Rywalizacja o moc obliczeniową AI od dawna nie sprowadza się do jednego szybkiego chipu. Huawei prezentuje Atlas 960E SuperPoD, kompletną maszynę, w której ma współpracować do 4096 procesorów AI. W ten sposób chińska firma buduje alternatywę dla infrastruktury Nvidii.
Huawei zaprezentował system 17 września podczas HUAWEI CONNECT 2026. Najciekawszy element znajduje się między chipami: połączenia optyczne, które mają przesyłać ogromne ilości danych. Przy dużym modelu AI szybki procesor niewiele pomaga, jeśli ciągle musi czekać na sąsiednie układy.
Dlaczego tysiące chipów muszą tworzyć jeden zespół
Duży model AI nie zawsze mieści się w pamięci jednego procesora. Zadania są dzielone, a poszczególne części nieustannie wymieniają informacje. Przypomina to ogromny warsztat: dodatkowi pracownicy pomagają tylko wtedy, gdy materiały i instrukcje docierają do wszystkich na czas.
Huawei próbuje więc projektować cały komputer jako jedną całość. W zapowiedzi Atlas 960E firma opisuje UnifiedBus, odpowiadający za połączenia i wspólne adresowanie pamięci. Maszyna otrzyma też pełne chłodzenie cieczą.
Światło przenosi dane dalej
Technologia optyczna nosi nazwę NPO, od near-package optics. Elementy optyczne umieszcza się w niej blisko chipów. Huawei wykorzystuje do tego moduł Hi-ONE, dla którego podaje przepustowość 7,2 terabita na sekundę.
Atlas 960E zaprojektowano do łączenia maksymalnie 4096 układów NPU. Taka neural processing unit to procesor wykonujący obliczenia sieci neuronowych. Huawei kieruje nową infrastrukturę do trenowania i uruchamiania bardzo dużych modeli AI. Większe klastry składają się następnie z wielu takich systemów.
Huawei buduje cały zestaw narzędzi
To podejście nie wzięło się znikąd. W wcześniejszym Atlas 900 A3 Huawei łączył już do 384 chipów Ascend 910C. Rodzina SuperPoD rozwija łańcuch własnych procesorów, sieci i konstrukcji serwerów.
To inny sposób patrzenia na wyścig chipów. Pytanie dotyczy już nie tylko szybkości obliczeń pojedynczego elementu, lecz także ilości użytecznej pracy wykonywanej przez całą instalację. Liczą się również pamięć, połączenia, chłodzenie i zużycie energii całego zestawu.
Nvidia ma więcej niż szybki sprzęt
Pozycja Nvidii także opiera się na kompletnej platformie. Dzięki CUDA programiści mogą zlecać obliczenia procesorom GPU. Firma dostarcza ponadto biblioteki i narzędzia przyspieszające często używane obliczenia. Kto pracował z nimi przez lata, nie zmieni platformy jednym kliknięciem.
Huawei przeciwstawia temu własne środowisko CANN. Firma twierdzi, że jest ono już rozwijane jako open source wraz ze społecznością programistów. Ma to zachęcać do przenoszenia modeli i aplikacji na sprzęt Ascend.
Prawdziwa rywalizacja rozgrywa się w centrum danych
Maksymalna liczba chipów nie mówi jeszcze, ile klient ostatecznie zapłaci za użyteczną odpowiedź AI. Oprogramowanie musi dobrze wykorzystywać system, chipy muszą być dostępne w wystarczającej liczbie, a całość działać niezawodnie. Wielkie teoretyczne wartości mocy obliczeniowej to zatem tylko część historii.
Ciekawe jest to, że Huawei próbuje konkurować jednocześnie na wszystkich tych poziomach. Chiński rywal sprzedaje wizję całej fabryki AI: od procesora, przez połączenia, po narzędzia programistyczne. To sprawia, że walka z Nvidią wykracza daleko poza porównanie dwóch chipów.
