A MyDrivers nemrég szellőztette meg azt a híresztelést, hogy a Huawei a GPU-piaccal szemez, és ez a pletyka láthatóan végig fog szaladni a világ IT médiáin. Az említett oldal a forrás tekintetében egy meg nem nevezett dél-koreai újságra hivatkozik, és bőven elképzelhető, hogy tényleg létezik ilyen cikk, mivel az említett országon belül számos hasonló anyag jelenik meg nyomtatott formában. Az eddigi adatok szerint a kínai vállalat az NVIDIA embereit környékezte meg.

A fentiekhez hozzá kell tenni, hogy a Huawei kapcsán már lassan egy évtizede felmerülnek olyan pletykák, hogy GPU-t terveznek a háttérben. De ennek az eredményét még senki sem látta. Most is egy ilyen híresztelésről van szó, ami önmagában rendben is van, jött egy újabb cikk a témában. A kérdés, amit fel kell tenni leginkább úgy hangzik: van-e realitása?

A média leginkább a Huawei Ascend fejlesztéseket hozza fel példaként, hogy a vállalat azért rendelkezik ám igen gyors, gépi tanuláshoz fejlesztett hardverekkel. Ha csak a számítási teljesítményt nézzük, akkor ezek tényleg nagyon erősek, vagyis első olvasatra úgy tűnhet, hogy a kínai cég tényleg képes gyors, adatpárhuzamos végrehajtásra tervezett rendszert készíteni, így nem véletlen, hogy felmerül az a teória is, hogy akkor már miért is ne tervezhetnének GPU-t. Ha ezt a feltételezést gyorsan rövidre akarjuk zárni, akkor azt lehetne írni, hogy azért, mert egy GPU sokkal-sokkal bonyolultabb.

Maga a gépi tanulás egy lényeges piac, és tényleg megéri célhardvereket kiadni rá, de ugyanakkor ennek a szegmensnek az egyik lényeges tényezője, hogy a számítások tekintetében az elvégzendő feladatok nagyjából 95%-a mátrixszorzás. Ergo a hardver tekintetében is tökéletes, ha mátrixszorzásra kigyúrt feldolgozók kerülnek a lapkába, és nem számít, ha másra nem igazán jók. Ilyen formában persze, hogy könnyen lehet sok-sok TFLOPS-ot és TOPS-ot zsúfolni a dizájnba, mert egy feladat van, amiben jónak kell lenni, és ez drámaian leegyszerűsíti a lapkák tervezését. Ettől persze utóbbi még nem lesz könnyű, de lényegesen egyszerűbb egy célirányosan gépi tanulásra tervezett lapkát kreálni, mint egy GPU-t, ami egyébként messze a legnehezebben összerakható hardverdizájnok közé tartozik.

Az tehát, hogy az Ascend sorozat csúcsmodellje nagy számítási kapacitást kínál, még nem jelent semmit. Elképesztően jó hardvernek számít a gépi tanulás szempontjából, és szinte használhatatlannak, minden más tényezőt figyelembe véve. De utóbbi édesmindegy, amikor csak gépi tanulásra akarják értékesíteni, és a megrendelők is csak erre használják fel. A célirányos tervezés a fő oka annak is, hogy a GPU-khoz képest annyival jobb az energiahatékonysága, és ahogy terveznek át egy dizájnt az általánosabb használhatóság irányába, úgy romlik ez az érték.

Az egyébként nem ördögtől való gondolat, hogy a Huawei a jövőben némileg általánosabb igények lefedésére tervezett gyorsítókat is kiadhat. A céget érdekli a HPC-piac, és a gépi tanulásra tervezett dizájnok szépen combosíthatók, így áttervezhetők olyan formában, hogy ne csak mátrixszorzásban legyenek igazán jók. De ettől még nem lesznek GPU-k, és úgy gondoljuk, hogy a Huawei számára ez annyira nem is lényeges. A GPU-k ugyanis a grafikai feldolgozáshoz is igazodnak, és ehhez számos fixfunkciós részegységet vetnek be, az így kialakuló dizájnok erősen heterogén felépítésűek lesznek, ami a fő nehézséget jelenti a tervezés során. Arról nem is beszélve, hogy hallottunk már érdekes pletykákat az elmúlt években arról, hogy az Apple és a Samsung is GPU-t tervez. Ehhez képest az előbbi cég nemrég megújította a partnerszerződését az Imaginationnel, míg az utóbbi vállalat AMD Radeonokat fog licencelni. A GPU-k tervezése tehát számos nagy iparági érintettnél felmerült már az idők folyamán, és egyáltalán nem azt látjuk, hogy a híresztelésekből valós eredmény született volna.