Les performances des dernières puces GPU de Moore Threads, comment peuvent-elles être évaluées ? C’est une question qui préoccupe beaucoup de personnes. D’après les données publiques, l’essentiel est de clarifier ce que les fabricants mettent en avant et ce qu’ils évitent délibérément de mentionner.

Beaucoup souhaitent voir des données comparatives directes entre les puces GPU et les produits internationaux de référence, mais ces données sont effectivement difficiles à trouver. Ce qui est intéressant, c’est que cette situation n’existe pas dans l’industrie automobile — lors des lancements de véhicules électriques nationaux, il est courant de comparer les paramètres avec des références du secteur. Mais le marché des GPU est un peu différent.

Honnêtement, il existe une différence générationnelle entre les puces AI domestiques et les produits de niveau international, c’est un fait objectif. Donc, lors de cette présentation, on voit surtout une comparaison entre la puce et la génération précédente — la densité de puissance de calcul a été améliorée, le rapport d’efficacité énergétique aussi, ces indicateurs ont effectivement progressé. La puissance de calcul par carte peut encore être inférieure, mais la stratégie des puces domestiques consiste à compenser par le regroupement en clusters — tant que le financement est suffisant, empiler quelques dizaines de milliers ou centaines de milliers de cartes n’est pas un problème.

Il est à noter que la vitesse de communication inter-puces atteint 1314 GB/s, ce qui constitue un indicateur assez compétitif. En résumé, il faut donner plus de temps au développement des GPU domestiques, et leurs performances futures méritent d’être attendues.