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El gigante chino reveló un nuevo plan de actualización anual para su línea de chips. Los detalles
El gigante Huawei gana velocidad en la carrera por el hardware necesario para sostener la expansión de la inteligencia artificial. La compañía china adelantó parte de su hoja de ruta de chips para centros de cómputo y anunció nuevos sistemas capaces de agrupar miles de procesadores para entrenar y ejecutar modelos cada vez más grandes.
Durante Huawei Connect 2026, realizado en Shanghái entre el 17 y 19 de septiembre, David Wang, vicepresidente de la Junta Directiva y presidente rotativo de Huawei, confirmó que la familia de aceleradores Ascend tendrá un ciclo de actualización anual. El fabricante prevé lanzar el Ascend 970 en 2028 y el Ascend 980 en 2029.
Antes, en 2027, llegarán dos variantes del Ascend 960 : el 960DT durante el primer trimestre y el 960PR en el tercero, ambas antes de lo previsto originalmente. Huawei asegura que el rendimiento de esta generación se duplicará. Carrera tecnológica por la IA El avance cobra relevancia en el contexto de la competencia tecnológica entre China y Estados Unidos , donde Huawei se convirtió en uno de los principales desarrolladores chinos de infraestructura de IA.
Sus chips Ascend buscan ofrecer una alternativa propia para centros de datos , un segmento en el que los procesadores especializados son fundamentales para entrenar modelos y responder consultas a gran escala. La compañía también presentó el Atlas 960E SuperPoD , un sistema que combina los Ascend 960 con una nueva tecnología de interconexión óptica denominada NPO. Puede integrar hasta 4.096 NPU —procesadores especializados en IA—, alcanzar 8 EFLOPS de rendimiento y manejar hasta 1 petabyte de memoria.
Además, mediante su arquitectura UnifiedBus , Huawei plantea conectar varios SuperPoD para construir grandes clústeres de IA . Así, sus configuraciones pueden escalar hasta un millón de NPU. El motivo de esta carrera es el crecimiento de la demanda. Huawei estima que los modelos fundacionales, que actualmente se acercan a los 10 billones de parámetros, podrían superar los 100 billones en 2030.
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