Huawei представляет OceanStor M900 для AI SuperPoDs, обеспечивая общий кеш KV класса петабайт
Подробнее
Pandaily
pandaily.com

Huawei представляет OceanStor M900 для AI SuperPoDs, обеспечивая общий кеш KV класса петабайт

Во время мероприятия Huawei Connect 2026 председательствующий директор Дэвид Ванг представил систему хранения искусственного интеллекта OceanStor M900, предназначенную для кластеров SuperPoDs, используемых для инференса в гипермасштабных системах. Этот продукт направлен на решение проблемы «стены памяти», которая возникает, когда окна контекста достигают миллиона токенов, а рабочие нагрузки агентов с множеством итераций увеличивают объем кеша KV сверх возможностей HBM и DRAM.

Huawei позиционирует M900 как общее пространство памяти класса петабайт, позволяющее инфраструктуре ИИ перейти от дизайна, ориентированного на вычисления, к совместному проектированию вычислительных ресурсов, сети и хранилища. На платформе Lingqu OceanStor M900 агрегирует и распределяет кеш KV, что дает возможность расширить память SuperPoD из оперативной памяти устройства на твердотельные накопители (SSD).

Компания утверждает, что один кластер может достигать емкости в 64 петабайта, переводя доступный кеш KV на один NPU из гигабайт в терабайты и повышая частоту попаданий в кеш для повторного использования длинного контекста. Такой подход рассматривает хранилище как дополнение к памяти инференса, а не как традиционный резервный или объектный уровень.

Основные заявления о производительности связаны с архитектурой «три в одном», включающей ЦПУ, сеть и контроллер дисков, с нативной поддержкой семантики KV. Huawei заявляет, что NPU могут обращаться к SSD за один шаг без необходимости трансляции протокола или пересылки через ЦПУ, что снижает задержку доступа с уровня миллисекунд до примерно 60 микросекунд — это сокращение примерно на 90%. Кроме того, система обеспечивает совокупную пропускную способность кластера около 40 ТБ/с, что примерно в 1,5 раза выше, чем в предыдущих отраслевых решениях. В типичном сценарии кодирования ИИ Huawei утверждает, что пропускная способность токенов может удвоиться, а время до первого токена сократится вдвое.

Контроль затрат достигается за счет адаптивного планирования, осведомленного о KV, которое прогнозирует ценность и жизненный цикл данных кеша KV на различных носителях. Huawei заявляет о возможности достижения до 24 DWPD и увеличении срока службы носителей SSD примерно в 16 раз, поддерживая стабильную работу в течение трех лет с меньшим количеством замен дисков. Независимым операторам все же потребуется самостоятельно проверить показатели задержки, пропускной способности и долговечности на своих SuperPoDs, однако M900 явно позиционируется как инфраструктура памяти для агентов и длинного контекста, дополняющая, а не являющаяся заменой решениям на базе чипов Ascend или межсоединений NPO.

Похожие сюжеты

DeepSeek планирует установить 160 000 чипов Huawei Ascend 950DT для кластера инференса в Внутренней Монголии
Подробнее
pandaily.com

DeepSeek планирует установить 160 000 чипов Huawei Ascend 950DT для кластера инференса в Внутренней Монголии

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.

Популярное