В Китае похвастались разработкой ИИ-ускорителя в полтора раза быстрее чипа Nvidia пятилетней давности

Китайский стартап Zhonghao Xinying доложил о разработке тензорного процессора общего назначения (GPTPU), который может использоваться для обучения и запуска моделей искусственного интеллекта. Производительность этого ускорителя, утверждает разработчик, в 1,5 раза превосходит показатели модели Nvidia A100, выпущенной в 2020 году.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Разработчиком чипа Ghana значится Янгун Ифань (Yanggong Yifan), получивший образование в Стэнфорде и Мичиганском университете. Ранее он работал в Oracle и Google — в последней участвовал в создании тензорных процессоров, которые использует поисковый гигант. Соучредитель стартапа Чжэн Ханьсюнь (Zheng Hanxun) тоже работал в Oracle, а также в техасском центре исследований и разработки Samsung. Созданный в компании ускоритель основан только на китайских технологических решениях — в его разработке, проектировании и производстве не участвуют ни сами западные компании, ни их ПО или компоненты; чипы не требуют иностранных технологических лицензий, подчеркнули в Zhonghao Xinying.

Чип Ghana, утверждают в компании, способен обеспечить производительность в 1,5 раза выше, чем у Nvidia A100 при сниженном на 25 % потреблении энергии. Следует, однако, подчеркнуть, что это чип относится к классу ASIC, то есть он имеет узкое предназначение в отличие от более универсального решения Nvidia, которое к тому же более чем на одно поколение старше актуальных Blackwell Ultra. Это приемлемое решение для клиентов, которые стремятся избавиться от доминирующей в области ИИ-ускорителей Nvidia — ярким примером является Google с собственными TPU. Но в отрасли в обозримом будущем наиболее востребованными останется продукция Nvidia и её традиционного конкурента — AMD.