La startup Qingcheng.AI y un equipo de desarrollo dirigido por el profesor de informática Di Guidong en la Universidad de Tsinghua (China) anunciaron recientemente que han desarrollado el marco Chitu AI, que se dice que puede reducir la dependencia de los chips Nvidia para la inferencia de modelos de IA, según el South China Morning Post del 16 de marzo.
Logotipo de Nvidia en una exposición tecnológica en España el 5 de marzo.
AI Framework es un motor de inferencia para modelos de lenguaje grandes (LLM) que proporciona bibliotecas y herramientas que ayudan a los desarrolladores a diseñar, entrenar y probar modelos de manera eficiente. Chitu es una herramienta de código abierto que admite modelos populares como Llama de Meta o DeepSeek-R1, un modelo de inteligencia artificial de fabricación china que ha estado causando revuelo en todo el mundo en los últimos meses, ya que se dice que tiene capacidades comparables a los modelos occidentales pero a un costo mucho menor.
En las pruebas, cuando está equipado con la GPU A800 de Nvidia, Chitu aumentó la velocidad de inferencia de la versión más poderosa de DeepSeek-R1 en un 315% mientras que redujo el uso de la GPU en un 50% en comparación con los marcos de código abierto extranjeros, según el anuncio de la compañía. Esto significa que el modelo puede producir resultados mucho más rápido, ahorrando tiempo y recursos computacionales.
La medida de Qingcheng.AI es parte de un esfuerzo de las empresas chinas de inteligencia artificial para reducir su dependencia de la nueva generación de GPU de alto rendimiento de Nvidia, que están sujetas a restricciones de exportación. El gobierno de Estados Unidos ha prohibido a Nvidia vender sus chips de la serie Hopper H100 y H800 a clientes en China. Por otra parte, según AIBase.com, abrir el código fuente de Chitu permite a los desarrolladores e investigadores en China utilizar, modificar y optimizar la herramienta libremente, promoviendo así el desarrollo y la mejora de las tecnologías de IA nacionales.
China lucha por la autosuficiencia
Mientras Qingcheng.AI se está asociando con importantes fabricantes nacionales de GPU como Moore Threads, Enflame e Iluvatar CoreX, otras empresas tecnológicas en China también están presionando para reducir su dependencia de la tecnología extranjera, basándose en las lecciones del éxito de DeepSeek. En febrero, el proveedor de plataformas de infraestructura informática Infinigence AI anunció que estaba trabajando para fomentar la cooperación entre siete importantes fabricantes chinos de chips de IA, incluidos Biren Technology, Hygon Information Technology, Moore Threads, MetaX, Enflame, Iluvatar CoreX y Ascend de Huawei.
El 7 de marzo, el diario China Daily citó al Sr. Liu Qingfeng, miembro del Congreso Nacional Popular de China y presidente de la empresa de inteligencia artificial iFlytek, diciendo que el país necesita investigar y desarrollar urgentemente modelos LLM basados en chips nacionales para construir un ecosistema de inteligencia artificial fuerte, asegurando un desarrollo sostenible y de alta calidad. Según él, no desarrollar un ecosistema industrial de IA basado en chips nacionales es como construir una torre sobre los cimientos de otro. Aparte del modelo Spark de iFlytek, todos los LLM descargables públicamente actualmente están entrenados en chips Nvidia, lo que refleja la falta de desarrollo de chips en China, dijo.
Actualmente, muchas grandes empresas tecnológicas chinas como Alibaba, Tencent, Baidu, ByteDance, iFlytek o Huawei y miles de otras startups están compitiendo para desarrollar modelos de IA. Más recientemente, Baidu anunció dos modelos, Ernie 4.5 y X1, el fin de semana pasado para competir con los modelos de DeepSeek o OpenAI.
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Fuente: https://thanhnien.vn/cong-ty-trung-quoc-tim-cach-giam-phu-thuoc-nvidia-185250317205207263.htm
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