Китайский Zhaoxin интегрировал DeepSeek в свои процессоры – теперь без GPU
Китайская компания Zhaoxin, производитель процессоров с лицензией на архитектуру x86, объявила о полной поддержке языковой модели DeepSeek-R1 на всех своих чипах. Это означает, что процессоры Zhaoxin способны запускать модели искусственного интеллекта с количеством параметров от 1,5 до 671 миллиарда без использования графических ускорителей (GPU). Это реальное достижение, которое подчеркивает усилия Китая в создании независимых технологических решений.
Ключевые продукты Zhaoxin
Компания выделяет два основных процессора, поддерживающих DeepSeek-R1:
KaiXian KX-7000/8
Это 8-ядерный процессор для потребительского рынка с частотой 3,7 ГГц. Он может запускать модель DeepSeek-R1 с 7 миллиардами параметров при использовании китайского GPU. Процессор интегрирован с офисными приложениями и средой разработки VSCode, что позволяет применять ИИ для написания текстов, создания таблиц и программирования.
Kaisheng KH-40000/32
Это 64-ядерный серверный процессор, способный обрабатывать модель с 671 миллиардом параметров без GPU. Он подходит для дата-центров и предприятий, работающих с большими данными, обеспечивая высокую производительность в задачах ИИ.
Кроме того, Zhaoxin протестировала серверный процессор KH-40000/16 (16 ядер) в составе рабочей станции Lianhe Donghai XRS302. С использованием четырёх китайских ускорителей ИИ этот чип успешно запустил модель с 32 миллиардами параметров.
Значение для Китая
Поддержка DeepSeek-R1 на процессорах Zhaoxin — это часть стратегии Китая по развитию собственной технологической экосистемы. В условиях санкций и ограниченного доступа к западным технологиям такие решения помогают стране укреплять независимость. Процессоры Zhaoxin уже применяются в устройствах от умных телевизоров до серверов, что демонстрирует их универсальность.
Преимущества для разработчиков
Для китайских разработчиков это открывает реальные возможности:
- Доступность: Использование ИИ на локальном оборудовании без импорта дорогих компонентов.
- Интеграция: Поддержка в средах вроде VSCode упрощает работу с ИИ.
- Экономия: Отсутствие необходимости в GPU для крупных моделей снижает затраты.
Ограничения
