Из-за торгового конфликта США и Китая и Поднебесной замедлилось развитие электронной отрасли. Так, в страну запрещено ввозить современные литографические машины, и да и вообще практически современные технологии, в разработке которых принимали участие американские компании. Несмотря на все это, КНР старается развивать собственную отрасль разработки и производства электроники — компании из Китая создают собственные литографические машины, современные чипы и т.п.

Но есть и еще одна возможность для Поднебесной получать «запрещенку». И этот способ разработали как раз западные компании, которым, видимо, не выгодно терять такой крупный рынок, как Китай. Самое интересное — под катом.

Intel станет поставлять «урезанные» GPU Gaudi

На днях стало известно о том, что корпорация Intel начнет продажу в Китай ускорителей Habana Gaudi 2. Они предназначены для работы с задачами глубинного обучения и инференса (обеспечение работы предварительно обученной нейросети на конечном устройстве). При этом сам по себе ускоритель — система, которую нельзя в текущем виде поставлять в Китай, в силу ограничений, наложенных США на эту страну.

Для того, чтобы обойти ограничения и получить прибыл, Intel изготовит экспортный вариант Gaudi. Если раньше прилагательное «экспортный» подразумевало улучшенную версию экспортируемого товара, будь это автомобиль, пиво или что-то еще. То в случае Intel все наоборот — Gaudi несколько урежут в функциональности. В таком виде GPU и будут продавать в КНР, не опасаясь проблем с регуляторными органами США.

К сожалению, что именно будет урезано/сокращено, компания не раскрывает. Вероятно, это станет известно уже после старта продаж GPU в Китай. Что касается самой системы, то это конкурент Nvidia A100 — это тоже ускоритель, который используется во многих отраслях, связанных с ИИ, включая обучение больших языковых моделей, включая GPT. Производительность GPU от Intel примерно равна производительности системы конкурента, во всяком случае, при использовании бенчмарков ResNet-50 и BERT.

И NVIDIA тоже

Это на все 100% американская компания. Соответственно, она обязана соблюдать правила экспорта, установленные регуляторами США. В целом, она так и делает, но есть и небольшие хитрости, позволяющие продолжать поставки современного оборудования покупателям из Китая. Речь идет о графическом ускорителе Н100, который компания модифицирует для китайских потребителей. Кастомизированная версия системы продается под другим названием — не H100, а Н800.

Насколько известно, вариант системы, которая поставляется в Китай, искусственно «замедлен». Т.е. у ускорителя сниженные характеристики пропускной способности. Так, если у H100 это 300 Гбит/с, то у китайской версии — всего 150 Гбит/с.

Понятно, что такие мощные ускорители покупают не частные лица или небольшие компании, а мощнейшие корпорации из КНР, включая Alibaba Group, Baidu и Tencent. В общем, все те, у кого есть дата-центры и развернутая облачная инфраструктура.

Что касается характеристик «оригинала», т.е. модели Н100, то она включает 80 млрд транзисторов. Кроме того, это первый в мире укоритель с поддержкой шины PCIe Gen5 и высокоскоростной оперативной памяти HBM3. Впечатляет и пропускная способность памяти — около 3 ТБ/с.

Благодаря новой высокопроизводительной шине NVLink, между собой можно соединить сразу 256 ускорителей Н100. Конечно, система с такими характеристиками не могла пройти мимо внимания китайских корпораций. Ну а Nvidia не хочет терять клиентов, ведь китайский рынок поистине огромен, кому захочется упустить доход в сотни миллионов долларов США?

Нидерландская ASML тоже не хочет терять прибыль

ASML ищет возможность не отказываться денег китайских заказчиков. По данным DigiTimes, нидерландская компания готовит к выпуску специальную установку, которую можно будет поставлять в КНР без лицензии. Литографическая машина позволит выпускать чипы по 28-нм и более старым технологиям.

Речь идет об установке Twinscan NXT:1980Di, которую выпустили в 2016 году. Но она дает возможность выпускать чипы по 7-нм техпроцессу, что и делает тайваньская TSMC — именно с этим оборудованием.

Урезанная версия не позволит китайцам производить чипы по техпроцессу, более современному, чем 28-нм. Но и это неплохо, поскольку хотя бы по части чипов у китайцев снимаются проблемы… Принимая во внимание, что львиная доля доходов SMIC поступает от поставок 28 нм и менее современных чипов, вполне вероятно, что китайские компании по-прежнему будут заинтересованы в приобретении таких инструментов.

Последние экспортные правила обязывают американские фирмы и частные лица получать лицензии на экспорт инструментов и технологий, способных производить чипы по 14/16 нм техпроцессу и ниже, 3D NAND со 128 слоями или более и микросхемы памяти DRAM с 18 нм -шаг или меньше. Те же правила применяются к неамериканским компаниям, которые экспортируют компоненты из США, как в случае с ASML и Twinscan NXT:1980Di.

А по каким критериям определяют «запрещенку»?

Основные требования к экспортируемой продукции были разработаны Минторгом США в октябре 2022 года. Тогда были ужесточены правила поставок в КНР полупроводников, при разработке которых используются американские технологии.

Главные требования — ограничения на производительность поставляемой в Китай полупроводниковой продукции. В качестве метрики выбрали скорость двунаправленной передачи данных (bidirectional transfer rate; BTR). Экспорт в КНР полупроводниковой продукции, параметры производительности которой превышают установленные регуляторами США норму, запрещен. Единственный способ начать экспорт — получить специальную лицензию.

Что касается КНР, то страна в настоящий момент закупает оборудование, необходимое для развития электронной промышленности, вливает в отрасль большие, даже очень большие деньги (речь о триллионах долларов США), а также усиливает контроль над компаниями, которые эти средства получают.

Возможно, эти тексты тоже вас заинтересуют:

→ Snort и Suricata — простой путь к использованию IDPS: от установки на сервер до грамотной настройки
→ «20% оборудования не приедет в срок, а 10% — не приедет никогда». Параллельный импорт глазами провайдера инфраструктуры
→ Как эффективно управлять парком серверов? Оптимизируем работу с помощью API