Huawei desafía a Nvidia con una potente nueva tarjeta aceleradora de IA

Huawei lanza la tarjeta aceleradora de IA Atlas 350

El gigante tecnológico chino Huawei Technologies ha presentado la tarjeta aceleradora Atlas 350 para inferencia de IA, impulsada por su chip Ascend 950PR. Anunciada en la China Partner Conference de Huawei, la compañía afirmó que la Atlas 350 ofrece mayor potencia de cálculo para aplicaciones de inteligencia artificial y aspira a igualar o superar el rendimiento del rival estadounidense Nvidia con su H20 en tareas de inferencia.

Afirmaciones y cifras clave

• La Atlas 350 ofrece 1,56 petaflops de potencia de cálculo en FP4, según Huawei.
• Huawei afirma que eso representa una mejora de 2,8 veces sobre el chip H20 de Nvidia adaptado para China (métrica FP4), según Zhang Dixuan, responsable del negocio de computación Ascend de Huawei.
• Ma Haixu, vicepresidente de Huawei, dijo que la tarjeta está impulsada por el chip Ascend 950PR de la empresa, diseñado para aumentar la potencia de cálculo y el almacenamiento para la inferencia de IA.

FP4 se refiere a un formato de punto flotante de baja precisión que permite a los aceleradores mover datos más rápido, por lo que resulta útil en cargas de trabajo de inferencia donde el rendimiento por segundo es importante.

Cargas de trabajo objetivo y posicionamiento

Huawei posicionó la Atlas 350 como un acelerador enfocado en la inferencia para casos de uso que incluyen:

• Recomendaciones de búsqueda
• Generación multimodal
• Modelos de lenguaje grande (inferencia y tareas relacionadas)

Zhang Dixuan dijo que la tarjeta pretende igualar o superar a sus pares en rendimiento de inferencia de IA para esas aplicaciones. Una tarjeta aceleradora es una unidad de hardware dedicada diseñada para integrarse en un servidor para tareas de cómputo especializadas.

Contexto: chips desarrollados internamente y sanciones estadounidenses

El lanzamiento llega en un momento en que la empresa, sancionada por Estados Unidos, intensifica los esfuerzos en infraestructura de computación de IA basada en sus semiconductores desarrollados internamente. Huawei ha invertido en sus chips Ascend y en otros avances en semiconductores en los últimos años para reducir la dependencia de la tecnología estadounidense.

En septiembre, Huawei dio a conocer el Ascend 950PR como parte de una hoja de ruta de tres años para su ambición Ascend; el 950PR fue descrito como diseñado para prefill y recomendación — el prefill siendo un paso fundamental en la inferencia de modelos de IA que asegura que los tokens de entrada se procesen de forma eficiente.

Mejoras de almacenamiento y estrategia de hardware más amplia

Junto con el anuncio de la Atlas 350, Huawei dijo que realizará actualizaciones importantes en sus productos de almacenamiento en 2026. Las actualizaciones y lanzamientos planificados incluyen:

• Sistemas All-flash OceanStor Dorado y Pacific 9926 para almacenamiento a nivel empresarial
• Armario FusionCube A1000 para permitir un despliegue rápido de IA para pequeñas y medianas empresas

Yuan Yuan, presidenta de la línea de productos de almacenamiento de datos de Huawei, enmarcó la estrategia de la compañía: “Mientras la primera mitad de la era de la IA se centró en la potencia de cálculo, la segunda mitad estará definida por los datos.” Dijo que Huawei continuará actualizando sus líneas de productos de almacenamiento en 2026 y se mantendrá estrechamente involucrada en importantes proyectos nacionales de infraestructura de datos.

Qué significa esto

La Atlas 350 de Huawei — construida alrededor del Ascend 950PR — señala el impulso de la compañía para competir de forma más directa con Nvidia en inferencia de IA, especialmente dentro de China y para clientes que buscan soluciones sin dependencia de Estados Unidos. Al enfatizar el rendimiento en FP4 y las mejoras integradas de almacenamiento, Huawei está atendiendo las crecientes demandas de cómputo y datos de los sistemas de IA agentiva que requieren tanto inferencia rápida como un manejo sustancial de datos.

Publicado: 21:00, 20 mar 2026 | Iris Deng, Shenzhen

Sources:

• scmp.com