Ascend est une famille de processeurs d'intelligence artificielle (IA) développée par Huawei Technologies. Ces puces sont conçues pour répondre aux exigences computationnelles intensives des charges de travail d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, en particulier dans les environnements de centres de données. La gamme Ascend comprend une variété de produits, allant des dispositifs de périphérie aux cartes hautes performances pour centres de données, avec pour objectif de fournir une alternative évolutive et efficace aux autres accélérateurs d'IA présents sur le marché.
Les processeurs Ascend sont basés sur l'architecture propriétaire Da Vinci de Huawei, optimisée pour la multiplication matricielle et d'autres opérations essentielles à l'inférence et à l'entraînement des réseaux neuronaux. Cette architecture intègre plusieurs cœurs d'IA, chacun capable d'effectuer des calculs à haut débit tout en maintenant une consommation énergétique réduite. Cette conception permet aux puces Ascend de prendre en charge une large gamme de modèles d'IA, depuis les petits systèmes embarqués jusqu'aux modèles de langage massifs utilisés dans l'IA générative.
Historique et développement
Huawei a dévoilé pour la première fois la série Ascend en octobre 2018, lors de sa conférence annuelle Huawei Connect à Shanghai. L'annonce initiale portait sur deux gammes de produits : l'Ascend 310, destinée à l'informatique de périphérie, et l'Ascend 910, conçue pour l'entraînement de modèles en centre de données. L'Ascend 910 a été présenté comme une puce d'entraînement haute performance, avec une puissance de calcul annoncée pouvant atteindre 256 téraflops (TFLOPS) en précision demi-flottante (FP16), ce qui la rendait compétitive face aux offres de NVIDIA à l'époque.
Depuis, Huawei a élargi la famille Ascend avec de nouvelles générations. En 2022, la société a lancé l'Ascend 910B, une version améliorée offrant une bande passante mémoire et des capacités d'interconnexion supérieures. L'Ascend 910C a suivi en 2024, avec des performances et une efficacité encore accrues. Ces puces sont intégrées dans la série de serveurs Atlas de Huawei, ainsi que dans ses services cloud, commercialisés auprès des entreprises et des agences gouvernementales, principalement en Chine.
Le développement d'Ascend s'inscrit dans la stratégie plus large de Huawei visant à atteindre l'autosuffisance technologique, en particulier après les sanctions imposées par les États-Unis en 2019, qui ont restreint l'accès de l'entreprise aux technologies avancées de fabrication de semi-conducteurs et à certains logiciels. En conséquence, Huawei a investi massivement dans des partenariats nationaux pour la conception et la fabrication de puces, notamment avec TSMC pour les premières productions et avec SMIC pour les générations plus récentes, bien que les détails précis de fabrication ne soient souvent pas divulgués publiquement.
Architecture et spécifications techniques
L'architecture Da Vinci utilisée dans les processeurs Ascend repose sur une hiérarchie mémoire unifiée et une conception de cœurs évolutive. Chaque cœur d'IA comprend plusieurs unités vectorielles et un moteur matriciel, capables d'exécuter efficacement des opérations telles que la convolution et la multiplication matricielle. L'architecture prend en charge le calcul en précision mixte, incluant les formats FP16, BF16 et INT8, ce qui permet d'équilibrer précision et vitesse selon les besoins.
Pour la série Ascend 910, les spécifications clés incluent :
- Puissance de calcul : jusqu'à 256 TFLOPS en FP16 pour le modèle d'origine, avec des améliorations progressives pour les versions 910B et 910C.
- Mémoire : mémoire à large bande passante (HBM), dont la capacité varie selon le modèle, généralement 32 Go ou plus.
- Interconnexion : utilisation de la pile logicielle propriétaire CANN (Compute Architecture for Neural Networks) et d'une interconnexion haute vitesse appelée HCCS (Huawei Cache Coherence System) pour la communication multi-puces.
L'Ascend 310, quant à elle, est conçue pour l'inférence en périphérie. Elle consomme seulement 8 watts et offre jusqu'à 8 TFLOPS en FP16, ce qui la rend adaptée à des dispositifs tels que les caméras intelligentes et les robots industriels. Cette puce prend en charge le traitement local de l'IA, réduisant ainsi la latence et les besoins en bande passante réseau.
Écosystème logiciel
Les processeurs Ascend s'appuient sur la pile logicielle CANN, qui comprend un compilateur, un environnement d'exécution et des bibliothèques optimisées pour l'architecture Da Vinci. CANN prend en charge les principaux frameworks d'apprentissage profond, tels que TensorFlow, PyTorch et MindSpore, le framework propriétaire de Huawei. Les développeurs peuvent ainsi écrire leurs modèles dans ces frameworks puis les déployer sur le matériel Ascend avec un minimum de modifications de code.
Huawei fournit également MindSpore, un framework étroitement intégré à Ascend, offrant des fonctionnalités comme la parallélisation automatique et la compression de modèles. La combinaison de MindSpore et d'Ascend est commercialisée comme une solution d'IA de bout en bout, couvrant de l'entraînement à l'inférence, et est utilisée dans divers secteurs, notamment les télécommunications, la finance et la santé.
