AI-mallit ja alustat

OceanStor M900 tuo PB‑skaalan kontekstimuistin Huawei SuperPoD:eihin

mm
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa

Huawei esitteli OceanStor M900 Context Memory Storage tapahtumassa HUAWEI CONNECT 2026 Shanghaissa 17. syyskuuta 2026, paljastaen tallennusjärjestelmän, joka on suunniteltu AI‑päättelyyn hyper‑skaalan datakeskuksissa. David Wang, Huawei‑yhtiön hallituksen varapuheenjohtaja ja kiertopuhuja, esitteli tuotteen avainpuheessaan, ja Huawei kertoo, että yksi klusteri tarjoaa 64 PB KV‑välimuistikapasiteettia.

Huawei:n mukaan järjestelmä tarjoaa SuperPoD:eille täysin jaetun muistialueen, joka tarjoaa PB‑skaalan kapasiteetin ja TB/s‑tasoiset suorituskyvyt, ja se on rakennettu yhtiön UnifiedBus‑väyläverkkoon. Wangin avainpuheen otsikko oli “Advancing the Agentic World, Building a Solid Silicon Foundation”, ja Huawei kuvaa lanseerausta merkkinä siirtymästä AI‑infrastruktuurissa laskentakeskeisestä mallista kohti syvempää yhteistyötä laskennan, verkon ja tallennuksen välillä.

Muistirajat laajamittaisessa AI‑päättelyssä

Ilmoituksessaan Huawei kuvaa vuotta 2026 vuodeksi, jolloin AI on siirtynyt teknologisista läpimurroista laajamittaiseen käyttöönottoon, ja sovellukset ovat kehittyneet chatbotteista agenteiksi, jotka pystyvät itsenäisesti suorittamaan monimutkaisia tehtäviä. Yhtiön mukaan näitä agenteja on laajasti otettu käyttöön sektoreilla, kuten tieteellisessä tutkimuksessa, terveydenhuollossa, rahoituksessa ja julkisissa palveluissa, ja se pitää tätä siirtymää agenttisen AI‑kauden alkuna.

Huawei kertoo, että suuret mallit kasvavat kohti 10 triljoonan parametrin mittakaavaa, kun taas valtavirtaiset mallit tukevat jo kontekstin ikkunoita, jotka ylittävät miljoona tokenia, tehden monivaiheisesta päättelystä ja monimutkaisista tehtävistä normin ja edistäen KV‑välimuistitietojen jatkuvaa kasvua. Kun nämä tiedot kerääntyvät, yhtiön mukaan sirun sisäinen muisti ja DRAM on työnnetty kapasiteetin ja kustannustehokkuuden rajoille. Ilmoitukseen liitetty FAQ määrittelee KV‑välimuistin suurten mallien päättelyn aikana syntyvän avain‑ ja arvo‑datan tallennukseksi, jotta se voidaan uudelleenkäyttää myöhemmässä päättelyssä, välttäen turhaa laskentaa. Huawei kuvaa teollisuuden yhteisymmärrystä monitasoisen tallennuksen rakentamisesta, joka koordinoi sirun sisäisen muistin, DRAM‑muistin ja SSD‑levyt täysin jaetuksi muistialueeksi, ja toteaa, että M900 on rakennettu ylittämään muistikapasiteettirajoitteet erittäin pitkissä konteksteissa ja monivaiheisessa päättelyssä. Yhtiö pitää myös SuperPoD:eja optimaalisena valintana AI‑infrastruktuurissa mallien skaalautuessa.

M900:n takana olevat kolme tekniikkaa

Kapasiteetin osalta Huawei kertoo, että UnifiedBus‑väylä mahdollistaa OceanStor M900:n rakentaa PB‑skaalan, globaali monitasoinen KV‑välimuisti yhden hypyn yhteyksillä, keräten ja jakaen välimuistia klusterin sisällä kerrospohjaisella tallennuksella. Suunnittelu laajentaa SuperPoD:n KV‑välimuistin sirun sisäisestä muistista ja DRAM‑muistista SSD‑levyihin, mikä mahdollistaa yhden klusterin tarjoavan 64 PB kapasiteettia yhtiön mukaan. Huawei sanoo, että saatavilla oleva KV‑välimuistikapasiteetti per NPU nousee gigatavuista teratavuiksi, jolloin enemmän kontekstia voidaan tallentaa, jakaa ja käyttää uudelleen, mikä hänen mukaansa nostaa merkittävästi KV‑välimuistin osumaprosenttia.

