Huawei apresenta Lingqu UnifiedBus como base da arquitetura do cluster Agentic SuperPoD
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Huawei apresenta Lingqu UnifiedBus como base da arquitetura do cluster Agentic SuperPoD

No evento Huawei Connect 2026 em Xangai, em 17 de setembro, Yang Chaobin, CEO da Huawei ICT BG, apresentou o Lingqu UnifiedBus como elemento central de interconexão para uma nova arquitetura conjunta de cluster e SuperPoD, destinada a cargas de trabalho em IA Agêntica.

A Huawei explicou que, à medida que os clusters crescem, a eficiência frequentemente diminui devido à espera por comunicações das placas. Além disso, o treinamento de modelos com 10 trilhões de parâmetros e a troca frequente de dados entre agentes e modelos levam o KV Cache e os dados intermediários muito além da memória de uma única placa, tornando o design da fábrica um gargalo de desempenho.

Os princípios principais do design Lingqu incluem a unificação de protocolos: mais de dez protocolos de interconexão são combinados em uma única fábrica com semântica de memória Lingqu. A largura de banda das interconexões aumenta de classes de 100 GB para classes de TB, e o tempo de percurso é reduzido de aproximadamente 7 microssegundos para 2 microssegundos, permitindo acesso global à memória dentro do SuperPoD.

CPUs, NPUs, memória e SSDs são conectados como elementos iguais para acesso descentralizado. É previsto uma proporção flexível de CPU e NPU, bem como aceleração de hardware para Atenção (Attention) e FFN para implantação distribuída por AF. Pools de armazenamento multiníveis podem processar ativações e usar DDR como segunda memória para NPUs, enquanto a rede de fibra óptica é posicionada como um canal de transmissão de dados de alta velocidade e baixa latência para escalabilidade e expansão elásticas.

A Huawei também anunciou hardware de interconexão Lingqu multinível, cobrindo níveis de rack, interconexão entre racks e cluster. Os módulos dentro do rack eliminam perdas de cabos de cobre e circuitos — a Huawei afirma que um SuperPoD de 4096 placas pode economizar cerca de 196 quilômetros de cabo de cobre. Switches entre racks fornecem 176 portas com largura de banda de 1,6 Tbit/s cada, garantindo 280 TB de largura de banda de fibra por chassi com latência RTT de cerca de 2 microssegundos. Os switches de rede Lingqu Xinghe UBG anunciam um fator de ramificação de 1024, projetado para suportar a construção de SuperClusters com milhões de placas à medida que os modelos crescem para dezenas de trilhões de parâmetros.

Nesta fábrica, a Huawei descreveu o cluster Agentic SuperPoD, que combina Kunpeng 950, Ascend 960 SuperPoD, armazenamento de memória OceanStor M900 e switches UBG para computação heterogênea e recursos unificados. Uma história semelhante de interconexão se estende aos dispositivos: o servidor Atlas 650E com resfriamento a ar pode conectar diretamente 16 NPUs em dois nós sem usar um switch, funcionando como um pequeno SuperPoD para inferência de trilhões de parâmetros no local. O foco está no projeto conjunto do sistema e das interconexões, e não apenas na óptica de pacote próximo do Ascend 960 SuperPoD, e isso permanece uma declaração da hoja de ruta do fornecedor até que haja medições independentes do cluster.

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No evento Huawei Connect 2026, realizado em Xangai em 17 de setembro, David Wang, diretor presidente, apresentou o Ascend 960 SuperPoD como um supernó de próxima geração para inteligência artificial. O foco no desenvolvimento está na escalabilidade das interconexões, e não no desempenho de um único chip.

De acordo com a descrição do sistema, o Ascend 960 SuperPoD é o primeiro modelo a utilizar óptica de pacote próximo (NPO). Esta tecnologia combina a fábrica Lingqu UnifiedBus da Huawei com o motor óptico Hi-ONE, permitindo que as conexões ópticas sejam posicionadas mais perto do corpo do chip.

Segundo relatórios da First Finance e relatórios correlatos, um Ascend 960 SuperPoD pode conectar cerca de 4096 placas com latência de ida e volta próxima de 2 microssegundos. A Huawei afirma que esses indicadores permitem o treinamento e inferência em larga escala de modelos de até 10 trilhões de parâmetros.

