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CloudMatrix 384: O cluster de IA de 384 chips da Huawei desafia a Nvidia em meio às restrições de exportação dos EUA

O CloudMatrix 384 da Huawei se destaca na corrida de IA de alto desempenho da China. Na foto: O cluster de IA Atlas 900 da Huawei (Fonte da imagem: Huawei)
O CloudMatrix 384 da Huawei se destaca na corrida de IA de alto desempenho da China. Na foto: O cluster de IA Atlas 900 da Huawei (Fonte da imagem: Huawei)
No WAIC Shanghai, a Huawei apresentou o CloudMatrix 384: um sistema de 384 aceleradores Ascend 910C conectados por meio de uma interconexão proprietária de "supernó", projetada para rivalizar com a plataforma GB200 NVL72 da Nvidia.

A Huawei Technologies revelou seu sistema de IA mais ambicioso até o momento, o CloudMatrix 384 seu sistema de IA mais ambicioso até o momento, o CloudMatrix 384, na Conferência Mundial de Inteligência Artificial (WAIC) em Xangai. Mostrado publicamente pela primeira vez, o sistema foi projetado para acelerar o treinamento de modelos em larga escala e posiciona a empresa como uma alternativa doméstica à plataforma GB200 NVL72 de alto nível da Nvidia.

O núcleo do sistema apresenta 384 aceleradores Ascend 910C ligados por uma interconexão proprietária de "supernó". Ao agrupar mais chips, o projeto compensa a menor taxa de transferência por dispositivo, alcançando um desempenho agregado que, de acordo com a SemiAnalysis, pode superar o GB200 da Nvidia em alguns benchmarks. A WAIC não revelou os números exatos de desempenho, mas os analistas observam que a Huawei está priorizando a otimização da largura de banda e da latência em relação ao desempenho individual do processador.

O lançamento ocorre no momento em que as restrições de exportação dos EUA bloqueiam as GPUs mais rápidas da Nvidia na China, criando uma abertura para a Huawei. Conforme observado pelo CEO da Nvidia em maio, a Huawei está "se movendo muito rápido" A empresa agora pode fornecer hardware doméstico para provedores de nuvem e institutos de pesquisa, utilizando uma abordagem interna que contorna as restrições de licenciamento que limitam muitos projetistas de chips locais.

O fundador Ren Zhengfei reconhece que os chips Ascend ficam atrás dos rivais norte-americanos em termos de potência bruta, mas afirma que a otimização matemática e a computação em cluster podem fechar as lacunas de desempenho para cargas de trabalho reais. A empresa dedica aproximadamente ¥ 180 bilhões (≈ US$ 25 bilhões) anualmente a P&D, com um terço alocado para pesquisa teórica de longo prazo, que Ren considera essencial para reduzir a dependência da Lei de Moore.

A tradução do CloudMatrix 384 em uma ampla adoção comercial dependerá do preço, da maturidade do software e da evolução das políticas de aquisição de nuvem de Pequim. No entanto, seu surgimento destaca a rapidez com que o ecossistema de hardware de IA da China está se voltando para soluções desenvolvidas internamente - e como a concorrência está mudando de chips individuais para a inovação de pilha completa em nível de sistema.

Fonte(s)

Reuters (em inglês)

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Nathan Ali, 2025-07-27 (Update: 2025-07-27)