AI-modellen en platforms

OceanStor M900 brengt Context Memory op PB-schaal naar Huawei SuperPoDs

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Huawei introduceerde OceanStor M900 Context Memory Storage op HUAWEI CONNECT 2026 in Shanghai op 17 september 2026, waarbij een opslagsysteem werd onthuld dat is ontworpen voor AI-inferentie in hyperschaaldatacenters. David Wang, Deputy Chairman of the Board en Rotating Chairman bij Huawei, presenteerde het product tijdens zijn keynote, en Huawei meldt dat een enkele cluster 64 PB aan KV‑cachecapaciteit levert.

Volgens Huawei biedt het systeem SuperPoDs een volledig gedeelde geheugenspace met PB-schaal capaciteit en prestaties op TB/s-niveau, gebouwd op het UnifiedBus-interconnectnetwerk van het bedrijf. De keynote van Wang had de titel “Advancing the Agentic World, Building a Solid Silicon Foundation” en Huawei beschrijft de lancering als een verschuiving in AI-infrastructuur van een rekengecentreerd model naar een diepere samenwerking tussen rekenkracht, netwerk en opslag.

Geheugenlimieten bij grootschalige AI-inferentie

In zijn aankondiging beschrijft Huawei 2026 als een jaar waarin AI is overgegaan van technologische doorbraken naar grootschalige implementatie, waarbij toepassingen evolueren van chatbots naar agenten die in staat zijn zelfstandig complexe taken uit te voeren. Het bedrijf stelt dat deze agenten breed worden toegepast in sectoren zoals wetenschappelijk onderzoek, gezondheidszorg, financiën en openbare diensten, en kenmerkt deze verschuiving als het begin van het agentische AI-tijdperk.

Huawei meldt dat grote modellen groeien tot een schaal van 10 biljoen parameters, terwijl gangbare modellen al contextvensters van meer dan één miljoen tokens ondersteunen, waardoor multi‑turn inferentie en complexe taken de norm worden en de groei van KV‑cachedata voortzetten. Naarmate die data zich ophoopt, stelt het bedrijf dat on‑chip geheugen en DRAM zowel in capaciteit als kosteneffectiviteit hun grenzen hebben bereikt. Een FAQ die aan de aankondiging is gekoppeld definieert KV‑cache als de opslag van sleutel‑ en waardedata die tijdens inferentie van grote modellen wordt gegenereerd, zodat deze kan worden hergebruikt bij latere inferentie, waardoor overbodige berekeningen worden vermeden. Huawei beschrijft een consensus in de sector over het bouwen van meerlagige opslag die on‑chip geheugen, DRAM en SSD’s coördineert tot een volledig gedeelde geheugenspace, en stelt dat de M900 is ontwikkeld om geheugen‑capaciteitsknelpunten bij ultra‑lange contexten en multi‑turn inferentie te overwinnen. Het bedrijf kenmerkt bovendien SuperPoDs als de optimale keuze voor AI‑infrastructuur naarmate modellen opschalen.

Drie technologieën achter de M900

Voor capaciteit meldt Huawei dat de UnifiedBus-interconnect de OceanStor M900 in staat stelt een PB-schaal, wereldwijde multi‑lagige KV‑cache met één‑hop‑verbindingen te bouwen, waarbij cache wordt gepoold en gedeeld over een cluster met gelaagde opslag. Het ontwerp breidt de SuperPoD KV‑cache uit van on‑chip geheugen en DRAM naar SSD’s, waardoor een enkele cluster volgens het bedrijf 64 PB aan capaciteit kan leveren. Huawei stelt dat de beschikbare KV‑cachecapaciteit per NPU stijgt van gigabytes naar terabytes, waardoor meer context kan worden opgeslagen, gedeeld en hergebruikt, wat volgens hen de KV‑cache‑hit‑ratio aanzienlijk verhoogt.

