Le problème de Huawei contre Nvidia est que les propres entreprises chinoises préfèrent continuer à utiliser Nvidia

Les entreprises chinoises dédiées au développement de grands modèles d'intelligence artificielle (IA) sont piégées. D'une part, ils sont obligés de faire face aux restrictions d'exportation des GPU imposés par le gouvernement américain. Et, en outre, ils sont soumis à leur propre dépendance à l'égard de la technologie américaine. A priori, la solution optimale pour eux serait d'arrêter d'acheter NVIDIA et d'autres entreprises américaines de leurs puces pour l'IA et d'obtenir des GPU « comparables » « comparables » qui proposent des threads Huawei ou Moore, entre autres sociétés chinoises.

Cependant, comme expliqué dans son article pour la politique étrangère, l'analyste américain Kyle Chan, le scénario auquel ils sont confrontés sont plus compliqués qu'il n'y paraît. Et c'est que l'abandon de Nvidia dans la pratique est très difficile. Selon Chan, Tencent, Bytedance, Alibaba et d'autres sociétés chinoises préfèrent les GPU pour NVIDIA car leur performance est plus grande, en particulier lorsqu'ils sont confrontés aux processus de formation de leurs modèles d'IA. Cependant, ils optent particulièrement pour les jetons de cette entreprise américaine grâce à Cuda ().

Cuda est l'arme Nvidia la plus dévastatrice à continuer à diriger dans le matériel IA

La plupart des projets d'IA qui sont en cours d'élaboration sont mis en œuvre sur CUDA. Cette technologie rassemble le compilateur et les outils de développement utilisés par les programmeurs pour développer leur logiciel pour les GPU NVIDIA, et le remplacer par une autre option dans les projets qui sont déjà en cours, c'est un problème. Huawei, qui aspire à obtenir une partie importante de ce marché en Chine, a Cann (), qui est son alternative à Cuda, mais pour le moment Cuda, le marché domine.

Cette déclaration de Li Guojie, un informaticien de l'Académie chinoise des sciences qui est considérée comme une autorité en Chine, exprime clairement l'importance des outils que je viens de mentionner dans l'écosystème du développement des modèles d'IA sont mentionnés: « La Chine doit développer un système alternatif pour atteindre l'auto-tension, mais il n'a pas eu besoin de surmonter les systèmes de Cuda, mais il n'a pas donné son besoin. contrôlables qui dépassent Cuda. « 

C'est sans aucun doute l'un des grands défis auxquels la Chine est confrontée dans ce domaine, et probablement sa meilleure option est Cann. Au cours des cinq derniers mois, Huawei a lancé deux GPU pour les très compétitifs et est sur le point de prendre une étape très importante: il positionnera Cann en tant que kit d'outils open source. Son objectif est, selon Eric Xu Zhijun, président du Rotary de Huawei, « accélérant l'innovation des développeurs et que les puces de la famille Ascend sont plus faciles à utiliser ».

Xu Zhijun ne le mentionne pas expressément, mais ce que sa stratégie poursuit en arrière-plan est d'augmenter la compétitivité de l'écosystème Huawei attaquant Nvidia où il est plus fort. En outre, il a déjà commencé à discuter avec les principaux acteurs de l'industrie de l'IA chinois, ainsi qu'avec ses partenaires commerciaux, universités et institutions de recherche comment Huawei devrait construire leur écosystème open source. Si cette initiative prospère et le fera vraisemblablement, elle représentera un pas en avant très important sur la voie de l'indépendance technologique de la Chine.

Image | Nvidia | Huawei

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