根据DeepSeek研究人员的测试，华为最新的AI处理器升腾910C（Ascend 910C）的推理性能，已达到辉达（Nvidia）H100 GPU的60%。外媒报道，这可能有助在中美关系紧张的情况下，减少中国芯片业对美国的依赖。同时也表明，尽管受到美国政府的制裁，且无法获得台积电领先的制程技术，华为的AI处理器能力仍在快速进步。
外媒“Tom's Hardware”报道，华为海思Ascend 910C，是2019年推出的用于AI训练的Ascend 910处理器的一个版本。不过根据DeepSeek研究人员的测试，在推理方面，Ascend 910C的表现，达到辉达H100的60%。
虽然Ascend 910C并不是性能冠军，但可以成功减少中国对辉达GPU的依赖。辉达于2022年推出H100。经过DeepSeek的测试，910C处理器的推理性能超乎预期。
这显示尽管受到美国政府的制裁，并且无法获得台积电的前沿工艺技术，但华为的 AI 处理器的能力正在迅速发展。然而 Ascend 910C 并不是 AI 训练的最佳选择，AI 训练仍然是辉达保持无可争议的领先地位的领域。
不过长期训练可靠性，是中国处理器的一个关键弱点。这一挑战源于辉达硬件和软件生态系统的深度集成，该生态系统已经发展了二十多年。虽然推理性能可以优化，但持续的训练工作负载需要华为硬件和软件堆栈的进一步改进。
与原来的 Ascend 910 一样，新的 Ascend 910C 采用小芯片封装，主计算 SoC 拥有约 530 亿个晶体管。Ascend 910 的原始计算小芯片是由台积电使用N7+ 制造技术，而 Ascend 910C 的计算小芯片，是由中芯国际采用第二代 7纳米级工艺技术（称为“ N+2”）。
展望未来，一些专家预测，随着 AI 模型向 Transformer 架构（一种基于自注意力机制的神经网络架构）融合，辉达软件生态系统的重要性可能会下降。DeepSeek 在硬件和软件优化方面的专业知识，还可以显著减少对辉达的依赖，为 AI 公司提供更具成本效益的替代方案，尤其是在推理方面。然而，要在全球范围内竞争，中国必须克服训练稳定性的挑战，并进一步完善AI 计算基础设施。
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