기술동향 - 중국 GPU 자립 도전 - 화웨이 910c 5월 출시 예정

 

중국 GPU 자립 도전 - 화웨이 910c 5월 출시 예정

 

중국이 미국의 제재에 맞서 AI칩 자급에 박차를 가하고 있으며,  화웨이의  ‘AI칩 굴기’를 시작으로 중국 정부도 중국 AI칩 기업 제품의 사용 비율을 높이도록 사실상 강제하면서 기술 자립화에 박차를 가하고 있다.



화웨이의 910C GPU, 이르면 5 월 출시 예정: 최근 미국의 수출 규제 이후 중국 AI 기업들이 주요 AI 칩으로 만들 가능성을 시사 하고 있습니다.
화웨이의 910C 칩은 획기적인 기술 도약이라기보다는 아키텍처의 정교함을 나타냅니다. 수요일 로이터 통신에 따르면 이 칩은 고급 통합 방법을 사용하여 두 개의 910B 프로세서를 단일 패키지로 통합하여 원래 910B의 컴퓨팅 성능과 메모리 용량을 효과적으로 두 배로 늘려 엔비디아의 H100과 성능을 일치시키는 것으로 알려졌습니다.
만약 화웨이측 설명대로 ‘어센드 910C’이 성공적으로 대량 생산될 경우 엔비디아의 중국시장은 분명 타격을 입을 것으로 분석됩니다.

 

세미애널리시스(SemiAnalysis)에 따르면, 화웨이가 개별 칩 성능을 넘어 시스템 수준 설계에서 엔비디아를 부분적으로 앞서고 있다.

‘어센드910C’는 화웨이가 2018년 AI 모바일 칩셋 ‘기린 980’을 출시한데 이어, 2023년 초 출시한 AI칩 ‘어센드910B’를 업그레이드한 버전이다.
화웨이 시스템의 중추는 클라우드매트릭스 384이다. 이 시스템은 384개의 어센드 910C 칩을 올투올(all-to-all) 토폴로지로 연결한다. 개별 어센드 칩 성능은 엔비디아 블랙웰(Blackwell)의 3분의 1 수준이지만 5배 많은 칩을 사용해 전체 시스템 성능을 끌어올리는 전략이다.
중국은 이런 미국 생산 제품에 부과되는 수출을 금지하는 제재를 피하기 위해 원산지 규정을 바꾸기도 했다. 11일 중국반도체산업협회(CSIA)에 따르면 모든 집적회로(IC) 제품을 패키징 여부와 관계없이 원산지를 웨이퍼 제조 공장 위치를 기준으로 신고해야 하는 것으로 변경했다.
이러한 상황에서 중국 정부와 화웨이는 자국 반도체 기업이 생산 능력이 올라오기를 기다리는 전략을 취하고 있다. 메모리와 패키징, 나아가 HBM, 장비, 소재 등의 추가적인 성능이 이뤄지면 향후 어센드 칩의 중국 내 생산량을 대폭 늘릴 수 있다.
이미 중국 반도체 기업들은 글로벌 시장에 영향을 줄 정도로 성장했다.
출처 : 디지털투데이 (DigitalToday)(https://www.digitaltoday.co.kr)

 

 

 

화웨이 Ascend 910C vs 엔비디아 H100 비교

 

항목	화웨이 Ascend 910C	엔비디아 H100
아키텍처	Da Vinci	Hopper
FP16 연산 성능	최대 320 TFLOPS	최대 1979 TFLOPS (Sparsity)
INT8 연산 성능	최대 64 TFLOPS	최대 3959 TOPS (Sparsity)
메모리	HBM2e 지원	HBM3, 최대 80GB
소비 전력	약 310W	약 700W (PCIe 기준)
소프트웨어 생태계	MindSpore, TensorFlow, PyTorch 호환	CUDA, 광범위한 생태계 지원
성능(실제 활용)	H100의 약 60% 수준	업계 최고 수준
주요 강점	에너지 효율, 중국 내 자립성	성능, 개발 생태계, 범용성
시장 포지션	중국 내 대안, 비용 효율	글로벌 표준, 고성능 AI

 

 NVIDIA의 A100 및 H100 GPU로최대 320 TFLOPS의 FP16 성능과 64 TFLOPS의 INT8 성능을 제공하므로 학습 및 추론을 포함한 광범위한 AI 작업에 적합합니다.

