Huawei Ascend 950, Nvidia H200 y AMD MI300 Instinct: Comparación de chips de IA de alto rendimiento
Puntos clave
- La serie Huawei Ascend 950 utiliza un acelerador de IA propietario en un proceso de 5 nm.
- Nvidia H200 (GH100 Hopper) y AMD MI300 ambas funcionan en nodos de 5 nm.
- Cuentas de transistores: H200 ~80 mil millones; MI300 ~153 mil millones; Ascend 950 no divulgada.
- El ancho de banda de memoria alcanza un pico de 6.55 TB/s para AMD, 4.89 TB/s para Nvidia y 4 TB/s para Huawei.
- Rendimiento de FP8: Ascend 950 tiene como objetivo 1 PFLOP, Nvidia H200 alcanza 2 PFLOPs.
- Rendimiento de FP16 varía desde 241 TFLOPs (Huawei) hasta 383 TFLOPs (AMD).
- Todos los chips utilizan PCIe 5.0 x16 y se ofrecen en tarjetas de servidor.
- Cargas de trabajo de destino incluyen entrenamiento de LLM, inferencia y cómputo de alto rendimiento.
- Las líneas de tiempo de disponibilidad difieren: Nvidia a principios de 2023, AMD ya en envío, Huawei en el trimestre 4 de 2026.
Un análisis detallado de tres aceleradores de IA líderes: la serie Huawei Ascend 950, Nvidia H200 (GH100 Hopper) y AMD Radeon Instinct MI300 (Aqua Vanjaram). La comparación cubre arquitectura, tecnología de proceso, cuenta de transistores, tamaño de silicio, tipo y capacidad de memoria, ancho de banda, rendimiento de cómputo en FP8, FP16, FP32 y FP64, y escenarios de destino como entrenamiento de LLM a gran escala, inferencia y cómputo de alto rendimiento.
Arquitectura y Proceso
La serie Huawei Ascend 950 utiliza una arquitectura de acelerador de IA propietaria construida sobre un proceso de 5 nm. Nvidia’s H200 se basa en la arquitectura de GPU Hopper, también fabricada en un nodo de 5 nm. AMD’s MI300 emplea la arquitectura CDNA 3.0, nuevamente en un proceso de 5 nm.
Cuenta de Transistores y Tamaño de Silicio
La cuenta de transistores de Ascend 950 no ha sido divulgada, mientras que el H200 contiene aproximadamente 80 mil millones de transistores y el MI300 alrededor de 153 mil millones. Los tamaños de silicio difieren: el silicio del H200 es aproximadamente 814 mm², y el del MI300 es de aproximadamente 10 mm²; el tamaño de silicio de Ascend 950 no está especificado.
Sistema de Memoria
Huawei integra su propia memoria HBM propietaria HiZQ 2.0, que ofrece un ancho de banda de 4 TB/s. Nvidia empareja el H200 con HBM3e, que ofrece alrededor de 4.89 TB/s. AMD equipa el MI300 con HBM3, que alcanza aproximadamente 6.55 TB/s. Las capacidades de memoria son de 144 GB para Ascend 950, 141 GB para H200 y 128 GB para MI300, con anchos de bus de 6144‑bit (Huawei) y 8192‑bit (Nvidia); el ancho de bus de AMD no está listado.
Rendimiento de Cómputo
En FP8 (o MXFP8/HiF8) la Ascend 950 tiene como objetivo 1 PFLOP, mientras que el H200 alcanza 2 PFLOPs. El rendimiento de FP16 del MI300 es de alrededor de 383 TFLOPs, con FP32/FP64 combinados en aproximadamente 47.87 TFLOPs. La Ascend 950 proporciona 241.3 TFLOPs FP16, 60.3 TFLOPs FP32 y 30.2 TFLOPs FP64. Nvidia’s H200 entrega 600 W TDP y cuenta con 16,896 núcleos CUDA, 528 núcleos de tensor de cuarta generación, y 14,080 sombreadores con 220 unidades de cómputo y 880 núcleos de tensor.
Factor de Forma y Conectividad
Todos los tres chips se ofrecen en tarjetas de servidor o configuraciones SuperPoD y utilizan interfaces PCIe 5.0 x16. Los límites de potencia son de alrededor de 600 W para Nvidia; las especificaciones de potencia de Huawei y AMD no están detalladas.
Escenarios de Destino y Disponibilidad
Huawei posiciona la Ascend 950 para el entrenamiento a gran escala y la inferencia de descodificación de LLM y IA generativa. Nvidia’s H200 tiene como objetivo el entrenamiento de IA, el cómputo de alto rendimiento y las cargas de trabajo del centro de datos. AMD’s MI300 se centra en la aceleración de cómputo de IA/HPC. Las ventanas de lanzamiento varían, con Nvidia’s H200 programado para principios de 2023, Huawei’s Ascend 950 apuntando al trimestre 4 de 2026 y AMD’s MI300 ya disponible.