Além disso, foram divulgadas informações mais amplas sobre entregas: os sistemas Ascend SuperPoD já foram enviados a mais de 1000 clientes de mais de 370 empresas, o que demonstra a transição da arquitetura de estandes de demonstração para uso comercial.

O roteiro dos chips foi ajustado. A Huawei anunciou que o Ascend 960DT será lançado no primeiro trimestre de 2027, e o Ascend 960PR no terceiro trimestre. O lançamento do Atlas 960 SuperPoD líquido também está programado para o terceiro trimestre de 2027, três trimestres antes da previsão pública inicial, que apontava para o final de 2027 para o Ascend 960. Wang também informou que a Huawei desenvolveu 11 chips baseados em UnifiedBus para grandes sistemas e confirmou o objetivo de longo prazo de criar um SuperCluster de um milhão de placas.

A ênfase principal está na engenharia de sistemas: isso inclui a óptica NPO, UnifiedBus, sistemas de resfriamento e software de cluster, que permitem que múltiplas placas Ascend funcionem como uma única máquina. Relatórios da Reuters confirmaram as datas de lançamento duplas em 2027 e os números de entrega de mais de 1000 supernós e mais de 370 clientes, mas não nomearam os compradores. Esta notícia difere do relatório 'Intelligent World 2035' da Huawei, publicado recentemente, pois aqui são apresentadas informações concretas sobre a interconexão SuperPoD e o cronograma revisado do Atlas 960 para operadores que já avaliam os clusters Ascend.

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O laboratório de IA DeepSeek, sediado em Hangzhou, pretende instalar pelo menos 160.000 aceleradores de nova geração Ascend 950DT da Huawei no centro de dados em construção na Mongólia Interior, informaram fontes familiarizadas com o assunto e citadas pela Bloomberg.

Se o projeto for implementado nessa escala, esta implantação entrará entre os maiores clusters publicamente descritos construídos com silício Huawei para inteligência artificial e representará um avanço significativo em relação às instalações Ascend anteriores, que contavam com apenas dezenas de milhares de placas.

A empresa planeja usar as placas 950DT principalmente para tarefas de inferência — ou seja, para servir modelos de produção aos usuários, e não para trabalhos mais complexos de treinamento de novos sistemas. Embora a DeepSeek tenha experimentado anteriormente o hardware da Huawei para treinamento, para esta fase continua a depender dos aceleradores Nvidia.

O Ascend 950DT é posicionado como uma solução para tarefas de decodificação e treinamento; no entanto, o plano de curto prazo da DeepSeek separa essas duas funções em pilhas diferentes, refletindo os pontos fortes atuais dos aceleradores domésticos em serviços de alto volume.

Não são importantes apenas a quantidade de chips, mas também as ambições relativas à localização e ao consumo de energia. O campus na Mongólia Interior é descrito como gigawatt, capaz de fornecer eletricidade para cerca de 750.000 lares em plena carga. A energia ocidental barata e as condições de resfriamento correspondem ao modelo de 'dados orientais, computação ocidental', usado por muitos operadores chineses para cargas de trabalho intensivas de IA.

Os 160.000 dispositivos Ascend 950DT planejados cobrirão apenas parte dessa capacidade, deixando em aberto a questão de qual mistura de aceleradores preencherá o restante do local.

Os prazos de entrega dependem da capacidade da Huawei de produzir 950DT em grandes volumes. De acordo com fontes, espera-se que a escassez de memória de alto desempenho e a demanda competitiva de outros clientes limitem a produção de 950DT a algumas centenas de milhares este ano, o que pode fazer com que o pedido da DeepSeek leve mais de um ano para ser cumprido.

A DeepSeek também buscou apoio político para garantir uma distribuição maior e mais rápida das placas topo de linha da Huawei, já que outros compradores de serviços de nuvem e internet competem pela mesma linha.

Esta construção faz parte de uma tendência mais ampla de uso de aceleradores de IA domésticos para serviços em larga escala. Empresas chinesas já lançaram pequenos clusters Ascend, enquanto laboratórios continuam a combinar silício local para inferência com capacidades importadas ou alugadas no exterior para treinamento, quando necessário.

A DeepSeek e a Huawei não comentaram o plano declarado. Para os operadores que acompanham o mapa de capacidade de IA da China, esta história representa mais um teste para ver se o fornecimento de Ascend, a interconexão de rede, o fornecimento de energia e o resfriamento poderão acompanhar o tráfego de modelos em um centro de dados real.

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