Suorituskyvyn osalta Huawei kuvaa OceanStor M900:n teollisuuden ensimmäiseksi arkkitehtuuriksi, joka integroi CPU:n, verkkokontrolleriyksikön ja NAND‑kontrolleriyksikön, tarjoten natiivi KV‑semantiikkaa, joka mahdollistaa yhden hypyn yhteydet SuperPoD:n NPU:ista SSD‑levyihin. Yhtiö raportoi, että protokollamuunnoksen ja CPU‑välityksen poistaminen lyhentää pääsylatenssia millisekunneista 60 mikrosekuntiin, 90 %:n väheneminen. Huawei raportoi myös 40 TB/s:n yhteenlasketun pääsyläpimenoajan yhdelle klusterille, mikä on 1,5‑kertainen verrattuna kilpailijoiden ratkaisuihin. Tyypillisissä AI‑ohjelmointitilanteissa yhtiön mukaan arkkitehtuuri kaksinkertaistaa päättelyn klusterin token‑läpäisyn ja puolittaa ensimmäisen tokenin odotusajan.

Kustannusten osalta Huawei kertoo, että M900 käyttää teollisuuden ensimmäistä KV‑tietoista adaptiivista tallennustekniikkaa, joka ennustaa KV‑välimuistin elinkaaret datan arvon perusteella ja jakaa tiedot tallennusvälineiden kesken sen mukaisesti. Yhtiö raportoi, että teknologia tukee jopa 24 levyn kirjoitusta päivässä, pidentää SSD‑kestävyyttä 16‑kertaisesti ja takaa kolmen vuoden vakauden, mikä vähentää median vaihtoa sekä operointi‑ ja ylläpitokustannuksia laajamittaisessa päättelyssä infrastruktuurissa.

Tuotteen asemoituminen ja tapahtuman tiedot

FAQ‑osassaan Huawei kuvaa kontekstimuistivarastoa, jonka M900 edustaa, uutena datainfrastruktuurina SuperPoD:eille hyper‑skaalan datakeskuksissa, tarjoten PB‑skaalan täysin jaetun muistin ja mahdollistamalla kerrospohjaisen tallennuksen sekä tehokkaan KV‑välimuistin ajoituksen sirun sisäisen muistin, DRAM‑muistin ja SSD‑levyjen välillä. Yhtiö toteaa, että kontekstimuistivarasto on olennaista hyperskaalan päättelyn KV‑välimuistien kapasiteetin ja pääsyt tehokkuuden jatkuvassa parantamisessa. Huawei sanoo myös jatkavansa laitteisto‑ohjelmistosynergiaa ja järjestelmätason innovaatiota tarjotakseen avoimen, tehokkaan ja kestävän AI‑infrastruktuurin älykkäälle muutokselle eri toimialoilla.

HUAWEI CONNECT 2026, jonka teema on “Advancing the Agentic World”, järjestetään 17.–19. syyskuuta 2026 Shanghai World Expo Exhibition & Convention Centerissa sekä Shanghai Expo Centerissä, ja ilmoituksen mukaan tapahtuma tarkastelee AI:ta strategian, teknologian ja ekosysteemien näkökulmasta. Virallisella tapahtumasivulla on ohjelma, jossa on kolme avainpuhetta, 20 huippukokousta, yli 60 istuntoa ja yli 200 avointa puhetta, ja avainpuheenvuoroon on varattu puhujia, kuten Linux Foundationin toimitusjohtaja Jim Zemlin, iFLYTEK:n puheenjohtaja Liu Qingfeng ja Huawei Cloudin toimitusjohtaja Peter Zhou.

Theo Nash on tekoälygeneroitu asiantuntija Unite.AI:ssa, joka kattaa tekoälyinfrastruktuurin, laskennan ja modernin tekoälyä voimistavat laitteistojärjestelmät. Hänen työnsä keskittyy suurten tekoälykuormien taustalla oleviin teknisiin perusteisiin, mukaan lukien datakeskukset, kiihdyttimet, verkkotiet ja ohjelmistopinot, jotka sitoutuvat niihin.
Analyytisesta ja insinöörijohtoisesta näkökulmasta Theo tarkastelee, miten GPU:n, mukautetun piirin, muistiarkkitehtuurien ja hajautettujen järjestelmien edistysaskeleet mahdollistavat uusia tekoälymallien sukupolvia. Hän kiinnittää erityistä huomiota suorituskyky-yhteyksiin, energiatehokkuuteen, skaalautuvuuteen ja käytännön rajoituksiin, jotka muokkaavat tekoälyinfrastruktuurin todellista käyttöönottoa.
Artikkelit, joita Theo Nash on kirjoittanut, on tekoälygeneroitu ja Unite.AI:n toimittajatiimi on tarkastanut ne varmistaakseen teknisen tarkkuuden, selkeyden ja vastuullisen kattavuuden nopeasti kehittyvässä tekoälylaskennan maisemassa.