Китайская компания Iluvatar CoreX объявила, что её графический ускоритель общего назначения Tiangai 300 способен конкурировать с Nvidia H200 — наиболее передовым ИИ-ускорителем Nvidia, разрешённым к экспорту в КНР по действующим американским правилам. В ходе демонстрации в Шанхае производитель представил журналистам результаты сравнительных тестов и показал работу оборудования вживую. При этом компания оговачивается: подробные условия сравнения и методика подсчёта части показателей раскрыты не полностью, что ограничивает возможность независимой верификации заявленных цифр.

Генерация изображений: 100% против 87,5%

В одном из тестов на создание изображений по текстовым запросам система на Tiangai 300 успешно выполнила 100% запросов с пропускной способностью 0,101 изображения в секунду, тогда как система на H200 справилась с 87,5% запросов при 0,086 изображения в секунду. Вместе с тем время завершения задания у китайского ускорителя оказалось на 0,64 секунды больше. Компания не уточняет критерии успешного выполнения запросов и методику подсчёта показателей, поэтому прямое сопоставление этих цифр требует осторожности.

Третья сторона и конфигурация prefill/decode

По данным Iluvatar CoreX, тестирование, проведённое в июле шанхайской компанией INESA, показало, что система на Tiangai 300 обеспечивает на 5% большую пропускную способность в пересчёте на один ускоритель, чем система на H200. Испытания велись в конфигурации с раздельным выполнением обработки входных запросов (prefill) и генерации ответов (decode). Производитель утверждает, что Tiangai 300 стал первым китайским GPU общего назначения, достигшим уровня H200 в подобных испытаниях.

Работа с LLM и обучение моделей

В другом тесте, по заявлению компании, Tiangai 300 на 15% превзошёл H200 по пропускной способности при работе с моделью GLM-5.3 на архитектуре MoE (Mixture-of-Experts) с контекстом 64 тыс. токенов. В задачах ИИ-агентов с контекстом от 8 тыс. до 128 тыс. токенов время до выдачи первого токена оказалось на 10–30% меньше. В демонстрации обучения открытой модели Alibaba Qwen3-32B восьмикарточная система на Tiangai 300 с точностью FP8 обеспечила в 1,33 раза большую эффективную пропускную способность на карту, чем система на Nvidia H100.

Дорожная карта и масштаб внедрения

Iluvatar CoreX последовательно сокращает отставание от Nvidia: в январе компания опубликовала долгосрочную дорожную карту развития архитектур, согласно которой намерена в течение двух лет превзойти платформу Nvidia Rubin. По заявлению производителя, ускорители серии Tiangai уже используются в системах масштаба в десятки тысяч карт, что позволяет накапливать опыт их внедрения и технического обслуживания. Компания также выходит за пределы облачных ЦОД, развивая решения для локального запуска ИИ: вычислительная система Tongyang TY1200 в отдельных тестах больших языковых моделей превзошла решение на базе Nvidia Thor T5000 на 20%.

Ограничения заявленных результатов

Важно, что все приведённые цифры относятся к выбранным нагрузкам и не подтверждают общего превосходства Tiangai 300 над конкурентом. Критерии успешности, конфигурации и методики части тестов раскрыты не полностью, а часть испытаний проведена самой компанией или её партнёром. Таким образом, заявление Iluvatar CoreX стоит рассматривать как значимый, но пока не полностью верифицируемый шаг китайской индустрии в сторону паритета с флагманскими ИИ-ускорителями Nvidia.