Huawei Supernode 384 kontra Nvidia – kto wygra wyścig AI?

Wstęp: Nowy rozdział w świecie sztucznej inteligencji

Nie da się ukryć, że wyścig w dziedzinie sztucznej inteligencji przykuwa dziś uwagę nie tylko ekspertów z branży IT, ale także szerokie grono przedsiębiorców i decydentów gospodarczych. Ja sam, obserwując od lat rywalizację pomiędzy najważniejszymi graczami na rynku sprzętu AI, widzę jak gwałtownie zmienia się układ sił w tej wyjątkowo konkurencyjnej branży. Huawei Supernode 384 i układy Nvidia od miesięcy rozpalają wyobraźnię specjalistów, inwestorów i… miłośników technologii. Sam niejednokrotnie słyszałem w biurze tę charakterystyczną nutkę emocji, gdy rozmawialiśmy o potencjale nowego sprzętu dla generatywnych sieci neuronowych.

Tradycyjnie na polu technologii, w szczególności przy obliczeniach związanych ze sztuczną inteligencją, Nvidia była synonimem wydajności i niezawodności. Najnowszy ruch Huawei, czyli prezentacja Supernode 384, wywołał jednak niemałe zamieszanie. Zastanówmy się wspólnie, czy ten technologiczny kolos z Chin rzeczywiście może zagrozić dominacji amerykańskiego konkurenta. Pozwól, że opowiem, jak to wszystko wygląda z perspektywy kogoś, kto na co dzień zajmuje się wdrażaniem automatyzacji opartych o AI.

Architektura i moc obliczeniowa: techniczne serce Supernode 384

Procesory Ascend AI – nowa siła prosto z Chin

Huawei nie ukrywa swoich ambicji – chce zbudować alternatywę dla zachodnich rozwiązań, tworząc własną technologię od podstaw. Sercem Supernode 384 są procesory Ascend 910C. Muszę przyznać, że choć spotykałem się z różnymi recenzjami tych jednostek, to skali udanego połączenia aż 384 sztuk w jednym systemie nikt raczej się nie spodziewał.

Podstawowe fakty:

• W Supernode 384 pracuje 384 procesory Ascend 910C
• System rozmieszczony jest w 12 szafach obliczeniowych wspieranych przez cztery szafy przełączników
• Łączna moc obliczeniowa sięga 300 petaflops

Miałem okazję przetestować mniejsze systemy z Ascend 910, dlatego domyślam się, jak potężny kombajn stanowi tak rozbudowana architektura. Z drugiej strony, im więcej procesorów, tym trudniejsze zarządzanie chłodzeniem, energią czy synchronizacją obliczeń. Sam czasem stanąłem przed ścianą ciepła w serwerowni, więc wymogi dla inżynierów Huawei muszą być naprawdę wyśrubowane.

CloudMatrix 384 – skalowalny moloch dla AI

Huawei, budując Supernode 384, postawił na własną architekturę “CloudMatrix 384”, która – przynajmniej w teorii – pozwala efektywniej rozdzielać zadania pomiędzy setki procesorów.

Ekosystem CloudMatrix:

• Zaawansowane łączenie szaf z procesorami Ascend 910C
• Wysokowydajne połączenia sieciowe upraszczające komunikację pomiędzy układami
• Modularne podejście – system można rozbudowywać zgodnie z zapotrzebowaniem

W praktyce może to oznaczać, że system jest w stanie obsługiwać złożone szkolenie modeli językowych czy obliczania związane z generatywnymi sieciami neuronowymi szybciej, niż dotychczas sądzono. Wielu operatorów chińskich centrów danych potwierdza, że tego typu architektura daje im naprawdę spory wiatru w żagle.

Nvidia kontra Huawei – twarde dane i liczby

Wydajność obliczeniowa i specyfika modeli

Porównując Supernode 384 z Nvidia GB200 NVL72, nietrudno dojść do wniosku, że chiński system pod względem czystej mocy obliczeniowej plasuje się wyżej. Przewaga w petaflopsach mogła zrobić na mnie wrażenie, ale jak każdy, kto kiedyś zajmował się inżynierią komputerową, wiem, że sama liczba petaflopsów nie zawsze przekłada się na skuteczniejsze uczenie dużych modeli AI.

