Китайский стартап заявил о создании TPU быстрее Nvidia A100
Китайский стартап Zhonghao Xinying представил собственный TPU-чип Ghana и утверждает, что он работает в 1,5 раза быстрее Nvidia A100 и на 42% энергоэффективнее.
Zhonghao Xinying сообщил о выпуске General Purpose Tensor Processing Unit (GPTPU) — специализированного ASIC, который компания позиционирует как локальную альтернативу международным решениям для обучения и инференса ИИ, включая графические ускорители Nvidia и TPU от Google. Об этом пишет South China Morning Post. По данным компании, производительность Ghana на 50% выше результатов Nvidia A100, выпущенного в 2020 году на архитектуре Ampere.
Создание TPU Zhonghao Xinying объясняет ростом конкуренции на мировом рынке ИИ-вычислений и стремлением обеспечить независимость от зарубежных поставщиков. В компании считают, что локальные GPU и ASIC способны сформировать путь к будущей технологической автономии.
Разработка и команда
Разработчиком Ghana выступил Янгуан Ифань, выпускник Стэнфорда и Мичиганского университета по специальности «электротехника». Он ранее занимался архитектурой чипов в Google и Oracle, включая проектирование нескольких поколений TPU Google. Сооснователь Чжэн Ханьсюнь работал в Oracle и в исследовательском подразделении Samsung Electronics в Техасе.
По утверждению Zhonghao Xinying, новый TPU использует полностью собственную интеллектуальную собственность. Компания подчёркивает, что в архитектуре нет зависимости от западных лицензий, компонентов или программных стеков. «Наши чипы не опираются на иностранные технологические лицензии, что обеспечивает безопасность и долгосрочную устойчивость на уровне архитектуры», — цитирует SCMP заявление Xinying.
Производительность и энергоэффективность
Компания заявляет, что Ghana обеспечивает 1,5-кратное превосходство над Nvidia A100 и снижает энергопотребление до 75% за счёт использования техпроцесса, который, по словам разработчиков, «на порядок ниже» уровня ведущих зарубежных GPU. В случае подтверждения эти показатели могут быть достижимыми для ASIC, поскольку специализированные решения исключают часть универсальных вычислительных блоков, обязательных для GPU.
Даже с таким ускорением Ghana остаётся позади Nvidia Hopper 2022 года и особенно — за пределами возможностей современных решений уровня Blackwell Ultra. Однако для китайского рынка, где поставки старых GPU продолжают ограничиваться, такие параметры могут оказаться достаточными.
Контекст рынка
Выход Ghana совпал с периодом перестройки глобального рынка ИИ-чипов. На фоне доминирования Nvidia Google объявила о планах сдавать в аренду и продавать собственные TPU Meta*. Китай, в свою очередь, стимулирует производство локальных чипов с помощью субсидий и регуляторных требований.
Графические ускорители Nvidia и, в меньшей степени, AMD пока остаются наиболее универсальными решениями для обучения ИИ, но специализированные ASIC — от Google и потенциально от компаний вроде Zhonghao Xinying — могут стать вариантом для заказчиков, стремящихся снизить зависимость от Nvidia или получить доступ к аппаратуре в условиях дефицита памяти, роста цен и торговых ограничений.
* Принадлежит компании Meta, она признана экстремистской организацией в РФ и её деятельность запрещена.
