Společnost Huawei na konferenci Huawei Connect 2026 v Šanghaji představila novou infrastrukturu určenou pro provoz stále větších modelů umělé inteligence a AI agentů. Základem je architektura UnifiedBus, která propojuje procesory, paměť a úložiště prostřednictvím jednotného komunikačního protokolu. Huawei ji zároveň využívá v systému Atlas 960E SuperPoD, který může obsahovat tisíce NPU.
UnifiedBus propojí CPU, NPU, paměť i úložiště
S rostoucí velikostí AI modelů podle Huawei nestačí pouze zvyšovat dostupný výpočetní výkon. Důležitým limitem se stává také rychlost komunikace mezi jednotlivými částmi výpočetního systému. To platí zejména u AI agentů, kteří mohou s modely komunikovat mnohokrát během jediné hodiny.
UnifiedBus proto funguje jako rychlá datová síť uvnitř výpočetní infrastruktury. Podle Huawei sjednocuje více než deset různých způsobů propojení pod jeden protokol a zvyšuje šířku pásma z úrovně 100 GB/s na úroveň TB/s.
Současně se má snížit latence RTT z 7 mikrosekund na 2 mikrosekundy. Architektura umožňuje přímé propojení CPU, NPU, paměti a SSD úložišť a jejich vzájemný přístup typu peer-to-peer.
Jeden systém může mít 4 096 NPU
Jedním z prvních systémů využívajících UnifiedBus je Atlas 960E SuperPoD. Huawei označuje jako SuperPoD řešení, v němž je velké množství výpočetních jednotek propojeno tak, aby fungovaly jako jeden celek.
Atlas 960E může obsahovat až 4 096 NPU a je určen především pro trénování a provoz rozsáhlých AI modelů. Huawei zároveň uvádí využití optické technologie Hi-ONE, která má snížit spotřebu energie o více než 550 kW a současně zvýšit spolehlivost systému.
Huawei počítá až s milionem NPU
Jednotlivé systémy Atlas 960E lze dále propojovat. Více SuperPoD může vytvořit SuperCluster s až 512 000 NPU. Při dalším škálování Huawei počítá s možností propojit v jednom clusteru až jeden milion NPU.
Nejde přitom pouze o infrastrukturu pro největší datová centra. Huawei chce UnifiedBus využívat také v menších konfiguracích. Dva vzduchem chlazené servery Atlas 650E lze například propojit tak, aby jejich 16 NPU fungovalo jako jeden výpočetní celek.
AI infrastruktura i pro menší firmy
Právě menší konfigurace mají podle Huawei umožnit podnikům provozovat AI modely přímo ve vlastní infrastruktuře, místo aby byly odkázány výhradně na externí cloudové služby.
Výhodou má být možnost postupně škálovat dostupný výkon podle konkrétních potřeb. UnifiedBus přitom zůstává stejným principem použitelný jak pro malé systémy, tak pro rozsáhlé clustery s tisíci výpočetních jednotek.
OceanStor M900 uchová kontext AI modelů
Huawei na konferenci představilo také OceanStor M900, úložiště kontextové paměti určené pro AI. Jeho úkolem je uchovávat velké množství dat potřebných při práci modelů s dlouhým kontextem a při opakovaných interakcích.
Vedle hardwaru Huawei rozvíjí také softwarový ekosystém. Platforma CANN, která slouží jako softwarová vrstva pro výpočetní platformu Ascend, je nově dostupná jako open source. Její další vývoj má podle společnosti probíhat také prostřednictvím open-source komunity. Huawei uvádí, že společně s více než 50 zákazníky, partnery a univerzitami vytvořilo 26 oborově zaměřených knihoven a spolupracuje s více než 90 open-source komunitami.
Zdroj: Huawei