Zestawienie w liczbach:

• Huawei Supernode 384: 300 petaflops
• Nvidia GB200 NVL72: 180 petaflops

Jednak sercem każdej maszyny jest też jej efektywność – tutaj Nvidia może spać spokojniej. Procesory GB200 wyprzedzają Ascend 910C w testach jednowątkowych i pod względem specjalistycznych algorytmów AI.

Energia i ekologia – prąd kosztuje

Każdego dnia, kiedy przeglądam rachunki za energię i analizuję ślad węglowy firmowych serwerowni, przypominam sobie o tym aspekcie technologii, o którym często się zapomina. Supernode 384 niestety pochłania sporo prądu. Wspólnicy z Chin potwierdzają, że utrzymanie tak rozbudowanego systemu to bardzo kosztowna zabawa.

Dwa spojrzenia na temat:

• Huawei: więcej procesorów = większe zużycie energii, ale też wyższa wydajność przy określonych zadaniach
• Nvidia: mniej wydajne na papierze, ale za to oszczędniejsze dla firm myślących przyszłościowo o kosztach eksploatacji

Z mojego doświadczenia wynika, że firmy nastawione na długofalowe oszczędności i systemowe inwestycje wolą sprzęt o wyższej efektywności energetycznej. W chińskich realiach, gdzie energia bywa tańsza, a polityka państwa promuje lokalne rozwiązania, Huawei może zyskać przewagę, niemniej jednak globalnie Nvidia zostaje mocnym zawodnikiem.

Koszty – kalkulacja dla dużych i średnich firm

Zaskoczył mnie jeden detal: cena. Supernode 384 kosztuje około 60 milionów juanów, czyli jakieś 8,2 miliona dolarów. Tymczasem Nvidia GB200, w podobnej konfiguracji, to koszt blisko 3 milionów dolarów. Różnica jest naprawdę odczuwalna, nawet dla większego biznesu.

Warto zapamiętać:

• Niższa cena Nvidia = szybszy zwrot z inwestycji, szczególnie poza Chinami
• Huawei celuje w klientów chińskich, gdzie konkurencja zagraniczna jest ograniczana przez sankcje

Miałem okazję konsultować projekty dla kilku przedsiębiorstw, które – mimo atrakcyjnych wskaźników wydajności – wybierały sprzęt Nvidia właśnie z powodu niższych kosztów początkowych. Rzecz jasna, na Zachodzie decyzje sprzętowe często są bardziej finansowe niż polityczne.

Przyczółek w Chinach – sankcje i geopolityka AI

Chińskie firmy i polityka „swojego na swoim”

W codziennej pracy wielokrotnie słyszę hasło: „dostosujmy się do rynku lokalnego”. W Państwie Środka Huawei doskonale rozegrało tę partię – sankcje na technologię Nvidia sprawiają, że miejscowi giganci, chcąc nie chcąc, korzystają z produktów Huawei.

Przykłady w praktyce:

• Chińskie firmy technologiczne wybierają Supernode 384, ponieważ nie mogą łatwo nabyć sprzętu Nvidia
• Władze państwowe preferują rodzimą technologię – od finansowania po sieci wsparcia

Sankcje działają tutaj jak podwójne sito – z jednej strony ograniczają zagraniczną konkurencję, z drugiej motywują chińskie firmy do jeszcze większych inwestycji w lokalny rozwój. Słyszałem nawet, jak jeden z moich chińskich partnerów żartował: „na naszym podwórku lepiej mieć swojego psa”.

Ekosystem AI po stronie Huawei

Huawei nie tylko buduje sprzęt, ale też rozbudowuje ekosystem wokół Supernode 384. W Chinach działa ogromna liczba programistów pracujących nad własnymi frameworkami i narzędziami do AI, dostosowanymi specjalnie pod Ascend 910C.

Z moich obserwacji wynika:

• Zamknięte środowisko pracy = mniejsza zgodność z popularnymi zachodnimi platformami
• Duże inwestycje w lokalne szkolenia i wsparcie techniczne
• Szybko rosnąca liczba narzędzi optymalizowanych pod sprzęt Huawei

Gdyby mi ktoś dziesięć lat temu powiedział, że powstanie alternatywa dla CUDA i TensorFlow na chipach niebędących własnością amerykańskich koncernów, pewnie bym się uśmiechnął z pobłażaniem. A teraz – jestem świadkiem prawdziwej zmiany pokoleniowej w podejściu do AI w Azji.

