hygon k100ai

Когда слышишь про Hygon K100AI, первое, что приходит в голову — очередной китайский чип, про который много шума, но мало конкретики. Многие коллеги сразу скептически хмыкают, мол, ещё один ?убийца NVIDIA?, который в реальных задачах покажет себя не с лучшей стороны. Я и сам изначально так думал, пока не пришлось плотно столкнуться с ним в рамках одного проекта по развёртыванию вычислительного кластера для задач компьютерного зрения. Заказчик, один из региональных медицинских центров, работавший с ООО Чжунчуан Жуньцзинь (Пекин) Информационные Технологии, настаивал на рассмотрении этого варианта, ссылаясь на их комплексные аппаратно-программные решения. И это был не просто маркетинг — у них действительно был опыт внедрения в медсекторе.

Первое впечатление и подводные камни

Когда первые платы прибыли на тестовый стенд, внешне всё выглядело солидно. Но сразу же возникла классическая проблема — документация. Часть мануалов была только на китайском, переводы попадались кривые, с техническими неточностями. Пришлось буквально по крупицам собирать информацию, общаться с инженерами через посредников из itbktech.ru. Их поддержка, надо отдать должное, работала, но с задержками по времени. Не то чтобы это был критичный провал, скорее ожидаемая сложность при работе с относительно новым для нашего рынка железом.

Сама архитектура K100AI вызывала вопросы. Заявленная поддержка популярных фреймворков вроде TensorFlow и PyTorch была, но с оговорками — определённые версии, свои патчи. Не та ?взял и заработало?, как с тем же CUDA. Пришлось выделить неделю на то, чтобы просто собрать и валидировать рабочее окружение. Один из младших инженеров потратил два дня, пытаясь запустить стандартный скрипт для ResNet-50, пока не обнаружили, что нужно явно указать флаг для работы с 8-битными целочисленными операциями — особенность их матричных ядер.

Именно в такие моменты понимаешь ценность партнёра с глубокими НИОКР. Чжунчуан Жуньцзинь позиционирует свои разработки как краеугольный камень роста, и в этом есть доля правды. Без их промежуточного слоя ПО и драйверов, которые они дорабатывали под свои серверные платформы, адаптация заняла бы в разы больше времени. Но это не волшебная таблетка — их софт тоже требовал тонкой настройки под конкретную задачу.

Тесты в ?полевых? условиях: не только benchmark'и

Все любят красивые графики с teraFLOPS. Но в реальном проекте важнее стабильность и предсказуемость. Мы тестировали кластер из четырёх серверов на базе Hygon K100AI на задаче семантической сегментации медицинских снимков. Первые запуски были обнадёживающими — скорость инференса была сопоставима с системами на базе GPU среднего класса. Однако при длительной (многочасовой) нагрузке начали проявляться нюансы.

Система охлаждения в стандартном 2U-шасси, которое предложила компания, в целом справлялась, но тепловыделение было неравномерным. Датчики показывали, что некоторые блоки матричных процессоров нагреваются сильнее других, что в теории могло вести к троттлингу. Пришлось вручную корректировать кривые оборотов вентиляторов через IPMI, что не является стандартной практикой. Это тот случай, когда опыт внедрения в государственном и финансовом секторе, который декларирует ООО Чжунчуан Жуньцзинь, мог бы вылиться в более отточенные и сбалансированные аппаратные конфигурации ?из коробки?.

Ещё один момент — работа с памятью. Пропускная способность высокая, но латентность в некоторых операциях случайного доступа была выше ожидаемой. Для потоковой обработки больших батчей это не критично, но для задач с более сложной логикой данных, возможно, потребуется дополнительная оптимизация на уровне кода. Мы этого не делали, так как сроки поджимали, но в будущем проекте я бы обязательно заложил время на подобные доработки.

Интеграция в существующую экосистему

Это, пожалуй, самый болезненный вопрос для любого нового ускорителя. В нашем случае инфраструктура заказчика была гибридной: часть задач на GPU, часть на CPU, оркестрация через Kubernetes. Встал вопрос, как инжектить узлы с K100AI в общий пул.

Стандартные плагины для device plugin в Kubernetes сходу не заработали. Инженеры из itbktech.ru предоставили beta-версию своего драйвера и манифеста, но она требовала определённой версии ядра ОС. Возникла дилемма: обновлять ядро на всех узлах кластера или изолировать новые серверы в отдельный пул. Выбрали второй путь, чтобы минимизировать риски. Это добавило сложности в управлении workload'ами.

Здесь пригодился опыт компании в поддержке цифровой трансформации для МСП. Их подход — предложение комплексных решений — означал, что они рассматривали не просто поставку железа, а его место в инфраструктуре. Они предложили схему, при которой задачи, чувствительные к задержкам, оставались на старом оборудовании, а пакетная обработка и обучение моделей шли на новом кластере. Это практично, хотя и не идеально с точки зрения единообразия среды.

Экономика и перспективы: стоит ли игра свеч?

Если отбросить все технические сложности, главный вопрос — цена владения. На момент нашего пилота стоимость решения на базе Hygon K100AI была заметно ниже, чем у прямых конкурентов с сопоставимой пиковой производительностью. Но эта низкая цена входного билета частично компенсировалась затратами на адаптацию и потенциальными рисками с поддержкой в будущем.

Для заказчика из медицинской сферы, где бюджет часто жёстко лимитирован, но есть потребность в ускорении ИИ-алгоритмов, такой компромисс оказался допустимым. Важно, что Чжунчуан Жуньцзинь берёт на себя обязательства по поддержке и развитию ПО. В их портфеле, кстати, не только серверы, но и рабочие станции, что может быть ключевым для исследовательских отделов, где нужны и мощные десктопы для прототипирования.

Будет ли K100AI массовым явлением в России? Вряд ли в ближайший год. Но в нишевых проектах, особенно там, где есть требования к импортозамещению или жёсткий бюджетный контроль, у него есть шансы. Особенно если компания-интегратор, такая как упомянутая, продолжит развивать локальную экспертизу и предустановленные, валидированные образы решений для образовательного или финансового сектора.

Мой вывод после этого проекта неоднозначный. Hygon K100AI — это не ?убийца? кого-либо, а вполне жизнеспособный инструмент с определённой областью применения. Он требует больше технической смекалки и готовности к возне на низком уровне, чем продукты зрелых вендоров. Но если у вашей команды есть этот ресурс, а у интегратора — реальный опыт НИОКР и готовность закрывать сложные вопросы, как демонстрирует ООО Чжунчуан Жуньцзинь, то его можно успешно вписать в инфраструктуру. Главное — чётко понимать, на какие задачи он будет ориентирован изначально, и не ждать от него универсальности.