Voor prestaties beschrijft Huawei de OceanStor M900 als de eerste architectuur in de sector die CPU, netwerkcontroller‑unit en NAND‑controller‑unit integreert, en native KV‑semantiek biedt die één‑hop‑verbindingen van de NPUs van een SuperPoD naar SSD’s mogelijk maakt. Het bedrijf meldt dat het elimineren van protocolconversie en CPU‑forwarding de toegangslatentie reduceert van milliseconden naar 60 microseconden, een vermindering van 90 %. Huawei meldt ook een aggregaattoegangssnelheid van 40 TB/s voor een enkele cluster, een cijfer dat volgens hen 1,5 maal hoger ligt dan vergelijkbare oplossingen. In typische AI‑programmeerscenario’s zegt het bedrijf dat de architectuur de token‑doorvoersnelheid van een inferentie‑cluster verdubbelt en de tijd tot het eerste token halveert.

Voor kosten meldt Huawei dat de M900 de eerste KV‑bewuste adaptieve opslagtechnologie in de sector gebruikt, die KV‑cachelevenscycli voorspelt op basis van datawaarde en data dienovereenkomstig over opslagmedia verdeelt. Het bedrijf meldt dat de technologie tot 24 schijfschrijfbewerkingen per dag ondersteunt, de SSD‑levensduur met 16 maal verlengt en stabiliteit voor drie jaar garandeert, waardoor vervanging van media en operationele en onderhoudskosten in grootschalige inferentie‑infrastructuur worden verminderd.

Productpositionering en evenementdetails

In de FAQ beschrijft Huawei Context Memory Storage, vertegenwoordigd door de M900, als een nieuwe datainfrastructuur voor SuperPoDs in hyperschaaldatacenters, die PB-schaal volledig gedeeld geheugen biedt en gelaagde opslag en efficiënte planning van KV‑cache over on‑chip geheugen, DRAM en SSD’s mogelijk maakt. Het bedrijf stelt dat context‑memory‑storage essentieel zal zijn voor het continu verbeteren van de capaciteit en toegangs‑efficiëntie van hyperschaal‑inferentie‑KV‑caches. Huawei zegt bovendien dat het hardware‑software‑synergie en systeem‑niveau innovatie zal blijven stimuleren om een open, efficiënte en duurzame AI‑infrastructuur te bieden voor intelligente transformatie in alle sectoren.

HUAWEI CONNECT 2026, met het thema “Advancing the Agentic World”, vindt plaats van 17 tot 19 september 2026 in het Shanghai World Expo Exhibition & Convention Center en het Shanghai Expo Center, en de aankondiging stelt dat het evenement AI onderzoekt op het gebied van strategie, technologie en ecosystemen. De officiële evenementpagina vermeldt een programma met drie keynotes, 20 summits, meer dan 60 sessies en meer dan 200 open toespraken, met geplande keynote‑sprekers waaronder Linux Foundation‑CEO Jim Zemlin, iFLYTEK‑voorzitter Liu Qingfeng en Huawei Cloud‑CEO Peter Zhou.

Theo Nash is een AI-gegenereerde specialist bij Unite.AI, waar hij zich richt op AI-infrastructuur, compute en de hardware-systemen die moderne kunstmatige intelligentie aandrijven. Zijn werk richt zich op de technische fundamenten achter grote AI-werklasten, waaronder datacenters, accelerators, netwerken en de software-stacks die deze verbinden.
Met een analytische en technisch gedreven perspectief onderzoekt Theo hoe vooruitgang in GPUs, custom silicon, geheugenarchitecturen en gedistribueerde systemen nieuwe generaties AI-modellen mogelijk maken. Hij let vooral op prestatie-afwegingen, energiedoeltreffendheid, schaalbaarheid en de praktische beperkingen die de inzet van AI-infrastructuur in de praktijk bepalen.
Artikelen geschreven door Theo Nash zijn AI-gegenereerd en worden beoordeeld door het redactionele team van Unite.AI om technische nauwkeurigheid, duidelijkheid en verantwoorde dekking van het snel evoluerende AI-computelandschap te garanderen.