Ascend 910/310: Huaweis AI-Chips sollen Google und Nvidia schlagen

Mit der Ascend-Serie hat Huawei mehrere Beschleuniger für maschinelles Lernen vorgestellt, die schneller als Googles TPUs und effizienter als Nvidias Turing sein sollen. Nächstes Jahr möchte das Unternehmen die Technik dann in Smartphone-Chips integrieren.

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Die Ascend-Reihe soll Geräte vom In-Ear bis zum Server abdecken.
Die Ascend-Reihe soll Geräte vom In-Ear bis zum Server abdecken. (Bild: Huawei)

Huawei hat allerhand Ascend-Varianten angekündigt, so nennt der chinesische Hersteller seine auf zwei Chips basierenden Beschleuniger für Geräte von In-Ears bis zum Server. Der Ascend 310 ist bald verfügbar, der Ascend 910 erscheint allerdings erst in der zweiten Jahreshälfte 2019, weswegen Huawei primär einen Ausblick auf das gegeben hat, was geplant ist. Die Ascend-Designs werden in 7 nm und in 12 nm gefertigt und sollen in Teilbereichen besser sein als aktuelle Technik von Google oder Nvidia.

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Beide Chips basieren auf der Da Vinci getauften Architektur, sie enthalten neben den eigentlichen Recheneinheiten für Matrix-Multiplikationen auch noch ARM-Kerne und einen Controller für High Bandwidth Memory oder DDR4-Speicher. Die Ascend-Designs decken typische Formate wie FP32 und FP16 oder INT32 und INT8 ab, auch die grobe Leistung gibt Huawei vergleichend an. So soll der Ascend 910 auf bis zu 512 Teraops oder 256 Teraflops kommen. Der Chip wird in 7 nm gefertigt und soll als Ascend Max bis zu 350 Watt benötigen.

Gegenüber einem Pod aus TPU v3 von Google mit über 100 Petaflops soll ein Ascend-Server mit 1.024 der Ascend 910 ergo auf rund 256 Petaflops kommen. Zur Effizienz äußert sich Huawei hier nicht, der Chip soll aber mehr Teraops pro Watt liefern als Nvidias neue Tesla T4 mit Turing-Architektur. Generell sehr sparsam sei der Ascend 310, welcher in 12FFC bei der TSMC hergestellt wird, er soll in Varianten wie Mini bei 10 Watt auf 20 Teraops kommen. Noch weniger Watt benötigen Lite, Tiny und Nano bei entsprechend weniger Leistung.

2019 möchte Huawei die Ascend-Technik in die eigenen Kirin-SoCs für Smartphones integrieren, bisherige Implementierungen wie die im aktuellen Kirin 980 basieren auf einem Design von Cambricon.

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