Huawei hat seinen neuen KI-Beschleuniger Ascend 960 vorgestellt, der eine beeindruckende Skalierbarkeit für künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Anwendungen bietet. Der Ascend 960 kann in einer einzigen Server-Konfiguration mit bis zu 4096 dieser Beschleuniger-Chips kombiniert werden, was enorme Rechenleistung für komplexe KI-Modelle bereitstellt.
Ein wichtiges technisches Merkmal ist die Integration von High Bandwidth Memory (HBM), einem speziellen Hochleistungs-Speicher. Dies ist nicht neu in der Branche, andere Hersteller wie NVIDIA haben ähnliche Technologien bereits eingeführt. HBM ermöglicht deutlich höhere Speicher-Durchsatzraten, was bei KI-Training und Inferenz kritisch ist. Huawei folgt damit einem bewährten Ansatz, nutzt aber offenbar auch seine eigene Halbleiter-Expertise.
Das System skaliert vor allem in die "Breite", das heisst, dass Leistung durch die Kombination vieler Chips erzielt wird, anstatt einzelne Chips immer schneller zu machen. Dies ist eine praktische Herangehensweise, da die physikalischen Grenzen einzelner Halbleiter längst erreicht sind. Mit 4096 Chips können sehr umfangreiche KI-Modelle trainiert werden oder grosse Inferenz-Aufgaben bewältigt werden.
Für Unternehmen, die grossflächig KI-Systeme betreiben oder entwickeln, ist dies relevant. Während grosse Tech-Konzerne wie Google und Meta mit NVIDIA-Systemen dominieren, eröffnet Huaweis Ascend-Familie Alternativen für Organisationen, die Unabhängigkeit von einzelnen westlichen Halbleiterherstellern anstreben oder von chinesischen Lieferketten profitieren möchten. Für europäische und Schweizer KMU ist dies weniger unmittelbar relevant, zeigt aber die globale Dynamik im KI-Hardware-Markt und dass Standards nicht gefestigt sind.