Supernode 384 w praktyce – zastosowania, szanse i bariery rozwoju

Moc obliczeniowa dla dużych językowych modeli AI

Supernode 384 celuje głównie w zadania, w których liczy się gigantyczna moc obliczeniowa. Może to być szkolenie modeli językowych o setkach miliardów parametrów czy wdrażanie rozwiązań generatywnych, które wymagają przetwarzania ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.

Podsumowując kluczowe zastosowania:

• Zaawansowane szkolenie dużych modeli językowych AI
• Symulacje naukowe i medyczne bazujące na AI
• Obsługa platform chmurowych oferujących modele AI jako usługę

Takie zastosowania wymagają nie tylko ogromnej mocy, ale i wyrafinowanego zarządzania danymi. Z rozmów z chińskimi analitykami wiem, że firmy stawiające na szybki rozwój AI są w stanie zainwestować ogromne środki w podobne systemy – nawet jeśli będzie się to wiązało z wysokim rachunkiem za energię.

Bariery wejścia: pieniądze, energia i sztab specjalistów

Nie ma róży bez kolców, a w tym przypadku przeszkody są niemałe.

Wyzwania dla chińskich i światowych graczy:

• Koszt zakupu systemu – tylko nieliczne firmy mogą sobie na niego pozwolić
• Zapotrzebowanie na energię – wysokie rachunki to codzienność
• Konieczność posiadania sztabu inżynierów wdrażających i utrzymujących system

Osobiście spotkałem się z sytuacją, gdy świetny sprzęt kurzył się w serwerowni, bo brakowało ludzi do jego obsługi. W praktyce to właśnie doświadczeni specjaliści są nierzadko “wąskim gardłem” każdej dużej implementacji AI.

Nvidia – wciąż faworyt zachodnich centrów danych

Wyższa efektywność i szerokie wsparcie

To, czym przekonuje mnie Nvidia – i wielu moich partnerów biznesowych – to szeroka dostępność wsparcia, ogromna społeczność oraz zaplecze programistyczne. System GB200 NVL72, choć słabszy pod względem liczby petaflopsów, jest bardziej “wszechstronny” dla zachodnich użytkowników.

Elementy przemawiające za Nvidia:

• Lepsza kompatybilność z globalnymi ekosystemami szkolenia modeli AI
• Niższe zużycie prądu, łatwiejsze skalowanie centrum danych
• Szerokie wsparcie narzędziowe (CUDA, TensorFlow, Pytorch oraz liczne inne biblioteki)

Na marginesie – Nvidia prowadzi agresywną politykę licencyjną, stale rozwija swoje SDK i angażuje programistów na całym świecie. Mam wrażenie, że sporo polskich firm w naszej branży nie wyobraża sobie migracji na inne rozwiązania, o ile nie zmusi ich do tego jakaś polityczna czy finansowa nawałnica.

Kontekst globalny a przewagi Huawei w Chinach

Ten wyścig to nie tylko technologia, ale też polityka, pieniądze i logistyka. Wielkie chińskie firmy są zmotywowane, by publicznie wspierać rodzime rozwiązania – co widać po liczbie zakupów Supernode 384. Jednak globalnie Nvidia broni swojej pozycji dzięki doświadczeniu i przewadze “starego wyjadacza rynku GPU”.

Najważniejsze czynniki decydujące na świecie:

• Swobodny dostęp do różnorodnych rozwiązań sprzętowych poza Chinami
• Brak wymogów politycznych przy wyborze sprzętu – decyduje praktyczność oraz cena
• Wyższa dojrzałość technologiczna w dziedzinie AI po stronie Nvidia (szerokie portfolio GPU i dedykowanych akceleratorów)

Sam dostrzegam, że na rynku europejskim, a szczególnie w Polsce, liczy się przede wszystkim wszechstronność i możliwość szybkiego wdrożenia automatyzacji AI w firmowym środowisku. Oznacza to przewagę Nvidia, przynajmniej na razie.

Perspektywy rozwoju – co czeka Huawei, a co Nvidia?

