ИИ-модель DeepSeek R1 теперь успешно работает на китайских ускорителях Sophgo, установленных вместо западных чипов
🧩 Причина перехода
Из-за дефицита ускорителей от Nvidia и американских санкций компании из Китая активно переходят на локальные вычислительные решения — в случае DeepSeek R1 это ускорители Sophgo SC11 FP300 .
⚙ Что известно об FP300
Разработан Sophgo и выпущен в прошлом году.
Оснащён 256 ГБ памяти и пропускной способностью 1,1 ТБ/с — это позволяет эффективно запускать инференс и даже обучение LLM .
Тесты от China Telecommunication Technology Labs (CTTL) подтвердили стабильную работу FP300 при выполнении логических задач DeepSeek R1 — это важная веха для технологической автономии Китая .
⏳ Почему это важно
DeepSeek планировал выпустить R2 в мае, но пришлось отложить запуск из-за дефицита вычислений .
Чтобы снизить зависимость от Nvidia, компании вроде iFlyTek полностью переходят на Huawei Ascend 910B/910C, которые по эффективности достигают 73% от Nvidia A800, против 25% на старте .
Переход на китайские ускорители задержал выпуск моделей примерно на три месяца .
🤝 Актуальная ситуация
DeepSeek, iFlyTek, Sophgo и Huawei находятся под санкциями США, что подталкивает их к сотрудничеству и взаимозаменяемости платформ .
Это наглядный пример того, как китайская ИИ-индустрия адаптируется к внешним ограничениям.
🧭 Выводы
1. Китайская экосистема ИИ стремится к аппаратной независимости — примеры Sophgo и Huawei это подтверждают.
2. Несмотря на технологические разрывы с Nvidia, локальные ускорители уже достигают уровня производительности ~70%.
3. Такие изменения могут привести к ускоренному развитию автономных платформ, снижая факт влияние санкций.
📢 Следите за обновлениями — новые китайские ИИ-экосистемы, аппаратные разработки и стратегии обхода санкций разбираю в Telegram: @Grime_skill
Напишите в комментариях, что вы думаете про локальные ускорители и имеют ли они шансы обойти Nvidia?
Искусственный интеллект
4.3K постов11.1K подписчиков
Правила сообщества
ВНИМАНИЕ! В сообществе запрещена публикация генеративного контента без детального описания промтов и процесса получения публикуемого результата.
Разрешено:
- Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
- Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
- Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
- Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
- Век жить, век учиться.
Запрещено:
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на "олбанском языке" / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
I.3) Добавлять посты, которые содержат лишь генеративный контент или нейросетевой Арт без какой-то дополнительной полезной или интересной информации по теме, без промтов или описания методик создания и т.д.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, "Земля плоская" или "Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых".
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).
III.2) Жесть.
За нарушение I - предупреждение
За нарушение II - предупреждение и перемещение поста в общую ленту
За нарушение III - бан