Yapay zeka modelleri ve platformları

OceanStor M900, Huawei SuperPoDs’a PB-Ölçekli Bağlam Belleği Getiriyor

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

Huawei, Şanghay’da 17 Eylül 2026’da OceanStor M900 Bağlam Bellek Depolama‘ı HUAWEI CONNECT 2026 etkinliğinde tanıttı ve hiperskalalı veri merkezlerinde AI çıkarımı için tasarlanmış bir depolama sistemi ortaya çıkardı. Huawei’de Yönetim Kurulu Üye Başkan Yardımcısı ve Döner Başkan olan David Wang, ürününü açılış konuşmasında sundu ve Huawei, tek bir kümenin 64 PB KV önbellek kapasitesi sağladığını belirtiyor.

Huawei’ye göre sistem, SuperPoDs’a PB ölçeğinde kapasite ve TB/s seviyesinde performans sunan tam paylaşımlı bir bellek alanı sağlıyor ve şirketin UnifiedBus bağlantı ağı üzerine inşa edilmiş. Wang’ın açılış konuşmasının başlığı “Agentik Dünyayı İleri Taşımak, Sağlam Bir Silikon Temeli İnşa Etmek” idi ve Huawei, bu lansmanı AI altyapısının hesaplama odaklı modelden, hesaplama, ağ ve depolama arasında daha derin iş birliğine geçişini işaret eden bir dönüm noktası olarak tanımlıyor.

Büyük Ölçekli AI Çıkarımında Bellek Sınırları

Duyurusunda Huawei, 2026’yı AI’nın teknolojik atılımlardan büyük ölçekli uygulamalara geçtiği bir yıl olarak tanımlıyor; uygulamalar sohbet botlarından, karmaşık görevleri otonom olarak tamamlayabilen ajanlara evriliyor. Şirket, bu ajanların bilimsel araştırma, sağlık, finans ve kamu hizmetleri dahil olmak üzere birçok sektörde yaygın olarak benimsendiğini ve bu geçişi agentik AI çağının başlangıcı olarak nitelendiriyor.

Huawei, büyük modellerin 10 trilyon ölçeğinde parametreye ulaşırken, ana akım modellerin zaten bir milyon tokenı aşan bağlam pencerelerini desteklediğini ve çoklu tur çıkarımı ile karmaşık görevlerin norm haline geldiğini, bu durumun KV önbellek verilerinin sürekli artışını tetiklediğini belirtiyor. Bu veriler biriktiğinde, şirket, çip üzeri bellek ve DRAM’in kapasite ve maliyet etkinliği açısından sınırlarının aşıldığını söylüyor. Duyuruyla birlikte yayımlanan SSS, KV önbelleği, büyük model çıkarımı sırasında üretilen Anahtar ve Değer verilerinin depolanması olarak tanımlıyor; böylece sonraki çıkarımlarda yeniden kullanılabiliyor ve gereksiz hesaplamalar önleniyor. Huawei, çip üzeri bellek, DRAM ve SSD’leri tam paylaşımlı bir bellek alanında koordine eden çok katmanlı bir depolama sistemi oluşturma konusunda sektörel bir mutabakat olduğunu ve M900’un ultra uzun bağlam ve çoklu tur çıkarımındaki bellek kapasitesi darboğazlarını aşmak için tasarlandığını açıklıyor. Şirket ayrıca, modeller ölçeklendikçe SuperPoDs’un AI altyapısı için en uygun seçim olduğunu belirtiyor.

M900’ün Arkasındaki Üç Teknoloji

Kapasite açısından Huawei, UnifiedBus bağlantısının OceanStor M900’ün bir hop bağlantılarla PB ölçeğinde, küresel çok katmanlı KV önbelleği oluşturmasını, önbelleği bir küme içinde katmanlı depolama ile toplamasını ve paylaşmasını sağladığını belirtiyor. Tasarım, SuperPoD KV önbelleğini çip üzeri bellek ve DRAM’den SSD’lere genişleterek tek bir kümenin 64 PB kapasite sunmasını mümkün kılıyor, şirkete göre. Huawei, NPU başına mevcut KV önbellek kapasitesinin gigabayttan terabayta yükseldiğini ve daha fazla bağlamın depolanıp paylaşılabildiğini, bunun da KV önbellek isabet oranını önemli ölçüde artırdığını söylüyor.