Huawei – ekspansja na Wschodzie, utrudnienia na Zachodzie

Huawei prawdopodobnie będzie umacniać swoją pozycję na rynku chińskim i w krajach objętych różnego rodzaju sankcjami technologicznymi. Nie mam wątpliwości, że w lokalnych warunkach może wyjść na swoje, korzystając z ochrony przed zewnętrzną konkurencją i dynamicznego rozwoju krajowych projektów AI.

Szanse rozwoju Supernode 384:

• Ekspansja wewnętrzna na rynkach azjatyckich
• Budowanie ekosystemu własnych narzędzi AI
• Współpraca z państwowymi gigantom informatycznymi

Nie zdziwię się, jeśli w perspektywie kilku lat chińskie systemy AI staną się równie naturalnym wyborem dla tamtejszych firm, co Nvidia na Zachodzie.

Nvidia – zachodnia przewaga, dalsza globalizacja

Z drugiej strony Nvidia nie zamierza „oddać pola” i wciąż intensywnie inwestuje w rozwój procesorów GB200 i kolejnych generacji wyspecjalizowanych GPU. Kierunek wyznaczają też coraz cieńsze procesy technologiczne (np. 5nm), lepsza architektura chłodzenia czy wsparcie dla zróżnicowanych modeli AI.

Kierunki rozwoju Nvidia:

• Rozbudowa portfolio akceleratorów AI
• Umacnianie pozycji na rynkach zachodnich poprzez partnerstwa z globalnymi gigantami
• Wdrażanie certyfikowanych rozwiązań dla branż krytycznych (finanse, zdrowie, edukacja)

W rozmowach z kolegami z Europy Zachodniej czy Stanów Zjednoczonych często wraca temat zaufania do rozwiązań Nvidia – niejednokrotnie określają ją jako “pewnego konia w wyścigu AI”.

Słowo końcowe – wybór zależy od kontekstu, możliwości i potrzeb

Analizując wyścig pomiędzy Huawei a Nvidia, mogę śmiało stwierdzić, że nie istnieje uniwersalna odpowiedź na pytanie “kto wygra”. Prawda jest taka, że zarówno Supernode 384, jak i Nvidia GB200 NVL72 znajdują swoich odbiorców. Tworząc automatyzacje AI czy projektując nowe środowiska dla klientów, zawsze muszę brać pod uwagę nie tylko technologię, ale także budżet, lokalizację, wsparcie eksploatacyjne i – coraz częściej – kwestie geopolityczne.

Najważniejsze spostrzeżenia z tego porównania:

• Huawei wygrywa na swoim podwórku, gdzie wspiera go polityka i lokalny ekosystem
• Nvidia wciąż prowadzi na globalnym rynku dzięki dojrzałości technologicznej, efektywności i wsparciu społeczności
• Ostateczny wybór zależy od realnych potrzeb firmy i możliwości środowiskowych

Muszę przyznać, że jestem podekscytowany, widząc, jak rynek AI się rozwija, a nowe technologie pojawiają się niemal na naszych oczach. Jako praktyk automatyzacji, wciąż dostrzegam, ile można jeszcze osiągnąć, budując mosty pomiędzy “starym” a “nowym”, zachodnim a wschodnim podejściem do wsparcia sztucznej inteligencji.

Mimo że dziś trudno wskazać jednoznacznego zwycięzcę tego wyścigu, jedno jest pewne – jeszcze nie raz usłyszymy o nowych rekordach wydajności, innowacyjnych rozwiązaniach i technologicznym zamieszaniu. Tak to już jest, gdy technologia pędzi do przodu, nie oglądając się za siebie.

Jeśli masz własne doświadczenia z Supernode 384, Nvidia GB200 lub wdrażaniem dużych rozwiązań AI – napisz do mnie lub zostaw komentarz. Cenię sobie wymianę opinii i praktyczne wskazówki. Bo choć świat AI kręci się wokół liczb i algorytmów, to ostatecznie liczy się człowiek i jego potrzeby – takie to chyba polskie podejście, którym sam się kieruję, pracując w Marketing-Ekspercki.

Źródło: https://zephyr-hq.com/p/huawei-s-supernode-384-challenges-nvidia-s-ai-dominance