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Su chip para IA H20 está boicotado – Al Día cr

La supervivencia de Nvidia en China se complica todos los días. Como hemos explicado en las últimas dos semanas, la administración del ciberespacio de China, conocida como CAC por su denominación inglesa (Gestión del ciberespacio de China), examinado a fondo NVIDIA H20 GPU. Esta institución es el principal regulador de Internet en China y es responsable de la censura y el control del contenido publicado en la red, monitoreando las compañías de tecnología y el cumplimiento de la ley de seguridad de datos y la ley sobre la protección de la información personal.

El problema con el que se enfrenta Nvidia es que el CAC ha decidido investigarlo, ya que el chip H20 podría contener una puerta trasera con una ubicación difícil de expertos chinos. En este caso, la posibilidad de que China use esta GPU podría. Si bien llega la solución final del CAC, las voces se incrementan en este país asiático en el que se pide a los clientes chinos en Nvidia que compren la GPU H20 debido a los riesgos que presumiblemente se usan para su uso para el estado chino. Y no hay voces.

Hace solo unas horas, un medio conectado con la televisión de la cadena estatal china central Se ha cargado contra Nvidia: «Si un chip no es ecológico o avanzado o es seguro como consumidor, tenemos la oportunidad de no comprarlo». David Reber Jr., director de seguridad de Nvidia, Publicado la semana pasada Un artículo en el blog de esta compañía titulado «No hay puertas traseras en los chips Nvidia. No hay interruptores de desactivación. No hay software de espionaje» para defender la reputación de la compañía y apaciguar la creciente desconfianza que está expuesta en China.

Todo contra nvidia

El gobierno chino pide a las empresas chinas que se dedican al desarrollo de grandes modelos de uso en sus servidores ciclos integrados de origen chino. Y su campaña ya está comenzando frutas. La compañía de hijastro que pertenece a Tencent Holdings; IA infinita; Siliconflow de Huawei; Metax; Tecnología Biren; Concentrarse; Iluvatar corex; Las tecnologías de Cambricon y los hilos de pantano que son algunas de las compañías chinas más fuertes en el desarrollo de chips para IA han presentado una alianza que le gustaría detener el Nvidia.

La alianza para la innovación en el ecosistema modelo de chip intenta detener a Nvidia en China

La alianza para la innovación en el ecosistema de chips modelo, que se llama esta organización, es un paso importante en esta dirección. NVIDIA tiene la implementación masiva de CUDA (Calcule la arquitectura de dispositivo uniforme) En los proyectos de IA que están en marcha, pero El panorama comienza a cambiar. Esta tecnología reúne el compilador y la ganancia de desarrollo que utiliza programadores para desarrollar su software para las GPU de NVIDIA y reemplazarlo en los proyectos que ya están en marcha.

Huawei, que quiere obtener una parte importante de este mercado en China, tiene cannCalcule la arquitectura de las redes neuronales) cuál es su alternativa a Cuda. Sin embargo, esta no es la única capital en el país gobernada por Xi Jinping. Moore Threads es una de las compañías chinas que se dedican a la producción de hardware, para compañías que están alineadas con los intereses de los Estados Unidos y sus aliados, no venden software o dispositivos avanzados. Aunque es muy joven (se fundó en 2020), tiene algo muy importante a su favor: su fundador es Zhang Jiananzhong, ex gerente general de la subsidiaria de Nvidia en China.

Moore Threads ha desarrollado varias aplicaciones GPU para AI que mantienen al día con algunas de las soluciones avanzadas que se ubicaron en el mercado Nvidia, AMD o Huawei. Sin embargo, esta empresa tiene algo más: un paquete de software con el que está persiguiendo Finalmente, rompa el dominio de Cuda. Se llama Muse que es compatible con su área de tarjetas MTT y contiene un compilador, bibliotecas de ejecución, bibliotecas especializadas y herramientas de limpieza de códigos. Sin embargo, esto no es todo. En el papel, la capacidad más atractiva para China es que permite el código escrito en CUDA.

Imagen | Nvidia

Más información | Reuters | CNBC

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