Malgré ces efforts, l'écosystème logiciel d'Ascend reste moins mature que celui de concurrents comme NVIDIA et sa plateforme CUDA. Cela constitue un obstacle à une adoption plus large en dehors de la Chine, car de nombreux chercheurs et entreprises ont construit leurs flux de travail autour de CUDA. Pour y remédier, Huawei a développé des couches de compatibilité et des outils facilitant la migration, mais le processus reste complexe et non trivial.
Applications et cas d'usage
Les processeurs Ascend sont déployés dans une variété d'applications, principalement dans les centres de données pour l'entraînement et l'inférence de grands modèles de langage et d'autres modèles d'apprentissage profond. En Chine, les puces Ascend alimentent plusieurs initiatives majeures en IA, notamment la série de modèles Pangu développée par Huawei Cloud, qui couvre des domaines comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et le calcul scientifique.
D'autres cas d'usage incluent :
- Villes intelligentes : analyse vidéo et systèmes de reconnaissance faciale.
- Conduite autonome : inférence pour les modèles de perception dans les véhicules.
- Recherche scientifique : simulations et traitement de données dans des domaines comme la prévision météorologique et la découverte de médicaments.
- Informatique de périphérie : IA en temps réel sur des dispositifs industriels IoT, tels que la maintenance prédictive et le contrôle qualité.
Huawei a également établi des partenariats avec de nombreuses universités et instituts de recherche chinois pour promouvoir l'adoption d'Ascend, en offrant du matériel et des programmes de formation. Cela a contribué à bâtir un écosystème national solide, réduisant la dépendance vis-à-vis des technologies étrangères.
Position sur le marché et concurrence
Le marché des accélérateurs d'IA est dominé par NVIDIA, qui détient une part majoritaire grâce à ses GPU puissants et à sa pile logicielle mature. Parmi les autres concurrents figurent AMD avec sa gamme Instinct, Intel avec ses accélérateurs Gaudi, ainsi que des startups spécialisées comme Groq et SambaNova. En Chine, des rivaux nationaux tels que Baidu avec ses puces Kunlun et Alibaba Cloud avec ses puces Hanguang sont également présents sur le marché.
La position d'Ascend sur le marché est la plus forte en Chine, où les politiques gouvernementales encouragent l'adoption de technologies nationales. Les sanctions américaines ont accéléré cette tendance, les entreprises chinoises cherchant des alternatives aux produits NVIDIA, dont l'exportation est restreinte. En conséquence, la demande pour Ascend a augmenté, Huawei rapportant une croissance significative de ses revenus liés aux serveurs Ascend en 2023 et 2024.
Cependant, Ascend doit encore faire face à des défis en termes de performances et de compatibilité logicielle par rapport aux offres les plus récentes de NVIDIA. Par exemple, l'Ascend 910C est estimé avoir des performances comparables à celles de l'A100 de NVIDIA, mais inférieures à celles des H100 ou H200 plus récents. De plus, l'écosystème logiciel moins étendu peut limiter la productivité des développeurs, ce qui constitue un frein à une adoption plus large.
Perspectives d'avenir
Huawei continue d'investir dans Ascend, avec des projets de puces plus puissantes et un écosystème logiciel élargi. L'entreprise explore également des techniques avancées de packaging et de conception de chiplets pour améliorer les performances et le rendement de fabrication. En 2024, des rapports indiquaient que Huawei travaillait sur l'Ascend 930, qui pourrait offrir une densité de calcul et une bande passante mémoire encore supérieures, bien que les spécifications officielles n'aient pas été publiées.
Par ailleurs, Huawei étudie l'intégration d'Ascend avec la recherche en informatique quantique, bien que ce domaine en soit encore à ses débuts. L'entreprise développe également ses services cloud, proposant des instances basées sur Ascend sur Huawei Cloud, en concurrence directe avec Amazon Web Services et Google Cloud dans le domaine de l'infrastructure d'IA.
Le succès à long terme d'Ascend dépendra de la capacité de Huawei à surmonter les contraintes de fabrication et à bâtir un écosystème logiciel robuste. En 2025, la puce reste un acteur significatif sur le marché chinois, mais son impact mondial est limité par des facteurs géopolitiques. Néanmoins, avec un soutien gouvernemental continu et des investissements soutenus, Ascend pourrait jouer un rôle clé dans le paysage mondial de l'IA, en particulier si les restrictions à l'exportation persistent.
Conclusion
Ascend représente la tentative ambitieuse de Huawei de créer une gamme de processeurs d'IA compétitive face aux acteurs établis. Grâce à son architecture Da Vinci, à un support logiciel croissant et à une position stratégique en Chine, la famille Ascend a réussi à se tailler une niche sur le marché des centres de données d'IA. Bien qu'elle doive encore surmonter des défis en matière de performances et d'écosystème, le développement continu et le soutien gouvernemental suggèrent qu'Ascend restera un acteur clé dans le paysage évolutif du matériel d'IA.