Huawei представила Ascend 960 SuperPoD с оптикой ближнего пакета на конференции Connect 2026

Высокопроизводительный кластерный суперузел Matrix от ZTE, ориентированный на внутренний рынок, построенный на архитектуре OEX компании, был включен в список «Основные достижения в области вычислительной мощности Китая» на Конференции по вычислительной мощности Китая в 2026 году, которая состоялась в Ланфанге, провинция Хэбэй.

Издание People's Posts and Telecommunications News, распространяемое через East Money, отметило участие ZTE среди десяти ключевых достижений, представленных на основном форуме в период с 11 по 13 сентября. Это признание отражает системный подход, демонстрируя, как модули, соединения и многовендорные поддоны графических процессоров упаковываются для масштабирования фабрик искусственного интеллекта, а не только производительность отдельных чипов.

OEX, что расшифровывается как Orthogonal Electrical eXchange, представляет собой ортогональное соединение без задней панели, которое напрямую связывает вычислительные и коммутационные поддоны, исключая необходимость во внутренних высокоскоростных кабелях. ZTE и ее партнеры заявляют о поддержке плотных конфигураций порядка 128 графических процессоров на один шкаф, сокращении трасс SerDes более чем на 30%, уменьшении точек отказа кабелей и использовании модульных поддонов, которые можно заменить за минуты вместо часов.

Конструкция Matrix сочетает электрическое коммутирование OEX внутри шкафа с распределенным оптическим коммутированием между шкафами. Целью является достижение сетевой задержки класса 100 наносекунд при одновременном снижении потерь при фотоэлектрическом преобразовании и энергопотребления соединений. Динамическая реконфигурация топологии на оптической среде позволяет настраивать кластеры под различные графы обучения без необходимости перестройки физической инфраструктуры.

Важным коммерческим преимуществом заявлено время адаптации. Благодаря стандартизации механических и электрических интерфейсов поддонов и поддержке множества протоколов соединения, ZTE утверждает, что циклы разработки всей машины и чипа могут сократиться примерно до трех-шести месяцев, по сравнению с предыдущими сроками в диапазоне 18–24 месяцев.

В рамках этого предложения используются многовендорные поддоны графических процессоров. Среди партнеров, работающих над решением OEX плюс оптический Matrix, упоминаются Lightelligence, Biren, MetaX, Enflame и Iluvatar. Эти компании занимаются фотонными аппаратными средствами соединения и различными линейками ускорителей, которые операторы кластеров могут комбинировать внутри одной структуры суперузла.

Покрытие конференции также отмечает наличие двух дорожных карт, продвигающих как электрические плюс оптические, так и оптические плюс оптические пути соединения, одновременно снижая потребление мощности оптических модулей на плотных соединениях.

Отдельно стоит отметить, что та же технология Matrix и ее применение получили признание на Конференции по искусственному интеллекту мира SAIL в 2026 году совместно с этими партнерами, что усиливает статус этого признания как части более широкого системного развития, а не как разовой награды.

Для покупателей, планирующих большие залы для обучения и инференса, это сигнал об инфраструктурных изменениях: открытые интерфейсы поддонов, более короткие петли адаптации от чипа до стойки и задержка между шкафами класса 100 наносекунд указывают на сдвиг конкурентного фокуса от отдельных ускорителей к полным системам суперузлов, способным интегрировать гетерогенные поддоны графических процессоров в течение последовательных продуктовых циклов.

AI-лаборатория DeepSeek, базирующаяся в Ханчжоу, намерена установить не менее 160 000 ускорителей нового поколения Ascend 950DT от Huawei в центре обработки данных, который находится в стадии строительства во Внутренней Монголии, как сообщили источники, знакомые с ситуацией и цитируемые Bloomberg.

Если проект будет реализован в таком масштабе, это развертывание войдет в число крупнейших публично описанных кластеров, построенных на кремнии Huawei для искусственного интеллекта, и станет значительным шагом вперед по сравнению с предыдущими установками Ascend, которые насчитывали всего десятки тысяч карт.

Компания планирует использовать карты 950DT преимущественно для задач инференса — то есть для обслуживания производственных моделей пользователям, а не для более сложной работы по обучению новых систем. Хотя DeepSeek ранее экспериментировала с оборудованием Huawei для обучения, для этого этапа она продолжает полагаться на ускорители Nvidia.

Ascend 950DT позиционируется как решение для задач как декодирования, так и обучения; однако краткосрочный план DeepSeek разделяет эти две функции на разных стеках, что отражает текущие сильные стороны отечественных ускорителей в области высокообъемного обслуживания.

Значимыми являются не только количество чипов, но и амбиции в отношении расположения и энергопотребления. Кампус во Внутренней Монголии описывается как гигаваттный, способный обеспечить электроэнергией около 750 000 домов при полной загрузке. Дешевая западная энергия и условия охлаждения соответствуют модели «восточные данные, западные вычисления», которую используют многие китайские операторы для плотных рабочих нагрузок ИИ.

Планируемые 160 000 единиц Ascend 950DT покроют лишь часть этой мощности, оставляя открытым вопрос о том, какой микс ускорителей будет заполнять остальную часть площадки.

Сроки поставки зависят от способности Huawei производить 950DT в больших объемах. По словам источников, ожидается, что дефицит высокопроизводительной памяти и конкурентный спрос со стороны других клиентов ограничат выпуск 950DT низкими сотнями тысяч в этом году, поэтому выполнение заказа DeepSeek может занять более года.

DeepSeek также добивалась политической поддержки для обеспечения более крупного и быстрого распределения топовых карт Huawei, поскольку другие покупатели облачных и интернет-сервисов конкурируют за ту же линейку.

Данная постройка является частью более широкого тренда на использование отечественных ускорителей ИИ для крупномасштабного обслуживания. Китайские компании уже запустили небольшие кластеры Ascend, в то время как лаборатории продолжают комбинировать местный кремний для инференса с импортными или арендованными за рубежом мощностями для обучения при необходимости.

DeepSeek и Huawei не комментировали заявленный план. Для операторов, следящих за картой вычислительных мощностей ИИ Китая, эта история представляет собой скорее проверку на прочность того, смогут ли поставки Ascend, сетевое взаимодействие, энергоснабжение и охлаждение соответствовать трафику моделей в условиях реального центра обработки данных.