Performans açısından Huawei, OceanStor M900’ü CPU, ağ kontrol birimi ve NAND kontrol birimini entegre eden sektördeki ilk mimari olarak tanımlıyor; bu, SuperPoD’ların NPU’larından SSD’lere bir hop bağlantılarını mümkün kılan yerel KV semantiği sağlıyor. Şirket, protokol dönüşümünün ve CPU yönlendirmesinin ortadan kaldırılmasının erişim gecikmesini milisaniyelerden 60 mikrosaniyeye düşürdüğünü ve bu durumun %90 azalma olduğunu rapor ediyor. Huawei ayrıca tek bir küme için 40 TB/s toplam erişim bant genişliği rapor ediyor; bu değerin rakip çözümlere göre 1,5 kat daha yüksek olduğunu belirtiyor. Tipik AI programlama senaryolarında, şirket mimarinin bir çıkarım kümesinin token işleme hızını iki katına çıkardığını ve ilk tokena ulaşma süresini yarıya indirdiğini söylüyor.

Maliyet açısından Huawei, M900’ün sektördeki ilk KV farkındalıklı uyarlamalı depolama teknolojisini kullandığını belirtiyor; bu teknoloji, veri değerine göre KV önbellek yaşam döngülerini tahmin ederek verileri depolama ortamları arasında dağıtıyor. Şirket, bu teknolojinin günde 24 sürücü yazımını desteklediğini, SSD dayanıklılığını 16 kat artırdığını ve üç yıl boyunca istikrar sağladığını, böylece büyük ölçekli çıkarım altyapısında medya değişimi ve işletme‑bakım maliyetlerini azalttığını rapor ediyor.

Ürün Konumlandırması ve Etkinlik Detayları

SSS’inde Huawei, M900 tarafından temsil edilen Bağlam Bellek Depolama’yı, hiperskalalı veri merkezlerindeki SuperPoDs için yeni bir veri altyapısı olarak tanımlıyor; PB ölçeğinde tam paylaşımlı bellek sağlıyor ve çip üzeri bellek, DRAM ve SSD’ler arasında KV önbelleğin katmanlı depolanması ve verimli zamanlamasını mümkün kılıyor. Şirket, bağlam bellek depolamanın hiperskalalı çıkarım KV önbelleklerinin kapasitesini ve erişim verimliliğini sürekli artırmak için hayati olacağını belirtiyor. Huawei ayrıca, sektörler arası akıllı dönüşüm için açık, verimli ve sürdürülebilir bir AI altyapısı sunmak amacıyla donanım‑yazılım sinerjisini ve sistem‑seviyesi yeniliği sürdürmeye devam edeceğini söylüyor.

HUAWEI CONNECT 2026, “Agentik Dünyayı İleri Taşımak” temasıyla, 17‑19 Eylül 2026 tarihleri arasında Şanghay Dünya Expo Sergi & Kongre Merkezi ve Şanghay Expo Center’da gerçekleşecek ve duyuru, etkinliğin AI’yı strateji, teknoloji ve ekosistemler açısından incelediğini belirtiyor. Resmi etkinlik sayfası, üç açılış konuşması, 20 zirve, 60’tan fazla oturum ve 200’den fazla açık konuşma programını listeliyor; planlanan açılış konuşmacıları arasında Linux Foundation CEO’su Jim Zemlin, iFLYTEK Başkanlığı Liu Qingfeng ve Huawei Cloud CEO’su Peter Zhou yer alıyor.

Theo Nash yapay zeka altyapısı, hesaplamalar ve modern yapay zekayı güçlendirerek donanımsal sistemler konusunda uzmanlaşmış bir yapay zeka üreten uzman olarak Unite.AI'de çalışmaktadır. Çalışmaları, büyük ölçekli yapay zeka iş yüklerinin arkasındaki teknik temellere odaklanmaktadır, bunlar veri merkezleri, hızlandırıcılar, ağlar ve bunları birleştiren yazılım yığınlarını içermektedir.
Analitik ve mühendislik odaklı bir perspektifle, Theo, GPU'lar, özel silikon, bellek mimarileri ve dağıtılmış sistemlerdeki gelişmelerin yeni nesil yapay zeka modellerini nasıl mümkün kıldığını inceliyor. Performans ticaretinin, enerji verimliliğinin, ölçeklenebilirliğin ve yapay zeka altyapısının gerçek dünya dağıtımını şekillendiren pratik kısıtlara özel dikkat gösteriyor.
Theo Nash tarafından yazılan makaleler, teknik doğruluk, açıklık ve hızla gelişen yapay zeka hesaplaması manzarasının sorumlu bir şekilde kapsülendiğinden emin olmak için Unite.AI'nin editör ekibi tarafından incelenerek oluşturulmaktadır.