La Chine a trouvé un endroit hors de portée des États-Unis dans lesquels les puces obtiennent pour IA qui a besoin

Le gouvernement américain fait tout ce qui est en main depuis plus de trois ans pour empêcher les entreprises chinoises et les organisations de recherche d'obtenir les puces d'intelligence artificielle (IA) les plus avancées qui produisent NVIDIA, AMD ou Brains, entre autres sociétés. C'est l'objectif des restrictions à l'exportation de ces GPU approuvés par le ministère du Commerce, qui dans ce domaine est la branche d'exécution de l'administration.

Malgré les efforts du gouvernement américain, les jetons avant-gardistes pour l'IA ont continué à arriver en Chine, bien qu'il soit raisonnable d'accepter cela en quantité inférieure à ceux que les entreprises qui sont dédiées au développement de grands modèles d'IA ont besoin. Et ils l'ont fait principalement à travers les marchés secondaires et les routes d'importation parallèles qui se déroulent en Inde, en Malaisie ou à Singapour, dans lesquelles l'action d'action américaine est très limitée.

Nvidia a obtenu la licence d'exportation dont vous avez besoin pour vendre son GPU pour IA H20, mais le gouvernement chinois a opposé son veto à cette puce. Et il a fait que l'administration du cyberespace de la Chine, qui est le principal organisme de réglementation sur Internet dans ce pays, enquête approfondie sur ce GPU car il soupçonne qu'il pourrait incorporer une porte arrière d'un emplacement difficile par les experts chinois. Si c'est le cas, la possibilité de la Chine d'utiliser cette puce.

La Chine arrive sur le deuxième marché du main-main le meilleur GPU NVIDIA

La Chine a déjà trois alternatives très claires à Nvidia. Cambricon Technologies, Huawei et Moore Threads sont les trois concepteurs de puces chinoises pour IA qui sont mieux positionnés pour obtenir le marché que Nvidia maintient en Chine. Malgré tous les développeurs de grands modèles d'IA qui ont des projets avec CUDA ont besoin de puces de cette dernière entreprise. Et, selon Digitimes Asia, ils ont trouvé l'endroit approprié pour obtenir ces GPU: le deuxième marché international de main.

Cependant, la chose la plus intéressante est qu'ils ne se forment pas avec les puces H20 qui, comme nous l'avons vu, ont été interdites par le gouvernement chinois; Ils obtiennent les GPU H100 et NVIDIA, qui sont plus puissants que H20. Pour les États-Unis, il est essentiellement impossible de contrôler le marché du deuxième main et les routes d'importation parallèle, ce qui a conduit le service commercial à envisager la mise en œuvre d'une stratégie non publiée. Cette mesure consistera, si elle se concrétise enfin, pour introduire la technologie nécessaire pour leur permettre d'être suivie à tout moment.

A priori serait une forme de géolocalisation qui identifierait où réside chaque circuit intégré pendant son voyage une fois qu'il aura quitté l'usine de semi-conducteurs. Michael Kratsios, directeur du Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison Blanche et l'un des responsables du plan d'action du gouvernement américain pour le développement de l'IA, a confirmé qu'ils envisagent la possibilité d'introduire des solutions de suivi à la fois implémentées dans le matériel lui-même et par les logiciels: « Nous discutons des changements de logiciels ou de locaux de logiciels ».

L'administration américaine est déterminée à protéger son leadership actuel dans le développement du matériel pour l'IA à mesure que l'adoption de cette technologie accélère dans toute la planète. Cependant, la mise en œuvre de la solution proposée par le Kratsios et d'autres consultants à la Maison Blanche implique d'importants défis techniques. Le suivi constant par GPS n'est pas pratique dans ce scénario d'utilisation, selon Kratsios lui-même, donc une solution possible consiste à introduire dans chaque puce la logique nécessaire pour confirmer son emplacement périodiquement. De cette façon, les réseaux externes peuvent être réduits.

Le problème est que cette conception augmente la complexité de la logique de chaque puce et peut probablement avoir un impact sur ses performances, ce qui pénaliserait sa productivité dans les centres de calcul. De plus, le coût de chaque GPU augmentera et pourrait trouver de nouvelles façons de violer la sécurité de ces puces en recourant à d'éventuelles faiblesses de la logique de suivi.

Image | Nvidia

Plus d'informations | Digitimes Asia

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