Huawei Ascend 950, Nvidia H200 e AMD MI300 Instinct: Comparação Head-to-Head de Chips de IA
Pontos principais
- A série Ascend 950 da Huawei usa um acelerador de IA proprietário em um processo de 5 nm.
- O H200 da Nvidia (GH100 Hopper) e o MI300 da AMD ambos funcionam em nós de 5 nm.
- Contagens de transistores: H200 ~80 bilhões; MI300 ~153 bilhões; Ascend 950 não divulgada.
- A largura de banda de memória atinge seu pico em 6,55 TB/s para a AMD, 4,89 TB/s para a Nvidia e 4 TB/s para a Huawei.
- Desempenho FP8: o Ascend 950 tem como alvo 1 PFLOP, o H200 da Nvidia atinge 2 PFLOPs.
- Desempenho FP16 varia de 241 TFLOPs (Huawei) a 383 TFLOPs (AMD).
- Todos os chips usam PCIe 5.0 x16 e são oferecidos em cartões de servidor.
- Cargas de trabalho de destino incluem treinamento de LLM, inferência e computação de alto desempenho.
- As linhas do tempo de disponibilidade diferem: Nvidia no início de 2023, AMD já enviando, Huawei no quarto trimestre de 2026.
Um olhar lado a lado sobre três principais aceleradores de IA — a série Ascend 950 da Huawei, o H200 (GH100 Hopper) da Nvidia e o Radeon Instinct MI300 (Aqua Vanjaram) da AMD. A comparação aborda arquitetura, tecnologia de processo, contagem de transistores, tamanho do die, tipo e capacidade de memória, largura de banda, desempenho de computação em FP8, FP16, FP32 e FP64 e cenários de destino, como treinamento de LLM em larga escala, inferência e computação de alto desempenho. Os prazos de disponibilidade diferem, com cada fornecedor posicionando seu chip para cargas de trabalho de data center e HPC.
Arquitetura e Processo
A série Ascend 950 da Huawei usa uma arquitetura de acelerador de IA proprietária construída em um processo de 5 nm. O H200 da Nvidia é baseado na arquitetura de GPU Hopper, também fabricada em um nó de 5 nm. O MI300 da AMD emprega a arquitetura CDNA 3.0, novamente em um processo de 5 nm.
Contagem de Transistores e Tamanho do Die
A contagem de transistores do Ascend 950 não foi divulgada, enquanto o H200 contém cerca de 80 bilhões de transistores e o MI300 cerca de 153 bilhões. Os tamanhos do die diferem: o die do H200 é de aproximadamente 814 mm², e o do MI300 é de cerca de 10 mm²; o tamanho do die do Ascend 950 não é especificado.
Subsistema de Memória
A Huawei integra sua própria memória HBM proprietária HiZQ 2.0, entregando uma largura de banda de 4 TB/s. A Nvidia combina o H200 com HBM3e, oferecendo cerca de 4,89 TB/s. A AMD equipa o MI300 com HBM3, atingindo cerca de 6,55 TB/s. As capacidades de memória são de 144 GB para o Ascend 950, 141 GB para o H200 e 128 GB para o MI300, com larguras de barramento de 6144 bits (Huawei) e 8192 bits (Nvidia); a largura de barramento da AMD não é listada.
Desempenho de Computação
Em FP8 (ou MXFP8/HiF8) o Ascend 950 tem como alvo 1 PFLOP, enquanto o H200 atinge 2 PFLOPs. O desempenho FP16 do MI300 é de cerca de 383 TFLOPs, com FP32/FP64 combinados em cerca de 47,87 TFLOPs. O Ascend 950 fornece 241,3 TFLOPs FP16, 60,3 TFLOPs FP32 e 30,2 TFLOPs FP64. O H200 da Nvidia entrega 600 W TDP e apresenta 16.896 núcleos CUDA, 528 núcleos Tensor de quarta geração, e 14.080 shaders com 220 unidades de computação e 880 núcleos Tensor.
Fator de Forma e Conectividade
Os três chips são oferecidos em cartões de servidor ou configurações SuperPoD e usam interfaces PCIe 5.0 x16. Os envelopes de energia são de cerca de 600 W para a Nvidia; as especificações de energia da Huawei e da AMD não são detalhadas.
Cenários de Destino e Disponibilidade
A Huawei posiciona o Ascend 950 para treinamento em larga escala e inferência de decodificação de LLMs e IA geradora. O H200 da Nvidia tem como alvo o treinamento de IA, HPC e cargas de trabalho de data center. O MI300 da AMD se concentra na aceleração de computação de IA/HPC. As janelas de lançamento variam, com o H200 da Nvidia previsto para o início de 2023, o Ascend 950 da Huawei visando o quarto trimestre de 2026, e o MI300 da AMD já disponível.