С октября 2023 года США распространили экспортные ограничения на ускорители с производительностью выше определённого порога на территорию России и Китая. Под ограничения попали NVIDIA H100, H800, A100 и A800 — ключевые ускорители для обучения и запуска крупных языковых моделей. Параллельно ужесточился контроль за поставками через третьи страны: параллельный импорт через ОАЭ, Армению и Турцию значительно осложнился.
Российские компании оказались перед выбором: работать со старым парком NVIDIA A40/RTX серий, закупать чипы на вторичном рынке по ценам в 2–3 раза выше официальных, либо переходить на альтернативные архитектуры. Именно в этот момент на рынке появился Huawei Ascend 910B.
Ascend 910B — флагманский AI-ускоритель Huawei, производимый по техпроцессу 7 нм на SMIC. Ключевые параметры:
На задачах обучения моделей Ascend 910B уступает H100 примерно вдвое. Однако для inference (запуска уже обученных моделей) разрыв значительно меньше — 80–85% от производительности H100 при существенно меньшем энергопотреблении.
Яндекс подтвердил развёртывание кластеров на базе Ascend 910B в Яндекс Облаке. Ускорители используются для inference задач в YandexGPT и других продуктах. Для обучения новых версий моделей компания сохраняет запасы ранее закупленных NVIDIA A100 и использует распределённые вычисления.
Сбер интегрировал Ascend 910B в инфраструктуру дата-центра «Ключевой» в Москве. По данным компании, решение позволило вдвое увеличить мощность inference-кластера при сохранении бюджета.
Главный барьер для перехода — экосистема программного обеспечения. CUDA от NVIDIA стала де-факто стандартом для AI-разработки: тысячи библиотек, фреймворков и предобученных моделей оптимизированы именно под неё. Huawei продвигает собственный фреймворк MindSpore, однако его поддержка PyTorch и TensorFlow пока уступает NVIDIA по зрелости и документации на русском языке.
Для российских компаний это означает дополнительные затраты на портирование кода и обучение инженеров. По оценкам участников рынка, переход среднего AI-проекта на Ascend требует 2–4 месяцев работы команды из 3–5 инженеров.