Модели и платформы ИИ

OceanStor M900 привносит контекстную память масштаба PB в Huawei SuperPoDs

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Huawei представила OceanStor M900 Контекстное хранилище памяти на HUAWEI CONNECT 2026 в Шанхае 17 сентября 2026 года, представив систему хранения, предназначенную для инференса ИИ в гипермасштабных дата‑центрах. Дэвид Ванг, заместитель председателя совета директоров и вращающийся председатель Huawei, представил продукт в рамках своего ключевого доклада, и Huawei заявляет, что один кластер обеспечивает 64 PB ёмкости KV‑кэша.

По словам Huawei, система предоставляет SuperPoDs полностью совместное пространство памяти с ёмкостью масштаба PB и производительностью уровня TB/с, построенной на межсоединительной сети UnifiedBus компании. Ключевой доклад Ванга получил название «Продвижение агентного мира, построение прочного кремниевого фундамента», и Huawei описывает запуск как знак перехода в инфраструктуре ИИ от модели, ориентированной на вычисления, к более глубокой интеграции вычислений, сети и хранения.

Ограничения памяти в масштабном AI‑инференсе

В своём объявлении Huawei описывает 2026 год как год, в котором ИИ перешёл от технологических прорывов к масштабной реализации, а приложения эволюционировали от чат‑ботов к агентам, способным автономно выполнять сложные задачи. Компания заявляет, что эти агенты широко применяются в таких секторах, как научные исследования, здравоохранение, финансы и государственные услуги, и характеризует этот переход как начало эпохи агентного ИИ.

Huawei сообщает, что крупные модели растут до масштаба 10 триллионов параметров, в то время как основные модели уже поддерживают контекстные окна более одного миллиона токенов, делая многоходовый инференс и сложные задачи нормой и способствуя продолжающемуся росту данных KV‑кэша. По мере накопления этих данных, компания отмечает, что память на кристалле и DRAM превышают свои пределы как по ёмкости, так и по экономической эффективности. В FAQ, приложенном к объявлению, KV‑кэш определяется как хранилище данных Key и Value, генерируемых во время инференса крупных моделей, которые могут быть повторно использованы в последующем инференсе, избегая избыточных вычислений. Huawei описывает отраслевой консенсус по построению многоуровневого хранения, координирующего память на кристалле, DRAM и SSD в полностью совместное пространство памяти, и заявляет, что M900 создан для преодоления узких мест ёмкости памяти в ультра‑длинных контекстах и многоходовом инференсе. Компания также характеризует SuperPoDs как оптимальный выбор для AI‑инфраструктуры по мере масштабирования моделей.

Три технологии, лежащие в основе M900

Что касается ёмкости, Huawei утверждает, что межсоединительная сеть UnifiedBus позволяет OceanStor M900 создать глобальный многоуровневый KV‑кэш масштаба PB с одношаговыми соединениями, объединяя и распределяя кэш по кластеру с уровневым хранением. По данным компании, дизайн расширяет KV‑кэш SuperPoD от памяти на кристалле и DRAM до SSD, позволяя одному кластеру обеспечить 64 PB ёмкости. Huawei сообщает, что доступная ёмкость KV‑кэша на один NPU увеличивается с гигабайт до терабайт, позволяя хранить, делиться и повторно использовать больший объём контекста, что, по их словам, значительно повышает коэффициент попадания KV‑кэша.

Что касается производительности, Huawei описывает OceanStor M900 как первую в отрасли архитектуру, интегрирующую CPU, блок сетевого контроллера и NAND‑контроллер, предоставляющую нативную KV‑семантику, позволяющую одношаговые соединения от NPU SuperPoD к SSD. Компания сообщает, что устранение преобразования протоколов и переадресации через CPU сокращает задержку доступа с миллисекунд до 60 микросекунд, что составляет снижение на 90 %. Huawei также сообщает о совокупной пропускной способности доступа в 40 TB/с для одного кластера, что, по их словам, в 1,5 раза превышает показатели конкурентов. В типичных сценариях программирования ИИ, компания утверждает, что архитектура удваивает пропускную способность токенов инференса кластера и сокращает время до первого токена вдвое.

Что касается стоимости, Huawei заявляет, что M900 использует первую в отрасли адаптивную технологию хранения, учитывающую KV, которая прогнозирует жизненный цикл KV‑кэша на основе ценности данных и соответственно распределяет данные по носителям. Компания сообщает, что технология поддерживает до 24 записей на диск в день, увеличивает срок службы SSD в 16 раз и обеспечивает стабильность в течение трёх лет, снижая затраты на замену носителей и эксплуатацию и обслуживание в инфраструктуре масштабного инференса.

Позиционирование продукта и детали мероприятия

В FAQ Huawei описывает Context Memory Storage, представленный M900, как новую инфраструктуру данных для SuperPoDs в гипермасштабных дата‑центрах, предоставляющую полностью совместимую память масштаба PB и позволяющую реализовать уровневое хранение и эффективное планирование KV‑кэша между памятью на кристалле, DRAM и SSD. Компания утверждает, что контекстное хранилище памяти будет ключевым для постоянного повышения ёмкости и эффективности доступа к KV‑кэшу гипермасштабного инференса. Huawei также заявляет, что будет продолжать развивать синергию аппаратного и программного обеспечения и системные инновации, чтобы предоставить открытое, эффективное и устойчивое AI‑решение для интеллектуальной трансформации отраслей.

HUAWEI CONNECT 2026, тема которого «Продвижение агентного мира», проходит с 17 по 19 сентября 2026 года в Shanghai World Expo Exhibition & Convention Center и Shanghai Expo Center, и в объявлении говорится, что мероприятие рассматривает ИИ с точки зрения стратегии, технологий и экосистем. Официальная страница события перечисляет программу из трёх ключевых докладов, 20 саммитов, более 60 сессий и более 200 открытых выступлений, среди запланированных спикеров — генеральный директор Linux Foundation Джим Землин, председатель iFLYTEK Лю Цинфэн и генеральный директор Huawei Cloud Питер Чжоу.

Тео Нэш - специалист, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, освещающий инфраструктуру ИИ, вычисления и аппаратные системы, которые обеспечивают современный искусственный интеллект. Его работа сосредоточена на технических основах, лежащих в основе крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ, включая центры данных, ускорители, сетевое взаимодействие и программные стеки, которые их объединяют.
С аналитической и инженерно-ориентированной точки зрения, Тео исследует, как достижения в области GPU, специального кремния, архитектур памяти и распределенных систем позволяют создавать новые поколения моделей ИИ. Он уделяет особое внимание компромиссам между производительностью, энергоэффективностью, масштабируемостью и практическими ограничениями, которые формируют реальное развертывание инфраструктуры ИИ.
Статьи, написанные Тео Нэшем, сгенерированы ИИ и рассмотрены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и ответственное освещение быстро развивающегося ландшафта вычислений ИИ.