Huawei vient de franchir un nouveau cap dans sa stratégie d’indépendance technologique. L’entreprise chinoise a officiellement dévoilé Unified Cache Manager (UCM), un framework d’inférence IA pensé pour réduire la dépendance aux coûteuses mémoires HBM, tout en confirmant l’open source de sa boîte à outils CANN (Compute Architecture for Neural Networks) d’ici fin 2025.
L’objectif est clair : optimiser l’IA à grande échelle en contournant les restrictions matérielles imposées par les États-Unis, tout en construisant un écosystème capable de rivaliser avec CUDA de Nvidia.
UCM : un accélérateur logiciel pour les gros modèles IA
Le Unified Cache Manager cible un point faible majeur des déploiements IA : la gestion de la mémoire KV Cache lors de l’inférence des Large Language Model (LLM). En utilisant une hiérarchie mémoire (HBM, DRAM classique et SSD), UCM alloue intelligemment les données en fonction des besoins de latence en temps réel.
Testé chez China UnionPay dans des scénarios comme l’analyse vocale client ou l’assistance bureautique, Huawei affirme avoir réduit la latence jusqu’à 90 % et multiplié le débit par 22. Des résultats impressionnants, surtout dans un contexte où la Chine a un accès limité aux dernières générations de HBM (HBM3, HBM4), contrôlées par SK Hynix, Samsung et Micron.
CANN : le pari open source contre CUDA
En parallèle, Huawei a annoncé l’ouverture du code source de CANN sur sa plateforme MindSpore dès septembre, puis son intégration dans des moteurs d’inférence populaires. L’idée est de casser le verrouillage propriétaire de CUDA, la plateforme logicielle qui règne sur l’IA depuis plus de 20 ans, et d’attirer les développeurs vers les puces Ascend de Huawei.
Le défi est colossal : CUDA bénéficie d’un écosystème mature, d’outils optimisés et d’une adoption massive. Mais, Huawei espère reproduire des succès open source comme Linux, en misant sur la communauté et des partenariats stratégiques (par exemple avec Zhipu AI, qui a déjà basculé vers Ascend).
Matériel et ambitions : contrer Nvidia sur le terrain des GPU IA
Sur le plan matériel, Huawei prépare ses processeurs Ascend 910C et 910D, positionnés face aux Nvidia H100 et Blackwell. L’entreprise vise le déploiement de plus d’un million d’unités d’ici décembre 2025.
L’association d’un hardware compétitif et d’outils open source pourrait constituer une alternative crédible dans un marché chinois où Nvidia et AMD sont de plus en plus exclus des projets sensibles.
Enjeu géopolitique : vers une autonomie IA « Made in China »
Derrière l’innovation technologique se cache un enjeu stratégique : réduire la dépendance aux technologies américaines. Les restrictions sur les puces avancées et la mémoire haut débit poussent la Chine à accélérer le développement de solutions locales, qu’il s’agisse de semi-conducteurs (Yangtze Memory, Changxin Memory) ou de frameworks IA comme UCM et CANN.
Huawei se positionne ainsi comme un acteur clé de cette réindustrialisation numérique, misant sur le logiciel pour compenser les limites matérielles imposées par les sanctions.
