Оказалось, что 1,05 от H200 описывает сквозную производительность системы, пересчитанную на карту

Что сделали

Iluvatar CoreX впервые публично показала работающий ускоритель Tiangai 300. По словам компании, его совокупная пропускная способность, пересчитанная на одну карту, в сравнении с H200 достигла 1,05 от результата Nvidia.

Но это не значит, что карта быстрее H200 во всех задачах. По репортажу издания Синьдунси на Sina, стороннее тестирование провела Shanghai INESA в июле 2026 года. В нём стадии Prefill и Decode разворачивались раздельно. Точные условия, модельную нагрузку и методику, как отдельно отмечает IT Home, компания одновременно с заявлением не раскрыла.

Как это работает

Prefill обрабатывает входной контекст, а Decode по токенам последовательно генерирует ответ. В описанном испытании стадии развели по разным местам. Представьте кухню: одна её часть готовит ингредиенты, другая собирает блюда на заказ. Итоговая скорость зависит от того, насколько слаженно работают оба участка, а не от одной карты.

Значит, заявленные 1,05 описывают сквозную пропускную способность системы, пересчитанную на карту, а не скорость видеопамяти. По оценке газеты «Пэнпай», на результат влияют память, межсоединения, программная адаптация и схема развёртывания.

Цифры и цена

По данным, которые компания представила журналистам Синьдунси, Tiangai 300 оснащён 144 ГБ видеопамяти и поддерживает форматы вычислений FP4, FP8, FP16 и BF16. Для механизма внимания при контексте 64K внутренняя лаборатория Iluvatar заявила результат 1,05 от H200. Для GLM-5.3 с контекстом 64K компания назвала пропускную способность MoE в 1,15 от H200 при одинаковых требованиях к пользовательскому опыту.

В демонстрации обучения Qwen3-32B на сервере с восемью картами и точностью FP8 компания говорила об эффективной пропускной способности на карту в 1,33 от Nvidia H100. Сравнили её с H100, а не с H200, и эту разницу легко проглотить, не заметив.

Система IXL144, по данным IT Home, объединяет в одном шкафу 144 GPU, 18 CPU и около 10,1 ТБ видеопамяти. Для неё компания оценила снижение стоимости миллиона полезных токенов на 40% относительно «международных массовых решений». «Пэнпай» подчёркивает: такой расчёт ещё предстоит проверить в крупных клиентских внедрениях.

Цена Tiangai 300 в доступных материалах не указана, поэтому пересчитать её в рубли не получится.

Где подвох

Главная проблема громкого сравнения одна: опубликованных деталей не хватает. Без методики, конкретной нагрузки и условий испытания непонятно, воспроизводим ли результат и к каким сценариям он подходит. Журналист «Пэнпай» Чжоу Лин предупреждает: удачный результат в отдельных задачах нельзя автоматически принимать за показатель общей конкурентоспособности GPU.

Есть и практическая сторона. По оценке «Пэнпай», адаптация моделей, оптимизация операций и настройка развёртывания требуют инженерных ресурсов. Стоимость токенов определяют не только ускорители. Важны закупочная цена, энергопотребление, межсоединения, загрузка и обслуживание. Поэтому обещанная экономия пока остаётся расчётом компании, а не подтверждённым итогом массовой эксплуатации.

А что в России

В предоставленных материалах нет проверенных сведений о российских компаниях или институтах, которые выпускают или планируют аналогичный GPU-ускоритель, и о сроках таких проектов. Нет там и данных о поставках Tiangai 300 в Россию, партнёрах, цене и сроках появления.

Так это уже практическое преимущество или пока результат одного сценария, которому не хватает открытой методики?

Читайте также

• Оказалось, что в космической нити вещество движется к обоим скоплениям, а не к одному
• Оказалось, что главная фишка новой батареи BYD — не химия, а кузов

#китай #наукаитехника #технологии #изобретения #лабораторияподнебесной