화웨이 Ascend 910C는 약 310와트를 소모하는 높은 연산 능력으로 유연성과 확장성을 위해 설계되어 자연 언어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전, 및 예측 분석을 지원합니다. 또한 Ascend 910C는 고대역폭 메모리(HBM2e)를 지원하고 대규모 데이터 세트를 관리하고 복잡한 AI 모델을 효율적으로 훈련할 수 있습니다.  Huawei의 MindSpore AI 프레임워크와 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 다른 플랫폼에 대한 지원을 포함한 이 칩의 소프트웨어 호환성은 개발자가 기존 생태계에 통합하기 쉽게 해줍니다.

* NVIDIA의 CUDA는 널리 채택되고 성숙한 생태계를 가지고 있는 반면, Huawei의 MindSpore 프레임워크는 여전히 성장하고 있습니다. 

 

핵심 요약

• 개별 칩의 성능은 열세지만 시스템 설계로 성능 역전 성공,어센드 910C 384개 병렬연결로 300 페타플롭스 연산능력을 구현합니다.
• Ascend 910C는 H100 대비 약 60%의 성능을 보이며, 에너지 효율과 비용 경쟁력이 강점입니다
• H100은 연산 성능과 소프트웨어 생태계에서 여전히 업계 표준이며, 글로벌 AI 시장에서 널리 사용됩니다
• 910C는 중국 내 엔비디아 칩 수출 제한 상황에서 대체재로 주목받고 있습니다
• NVIDIA의 우세에도 불구하고 Huawei의 Ascend 910C는 특히 중국 시장에서 경쟁력 있는 대안을 제공하는 것을 목표로 합니다. 

 

 

결론

Ascend 910C는 H100과 직접 경쟁할 수 있는 몇 안 되는 칩이지만, 실제 성능과 생태계 측면에서는 아직 H100에 미치지 못합니다. 그러나 중국 시장에서는 비용, 자립성, 정부 지원 덕분에 빠르게 확산되고 있습니다[1][5][6].

인용:
[1] 딥시크로 드러난 화웨이의 반도체 “엔비디아 H100의 60% 성능에도 ... https://www.aseanexpress.co.kr/news/article.html?no=11432
[2] 화웨이 차기 Ascend 910C 가 NVIDIA H100 과 비교할 성능 주장해 http://serverbiz.co.kr/news/?vid=1570
[3] “엔비디아 H100의 60% 성능”… 딥시크 충격에 드러난 화웨이 반도체 ... https://biz.chosun.com/it-science/ict/2025/02/07/5DRQD6T4KBEGRNXAKOFHDY3BWY/
[4] [인공지능 줌인] 화웨이, AI 칩 전쟁 돌입...엔비디아 H100과 정면 승부 http://www.metanews.co.kr/news/articleView.html?idxno=22165
[5] 화웨이, AI 칩과 운영체제 혁신 - Goover https://seo.goover.ai/report/202501/go-public-report-ko-6b1f0e15-423b-4099-b011-92ff34bfd539-0-0.html
[6] Huawei의 Ascend 910C: AI 칩 시장에서 NVIDIA에 대한 대담한 도전 https://www.unite.ai/ko/huaweis-ascend-910c-a-bold-challenge-to-nvidia-in-the-ai-chip-market/
[7] 화웨이 "중국산 GPU에서 딥시크-R1 추론 지원" - AI타임스 https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=167586
[8] 보고서에 따르면 Huawei Ascend 910C AI 가속기가 외국 부품을 사용 ... https://coolenjoy.net/bbs/38/6488427