や詳細な仕様、競合プラットフォームと比較可能な性能結果は記載されていない。
なぜこの発表が重要なのか？
実際の変化は新しいチップの追加にとどまらず、プロセッサ、コンピューティングユニット間の接続、ネットワーク機器を組み合わせた総合的なロードマップを提示した点にある。これにより、中国企業は、一部の外国製チップや機器へのアクセスが制限される状況で、AIシステムを開発するための、より統合された選択肢を得られる可能性がある。
しかし、2031年の目標のような長期的な数値の大半は、独立した検証結果ではなくHuaweiが示した声明にとどまっている。そのため、発表の実質的な価値は、Ascend 960が市場に投入される時期、代替製品と実際に競争できる能力、そしてNPO技術が大規模な本番システムで成功するかどうかにかかっている。