Huawei patentiert Konkurrenz-Design für Nvidia-AI-Chips

Huawei hat ein Patent für einen quad-Chiplet-Design eingereicht, der möglicherweise für seinen nächsten AI-Beschleuniger, den Ascend 910D, verwendet wird. Dieser Designansatz ähnelt dem von Nvidia für dessen quad-Chiplet Rubin Ultra, aber das Patent enthält eine besonders interessante Einzelheit über die fortgeschrittene Chip-Verpackungstechnologie von Huawei. Es deutet darauf hin, dass Huawei Techniken entwickelt, die mit den fortschrittlichen Verpackungslösungen des Marktführers TSMC konkurrieren könnten. Dies könnte der Firma ermöglichen, US-Sanktionen zu umgehen und Nvidias Leistung in AI-GPUs schneller einzuholen. Das Patent beschreibt, wie ein quad-Chiplet-Prozessor hergestellt werden könnte. Obwohl es nicht explizit den Ascend 910D erwähnt, lassen sich einige Zusammenhänge ziehen und es gibt Anhaltspunkte, dass der Ascend 910D tatsächlich in Arbeit ist. Insider aus der Chipindustrie stimmen darin überein, dass ein quad-Chiplet 910D geplant ist. Ein besonders faszinierendes Detail des vermuteten Ascend 910D ist die Verbindung zwischen den Rechen-Chiplets, die wie Brücken (ähnlich TSMCs CoWoS-L oder Intels EMIB mit Foveros 3D) und nicht nur als Interposer (zumindest nach Patentinformationen) erscheinen. Ein für AI-Training konzipierter Prozessor sollte außerdem mit mehreren HBM-Klasse-Speichermodulen ausgestattet sein, die möglicherweise über ein Interposer-Klassen-Verbindungssystem verbunden sind. Während SMIC und Huawei in Bezug auf Lithografie zurückstehen, könnten sie in Bezug auf Verpackungstechnologie auf gleicher Höhe mit TSMC sein. Dies wäre eine entscheidende Entwicklung, die China helfen würde, den Auswirkungen von US-Exportbeschränkungen zu entkommen, die den Zugang zu führenden Chipfertigungsverfahren verwehren. Stattdessen könnten chinesische Unternehmen fortgeschrittene Verpackungstechniken verwenden, um mehrere Chiplets mit älteren Prozessknotentechnologien zu verbinden. Dadurch wäre es möglich, die Leistung von Chips zu erreichen, die mit modernsten Prozessknoten hergestellt werden. In Bezug auf die Größe des Ascend 910D wird spekuliert, dass das einzelne Chiplet des Ascend 910B eine Fläche von 665 mm² hat. Vierfacht beträgt dies bei dem 910D etwa 2.660 mm². Da jedes 910B vier HBM-Chiplets (angenommen je 85 mm²) enthält, würden vier 910Ds die Anzahl der HBM-Speicherstacks auf 16 erhöhen, wodurch die Speicherfläche auf insgesamt 1.366 mm² steigt. Insgesamt bräuchte ein Ascend 910D-Processor eine Siliziumfläche von mindestens 4.020 mm². Nach TSMCs Standards entspricht dies fünf EUV-Reticulate-Größen (jeweils 858 mm²), eine Verpackungstechnik, die das Unternehmen ab 2026 in Massenproduktion einführen will. Als wir im April erstmals Gerüchte über Huaweis quad-Chiplet Ascend 910D-Beschleuniger für KI hörten, nahmen wir diese mit einem gewissen Maß an Skepsis auf. Nun gewinnt das Gerücht jedoch an Boden, und es scheint, dass Huawei tatsächlich an einem Vier-Chiplet-Prozessor namens Ascend 910D arbeitet, der laut Vorhersagen die Leistung von Nvidias H100 pro GPU-Paket übertreffen soll. Dennoch sollten wir vorsichtig bleiben, da nicht alle Patentanträge letztlich zu realen Produkten führen. Neben dem 910D arbeitet Huawei vermutlich auch an einem zukünftigen Prozessor unter dem Namen Ascend 920, der gegen Nvidias H20 konkurrieren soll. Obwohl das Namensschema widersprüchlich erscheint, gibt es einige glaubwürdige Hinweise, die diese Berichte stützen. Die Entwicklung fortgeschrittener Verpackungstechniken von Huawei und SMIC ist ein wichtiger Schritt, um die Wettbewerbsfähigkeit in der Chipindustrie zu gewährleisten. Insbesondere in Zeiten von US-Sanktionen könnte dies China dabei helfen, die technologischen Einschränkungen zu umgehen und im Bereich der AI-GPUs wiederum wettbewerbsfähig zu bleiben. Huawei hat in der Vergangenheit schon oft bewiesen, dass es innovative Lösungen findet, um technische und politische Herausforderungen zu meistern. Die potenzielle Entwicklung des Ascend 910D und 920 zeigt, dass das Unternehmen weiterhin ambitionierte Ziele verfolgt und bestrebt ist, in der Welt der KI-Beschleuniger eine führende Rolle zu spielen.