Illuvatar CoreX: roadmap GPU per superare NVIDIA Rubin entro il 2027

Illuvatar CoreX ha svelato un piano quadriennale per le architetture GPU Tianshu, Tianxuan, Tianji e Tianquan, con l'obiettivo di superare le piattaforme NVIDI…

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Shanghai Iluvatar CoreX Semiconductor Co. Ltd. ha annunciato un'aggressiva roadmap di sviluppo per le sue architetture di chip per l'intelligenza artificiale. La società ha affermato che i suoi progetti di prossima generazione sono destinati a superare l'architettura Blackwell di NVIDIA entro il 2026, con l'obiettivo finale di superare la più avanzata architettura Rubin dell'azienda statunitense entro il 2027. Il piano, reso noto il 26 gennaio, delinea quattro successive architetture GPU, denominate con termini cinesi associati alla costellazione del Grande Carro.

Il piano quadriennale delle architetture

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La roadmap della società si svolge secondo quanto previsto: la sua architettura Tianshu ha già superato le prestazioni di Hopper (serie H200) di NVIDIA nel 2025; Tianxuan è destinata a rivaleggiare con Blackwell (B200) nel 2026; Tianji supererà Blackwell entro quest'anno; e Tianquan supererà Rubin nel 2027. Oltre il 2027, lo sviluppo, secondo quanto riferito, punterà verso architetture di chip di computing rivoluzionarie. La società descrive questo passo successivo come un ridisegno architetturale "breakthrough".

Prestazioni dichiarate e benchmark

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Secondo Illuvatar CoreX, Tianshu raggiunge un'utilizzazione effettiva delle risorse di calcolo superiore al 90% grazie a caratteristiche architetturali che riducono l'accesso ridondante alla memoria e allocano dinamicamente i carichi di lavoro per alleviare la contesa delle risorse. La società sostiene di aver ottenuto prestazioni medie circa del 20% più elevate rispetto a Hopper su DeepSeek V3 attraverso i propri test. Per quanto riguarda i prodotti esistenti, la linea TianGai di Illuvatar CoreX include il TianGai-100, che offre una densità di prestazioni TPP di 2.352, mentre il TianGai-150 raggiunge 3.040. Tuttavia, il benchmarking contro l'H200 di NVIDIA richiederebbe una densità di prestazioni TPP di circa 15.832, mentre per eguagliare il B200 ne servirebbero circa 36.000. Ciò implica che Illuvatar CoreX dovrebbe aumentare le prestazioni di calcolo di circa cinque-dodici volte rispetto ai livelli attuali. Il rapporto nota che tali miglioramenti sono teoricamente raggiungibili attraverso avanzamenti nell'architettura, nella tecnologia di processo e nell'impacchettamento multi-chip.

La serie Tongyang per l'edge computing

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Oltre alle GPU per data center, Illuvatar CoreX ha anche lanciato la sua serie "Tongyang" per l'edge computing. La serie include quattro componenti focalizzati sull'edge, che coprono da 100 a 300 TOPS. Il TY1000 ha dimostrato prestazioni che, secondo quanto riferito, superano quelle del Jetson AGX Orin di NVIDIA in test per la computer vision, l'elaborazione del linguaggio naturale e il large model DeepSeek 32B. Tuttavia, non sono stati pubblicati benchmark dettagliati di terze parti a supporto di queste affermazioni.

Posizionamento sul mercato e sfide

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Illuvatar CoreX si distingue tra i produttori cinesi di GPU presentandosi come la prima azienda del paese dedicata interamente all'high-performance computing (HPC), invece di dividere la sua attenzione tra i mercati consumer e AI. Fondata nel 2015, la società ha introdotto la sua prima GPU general-purpose per il training, descritta come la prima GPU cinese per il training AI prodotta in massa a livello nazionale. La società è stata quotata a Hong Kong l'8 gennaio e ha un valore di mercato di circa HK$46,3 miliardi. Nell'first half del 2025, l'azienda ha riportato ricavi per 324 milioni di yuan e ha consegnato oltre 52.000 GPU general-purpose. La sua base di clienti è passata da 22 a 181 tra il 2022 e il 2024, un aumento di quasi otto volte in tre anni, raggiungendo oltre 290 clienti. Nonostante questa crescita, Illuvatar CoreX deteneva circa lo 0,3% del mercato cinese delle GPU general-purpose nazionali nel 2024.

Il contesto competitivo e gli ostacoli

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Illuvatar CoreX non è l'unica azienda cinese di chip AI che afferma di voler sfidare NVIDIA. Anche i sistemi Atlas 950 e 960 SuperPod di Huawei sono posizionati come rivali dell'NVL144 di NVIDIA. Tuttavia, più in generale, le startup cinesi di chip AI devono ancora affrontare un ostacolo strutturale: la mancanza di un ecosistema semiconduttorio completamente sviluppato. Senza una sufficiente scala produttiva e supporto della supply chain, anche le architetture avanzate rischiano di rimanere largamente concettuali piuttosto che commercialmente competitive. La produzione rimane un vincolo chiave; Illuvatar CoreX è considerata il primo player locale ad aver introdotto una GPU a 7 nm in Cina. Il raggiungimento di un miglioramento delle prestazioni di dieci volte richiederebbe probabilmente il passaggio a processi produttivi più avanzati, che potrebbero essere soggetti a restrizioni.

Questo articolo è stato redatto esclusivamente sulla base delle fonti elencate, senza aggiunte speculative o informazioni esterne.

Fonti

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In breve

  • tianshu
  • tianxuan
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