Huawei công bố lộ trình Ascend với HBM nội bộ

Tác giả thanhloc 14/10/2025 5 phút đọc

kZ4H5YMeokcE3RcpcDXa4f-970-80.jpg
 


Huawei công bố lộ trình chip Ascend với HBM nội bộ đầy tham vọng

Huawei vừa tiết lộ kế hoạch dài hạn cho dòng chip Ascend trong ba năm tới, với mục tiêu phát triển bộ nhớ HBM (High Bandwidth Memory) sản xuất nội bộ, hứa hẹn băng thông lên tới 1,6 terabyte mỗi giây.

Lộ trình Ascend: Ba thế hệ chip mới

Công ty sẽ lần lượt ra mắt các chip mới:

  • Ascend 950PR950DT vào đầu năm 2026

  • Ascend 960 vào năm 2027

  • Ascend 970 vào năm 2028

Thông số HBM nội bộ

  • Chip 950PR sẽ được trang bị 128 GB HBM nội địa, băng thông đạt tới khoảng 1,6 TB/s.

  • Phiên bản 950DT mạnh hơn với 144 GB và băng thông lên tới 4 TB/s.

  • Chi tiết về nhà máy sản xuất, cách đóng gói (packaging), và xưởng đúc (foundry) vẫn chưa được công bố.

Mục tiêu cao và thách thức lớn

Huawei đặt tham vọng cạnh tranh với những đối thủ như SK Hynix, Samsung ở phân khúc bộ nhớ băng thông cao. Nhưng có vài rào cản đáng kể:

  • Các lệnh cấm từ Hoa Kỳ cho Huawei khiến họ không thể sử dụng một số công nghệ tiên tiến về đóng gói hoặc node sản xuất chip.

  • Nếu Huawei dùng các nhà máy nội địa hoặc các đối tác ít được biết đến, hiệu suất sản xuất (yields) có thể là hạn chế lớn.

Siêu nút (supernodes) và tham vọng hệ thống AI

Bên cạnh chip, Huawei cũng giới thiệu các “siêu nút” (supernodes) để tích hợp hàng nghìn chip Ascend trong một hệ thống lớn:

  • Hệ thống “Atlas 950” và “Atlas 960” được thiết kế để cạnh tranh với cấu hình của Nvidia về quy mô triển khai AI. Ví dụ, một hệ thống có thể gộp tới 15.488 bộ tăng tốc Ascend (accelerators).

  • Atlas 950 sẽ ra mắt vào quý 4 năm nay.

Yếu tố quyết định thành công

Dù lộ trình hoành tráng, để thực sự thành công Huawei cần:

  1. Một nền tảng tổng thể từ phần cứng tới phần mềm thật sự mạnh — từ kiến trúc chip, đóng gói, đến công cụ tối ưu hóa.

  2. Hiệu quả trong việc sản xuất HBM nội bộ với độ tin cậy cao và chi phí hợp lý.

  3. Khả năng cạnh tranh trong huấn luyện AI (training), hiệu suất sử dụng điện, và khả năng xử lý mô hình lớn (model throughput) — những chỉ số mà Nvidia hiện đang rất mạnh.

Tác giả thanhloc Admin
Bài viết trước Drone Trong Nhà Corvus Giải quyết Thách thức Kiểm kê Kho hàng Nhanh và Rẻ hơn nhờ AI

Drone Trong Nhà Corvus Giải quyết Thách thức Kiểm kê Kho hàng Nhanh và Rẻ hơn nhờ AI

Bài viết tiếp theo

Apple phát triển ứng dụng ChatGPT nội bộ “Veritas” để thử nghiệm Siri cải tiến

Apple phát triển ứng dụng ChatGPT nội bộ “Veritas” để thử nghiệm Siri cải tiến
Viết bình luận
Thêm bình luận

Bài viết liên quan

Thông báo

0917111899