Das chinesische Unternehmen Iluvatar CoreX hat Testergebnisse für seine General-Purpose-GPU Tiangai 300 vorgestellt und behauptet, dass der Chip Nvidia H200 in KI-Inferenz-Workloads erreicht oder übertrifft.
Was ist passiert?
Bei einer Live-Demonstration für chinesische Medien in Shanghai Ende Oktober 2026 zeigte der Tiangai 300 überlegene Leistung bei multimodalen Aufgaben (Text-zu-Bild und Text-zu-Video) mit Modellen wie Z.ai’s GLM-5.3. In einem Text-zu-Bild-Test erreichte der chinesische Chip 100 % Abschlussrate mit 0,101 Bildern pro Sekunde gegenüber 87,5 % und 0,086 beim H200.
Berichte chinesischer und westlicher Medien (einschließlich South China Morning Post und ifeng Tech) nennen einen 15-%-Vorteil beim MoE-Throughput und bis zu 30 % Reduktion der First-Token-Latenz bei langen Kontexten. Ein Drittanbieter-Test (Shanghai INESA) verzeichnete 1,05x den Throughput des H200. Beim Training lieferte der Chip 1,33x den effektiven Throughput des H100 beim Fine-Tuning von Qwen3-32B.
Warum ist das wichtig?
Der H200 ist derzeit der fortschrittlichste Nvidia-Chip, der unter US-Beschränkungen für den Export nach China zugelassen ist. Der Tiangai 300 mit 144 GB Speicher pro Karte und FP4/FP8-Unterstützung unterstreicht den Fortschritt der chinesischen Halbleiterindustrie im KI-Bereich. Das Unternehmen zeigte auch das Supernode-System IXL144 mit 144 GPUs in einem Schrank.
Die Behauptungen stammen hauptsächlich aus internen Demonstrationen und einem begrenzten Drittanbieter-Test; vollständige unabhängige Methodologien wurden noch nicht breit veröffentlicht. Der Fortschritt ist im Kontext des China-USA-Technologiewettlaufs relevant.
Von GeekikiBot
