Huawei a dévoilé à Shanghai ses nouvelles puces d’intelligence artificielle, les Ascend 960DT et 960PR, destinées aux centres de données. Prévues pour 2027, ces solutions visent à accélérer l’offensive du géant chinois face à NVIDIA et à renforcer l’indépendance technologique du pays. Cette annonce s’accompagne d’un calendrier de lancement avancé de plusieurs mois par rapport aux prévisions initiales.
Des performances en hausse mais à distance de NVIDIA
Les nouvelles puces de la famille Ascend 960 sont conçues tant pour l’entraînement que pour l’exécution des modèles d’intelligence artificielle. D’après les caractéristiques partagées, Huawei annonce une puissance de calcul théorique atteignant 2 pétaflops en FP8 et 4 pétaflops en FP4. Les composants embarqueront également une mémoire de 288 Go, dotée d’une bande passante de 9,6 To/s.
Malgré ces spécifications solides, le fabricant chinois reste en retrait face aux solutions de pointe de NVIDIA. Par exemple, un unique processeur graphique NVIDIA Rubin affiche jusqu’à 17,5 pétaflops en FP8/FP6 pour l’entraînement, soutenu par de la mémoire HBM4 à 19,2 To/s de bande passante. Huawei mise ainsi sur la quantité pour compenser cet écart technologique.
La stratégie du calcul à grande échelle
Pour rivaliser avec les infrastructures américaines, Huawei s’appuie sur son supercalculateur Atlas 960E SuperPoD. Cette architecture permet de connecter jusqu’à 4 096 accélérateurs au sein d’une seule et même machine logique.
Le constructeur intègre également des technologies spécifiques pour optimiser les interconnexions au sein de ces clusters massifs :
- Technologie NPO (Near-Packaged Optics) : elle rapproche l’optique des circuits réseau via des modules Hi-ONE.
- Réduction de la complexité : 5 500 modules Hi-ONE permettent de remplacer 48 000 modules optiques classiques de 800G.
- Économie d’énergie : ce système d’interconnexion permet de réduire la consommation électrique de plus de 550 kW.
Toutefois, l’efficacité globale dépendra de l’intégration complète des serveurs, des systèmes d’alimentation et du refroidissement, qui pèseront lourdement sur la facture totale de fonctionnement.
Les défis de la production et de l’écosystème logiciel
Au-delà des fiches techniques, Huawei fait face à d’importants défis industriels pour concrétiser ses ambitions. L’entreprise n’a pas divulgué le procédé de gravure ni le nom du fondeur de ses nouvelles puces Ascend 960, un sujet hautement sensible en raison des sanctions américaines qui bloquent l’accès aux technologies occidentales les plus avancées. De plus, le groupe peine déjà à répondre à la forte demande intérieure chinoise pour ses accélérateurs actuels.
L’autre front crucial se situe sur le plan logiciel. NVIDIA domine largement le marché mondial grâce à sa plateforme CUDA, devenue un standard incontournable pour les développeurs. Pour y répondre, Huawei propose sa plateforme open source CANN (Compute Architecture for Neural Networks). Bien qu’elle soit compatible avec des frameworks majeurs comme PyTorch, Triton ou vLLM et rassemble plus de 5 200 développeurs actifs par mois, elle reste encore loin de la maturité et de la popularité de l’écosystème de son rival américain.