
Empresas chinas compraron un millón de GPU Nvidia de consumo para IA
Según el Financial Times, usan RTX 5090 y RTX Pro permitidas por los controles de exportación para cubrir un déficit de 1,5 millones de chips.
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El lenguaje, creado en la Universidad de Pekín, promete un modelo de programación más simple que CUDA y ya es la herramienta principal de DeepSeek.

La empresa dice que no alcanza a cubrir la demanda interna, y su respuesta a Nvidia pasa por clusters Atlas de hasta 15.488 aceleradores en vez de competir chip contra chip.

La compañía también duplicó el rendimiento en FP4 del Ascend 960PR frente a lo que había anunciado el año pasado, y detalló por primera vez los chips que llegan en 2028 y 2029.

El acelerador declara 4 petaFLOPS en FP4 y 288 GB de memoria propia HiZQ, el doble de rendimiento y de capacidad que la serie 950 lanzada este año.

Huawei, Cambricon, Moore Threads y Biren empujan procesadores propios, pero el obstáculo que ninguno ha resuelto es el entorno de software que rodea a las GPU de Nvidia.

El gigante tecnológico chino estrena un procesador propio con arquitectura Tau Scaling para su nuevo teléfono plegable de tres pantallas, el Mate XT2.

La firma china apuesta por la arquitectura LogicFolding para mejorar el rendimiento de sus procesadores ante las limitaciones de fabricación de semiconductores.

El centro de datos correría solo inferencia, no entrenamiento, y sería el mayor conjunto conocido de aceleradores Huawei, aunque la entrega completa tomaría más de un año.

Huawei presenta el MateBook Pro S, un portátil de 798 gramos con procesador Kirin XE90 y HarmonyOS, marcando un hito en su independencia tecnológica frente al veto de EE. UU.
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