Startup cinese sviluppa chip TPU più veloce delle GPU Nvidia A100
La Zhonghao Xinying presenta un chip ASIC che supera in velocità e efficienza le GPU Nvidia A100 del 2020.
La startup cinese Zhonghao Xinying ha annunciato lo sviluppo di un chip General Purpose Tensor Processing Unit (GPTPU), proponendolo come alternativa alle soluzioni internazionali di addestramento e inferenza per l'AI, come le schede grafiche di Nvidia e le TPU di Google. Secondo quanto riferito dal South China Morning Post, questi chip ASIC offrono una velocità fino a 1,5 volte superiore rispetto alle GPU A100 di Nvidia del 2020.
Il chip "Ghana" è stato sviluppato da Yanggong Yifan, un ex-ingegnere di Google con esperienza nel design di architetture di chip. Utilizza esclusivamente proprietà intellettuali controllate internamente, evitando la dipendenza da tecnologie straniere o componenti occidentali. Zhonghao Xinying afferma che il design garantisce sicurezza e sostenibilità a lungo termine, evidenziando come la sicurezza nazionale sia ormai strettamente legata all'accesso ai semiconduttori.
Nonostante il Ghana sia destinato a rimanere indietro rispetto alle ultime innovazioni come le progettazioni Hopper del 2022, rappresenta un notevole passo avanti per il mercato cinese, che può beneficiare di soluzioni meno dipendenti dalle importazioni estere. Questa mossa arriva in un momento cruciale per l'industria dei chip AI, con Google che ha recentemente iniziato a vendere i propri TPU, aprendo nuove possibilità di concorrenza diretta.
Cosa sono le unità di elaborazione tensoriale (TPU) e in cosa differiscono dalle GPU?
Le TPU (Tensor Processing Units) sono circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC) progettati per accelerare le operazioni di apprendimento automatico, in particolare le operazioni su tensori. A differenza delle GPU (Graphics Processing Units), che sono processori paralleli general-purpose originariamente sviluppati per la grafica, le TPU sono ottimizzate esclusivamente per carichi di lavoro di intelligenza artificiale, offrendo maggiore efficienza energetica e prestazioni superiori in tali applicazioni.
Quali sono le caratteristiche principali del chip 'Chana' sviluppato da Zhonghao Xinying?
Il chip 'Chana' è una TPU sviluppata da Zhonghao Xinying che offre fino a 1,5 volte le prestazioni di calcolo rispetto alla GPU A100 di Nvidia del 2020. Inoltre, riduce il consumo energetico del 30% per carichi di lavoro su modelli di grandi dimensioni e abbassa il costo per unità di calcolo al 42% rispetto a quello delle soluzioni Nvidia.
Chi è Yanggong Yifan e qual è il suo ruolo nello sviluppo del chip 'Chana'?
Yanggong Yifan è un ingegnere elettrico con formazione presso Stanford e l'Università del Michigan, nonché ex ingegnere di Google. Ha fondato Zhonghao Xinying nel 2018 e ha guidato lo sviluppo del chip 'Chana', utilizzando esclusivamente proprietà intellettuali interne per evitare dipendenze da tecnologie straniere.
Qual è l'importanza strategica per la Cina nello sviluppo di chip AI domestici come il 'Chana'?
Lo sviluppo di chip AI domestici come il 'Chana' è cruciale per la Cina al fine di ridurre la dipendenza da fornitori stranieri come Nvidia e Google. Questo approccio mira a garantire la sicurezza nazionale e la sostenibilità a lungo termine nel settore dei semiconduttori, in un contesto di crescenti tensioni geopolitiche e restrizioni commerciali.
Come si posiziona il chip 'Chana' rispetto alle soluzioni più recenti come le GPU Hopper di Nvidia?
Sebbene il chip 'Chana' offra prestazioni superiori rispetto alla GPU A100 di Nvidia del 2020, rimane indietro rispetto alle più recenti innovazioni come le GPU Hopper del 2022. Tuttavia, rappresenta un significativo passo avanti per il mercato cinese, offrendo una soluzione meno dipendente dalle importazioni estere.
Quali altre aziende cinesi stanno sviluppando chip AI per ridurre la dipendenza da fornitori stranieri?
Oltre a Zhonghao Xinying, altre aziende cinesi come Alibaba e Huawei stanno sviluppando chip AI domestici. Ad esempio, Alibaba ha sviluppato un chip AI con prestazioni paragonabili alla GPU H20 di Nvidia, mentre Huawei ha introdotto il chip Ascend 910B. Questi sforzi fanno parte di una strategia più ampia per raggiungere l'autosufficienza tecnologica nel settore dei semiconduttori.
