バグやパフォーマンスの問題がファーウェイのAIチップの妨げに

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バグやパフォーマンスの問題がファーウェイのAIチップの妨げに

バークロフトメディア | ゲッティイメージズ

人工知能分野で米国の計算能力に匹敵しようとする中国の取り組みは、バグだらけのソフトウェアによって妨げられており、大手AIチップメーカーのファーウェイの顧客はパフォーマンスの問題や、エヌビディア製品からの切り替えの難しさについて不満を訴えている。

米国政府が昨年10月に高性能シリコンの輸出規制をさらに強化したことを受けて、中国のテクノロジー大手は、業界リーダーのNVIDIAに代わる国産品の開発競争で先頭に立っている。

同社のAscendシリーズは、OpenAIのChatGPTなどのアプリケーションがクエリへの応答を生成するために使用するプロセスである推論を実行するための中国のAIグループにとってますます人気の高い選択肢となっている。

しかし、パートナー企業のAIエンジニアを含む複数の業界関係者は、モデルの初期トレーニングに関しては、このチップは依然としてエヌビディアのチップに大きく遅れをとっていると述べた。彼らは、安定性の問題、チップ間の接続の遅さ、そしてファーウェイが開発したCannと呼ばれる劣悪なソフトウェアが原因だとした。

NvidiaのソフトウェアプラットフォームCudaは、開発者にとって使いやすく、データ処理を大幅に高速化できることから、同社の「秘密のソース」として有名である。Huaweiは、代替ソフトウェアを作成することでAIチップにおけるNvidiaの支配を打ち破ろうとしている多くの企業の1つである。

ファーウェイの従業員自身も、カン氏について不満を述べている。匿名を条件に語ったある研究者は、カン氏のせいでアセンドの製品が「使いにくく不安定」になり、テスト作業が妨げられていると語った。

「ランダムエラーが発生すると、ドキュメントが不十分なため、原因を突き止めるのが非常に困難です。何が問題なのかを知るには、才能ある開発者がソースコードを読む必要があり、それがすべてを遅らせます。コーディングが不完全です」と彼らは言いました。

百度のファーウェイ製プロセッサーの使用について説明を受けた別の中国人エンジニアは、チップが頻繁にクラッシュし、AI開発作業が複雑になっていると述べた。

ファーウェイの研究者は、ハードウェアの使用が困難だったためにクラッシュが発生したと述べた。「人々はハードウェア自体についてあまり知らないため、悪い結果が出やすい」と研究者らは述べた。

この問題に対処するため、ファーウェイは、Cudaで以前書かれたトレーニングコードをCannに移行する作業を顧客に現場で手伝わせるためにエンジニアを派遣していると、事情に詳しい複数の関係者が語った。この関係者によると、エンジニアチームを受け入れたハイテク企業には、百度、iFlytek、テンセントなどがある。

ファーウェイはコメントを控えた。百度、iFlytek、テンセントはコメント要請に応じなかった。

百度の元従業員はこう語った。「ファーウェイは顧客サービスに優れているので、当然大口顧客のところにエンジニアを派遣し、チップの使い方を手助けしている。」

ファーウェイは膨大な労働力を活用して移行を加速できる。同社によれば、顧客のために技術を導入するために派遣されるエンジニアを含め、従業員20万7000人のうち50%以上が研究開発に従事している。

「ファーウェイがエヌビディアより優れている点は、顧客と緊密に連携できることだ」とコンサルティング会社ガベカルの技術アナリスト、ティリー・チャン氏は言う。「エヌビディアと違い、ファーウェイには顧客の問題を解決し、自社のハードウェアへの移行を支援する大規模なエンジニアチームがある」

ファーウェイは、ソフトウェアの改善方法について開発者がフィードバックできるオンラインポータルも設置した。

事情に詳しい関係者によると、米国が10月に輸出規制を強化した後、ファーウェイは訓練用チップ「アセンド910B」の価格を20~30%引き上げた。

ファーウェイの顧客らは、中国企業がオランダのASML社から最先端のチップ製造機械を購入できないことによる製造上の困難さから、アセンドチップの供給制約についても懸念を表明している。

ファーウェイはAIチップの需要が堅調だ。同社は木曜日、上半期の収益が34%増加したと報告したが、各事業の売上の内訳は明らかにしなかった。

ファーウェイの張平安執行役員は7月に上海で開催された世界人工知能会議で、50以上の基礎モデルがアセンドチップ上で「トレーニングされ、反復された」と述べた。

アイフライテックは、ファーウェイが昨年、技術を統合するために中国東部の合肥にある本社にエンジニアのグループを派遣して以来、同社の大規模言語モデルはファーウェイのチップ上でのみトレーニングされていると述べた。

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