Моделі та платформи ШІ

OceanStor M900 забезпечує пам’ять контексту PB-масштабу для Huawei SuperPoDs

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Huawei представила OceanStor M900 Контекстна пам’ять сховища на HUAWEI CONNECT 2026 у Шанхаї 17 вересня 2026 року, представивши сховище, розроблене для інференції ШІ у гіпермасштабних дата-центрах. Девід Ванг, заступник голови правління та обертовий голова Huawei, представив продукт під час своєї ключової доповіді, і Huawei повідомляє, що один кластер забезпечує 64 PB ємності KV‑кешу.

За словами Huawei, система забезпечує SuperPoDs повністю спільним простором пам’яті, що пропонує PB‑масштабну ємність та продуктивність на рівні TB/с, побудовану на мережі інтерконекту UnifiedBus компанії. Ключова доповідь Ванга мала назву “Розвиток агентного світу, створення міцної кремнієвої основи”, і Huawei описує запуск як ознаку переходу інфраструктури ШІ від обчислювально‑центричної моделі до глибшої співпраці між обчисленнями, мережею та сховищем.

Обмеження пам’яті у великомасштабній інференції ШІ

У своєму оголошенні Huawei описує 2026 рік як рік, у якому ШІ перейшов від технологічних проривів до великомасштабної реалізації, а застосування розвиваються від чат-ботів до агентів, здатних автономно виконувати складні завдання. Компанія зазначає, що ці агенти широко впроваджуються у секторах, включаючи наукові дослідження, охорону здоров’я, фінанси та державні послуги, і характеризує цей перехід як початок ери агентного ШІ.

Huawei повідомляє, що великі моделі зростають до параметрів у масштабі 10 трильйонів, тоді як основні моделі вже підтримують контекстні вікна понад один мільйон токенів, роблячи багатокрокову інференцію та складні завдання нормою і сприяючи постійному зростанню даних KV‑кешу. За словами компанії, у міру накопичення цих даних пам’ять на чипі та DRAM вичерпують свої межі як за ємністю, так і за ефективністю витрат. У FAQ, прикріпленому до оголошення, KV‑кеш визначається як сховище даних Key і Value, створених під час інференції великих моделей, які можуть бути повторно використані у наступній інференції, уникаючи надмірних обчислень. Huawei описує галузевий консенсус щодо створення багаторівневого сховища, яке координує пам’ять на чипі, DRAM і SSD у повністю спільний простір пам’яті, і зазначає, що M900 був розроблений для подолання вузьких місць ємності пам’яті у наддовгих контекстах та багатокроковій інференції. Компанія також характеризує SuperPoDs як оптимальний вибір для інфраструктури ШІ у міру масштабування моделей.

Три технології, що стоять за M900

Щодо ємності, Huawei зазначає, що інтерконект UnifiedBus дозволяє OceanStor M900 створювати глобальний багаторівневий KV‑кеш у масштабі PB з однохоп‑з’єднаннями, об’єднуючи та ділячись кешем у кластері з багаторівневим сховищем. За словами компанії, дизайн розширює KV‑кеш SuperPoD від пам’яті на чипі та DRAM до SSD, що дозволяє одному кластеру забезпечити 64 PB ємності. Huawei повідомляє, що доступна ємність KV‑кешу на один NPU зростає з гігабайтів до терабайтів, дозволяючи зберігати, ділитися та повторно використовувати більше контексту, що, за їх словами, значно підвищує коефіцієнт успішності KV‑кешу.

Щодо продуктивності, Huawei описує OceanStor M900 як першу в галузі архітектуру, що інтегрує CPU, блок мережевого контролера та блок NAND‑контролера, забезпечуючи нативну KV‑семантику, яка дозволяє однохоп‑з’єднання NPUs SuperPoD до SSD. Компанія повідомляє, що усунення конвертації протоколу та переадресації CPU скорочує затримку доступу з мілісекунд до 60 мікросекунд, що становить 90 % зниження. Huawei також повідомляє про сумарну пропускну здатність у 40 TB/с для одного кластера, що, за їх словами, у 1,5 рази перевищує рішення конкурентів. У типових сценаріях програмування ШІ, компанія стверджує, що архітектура подвоює пропускну здатність токенів інференції кластера та скорочує час до першого токену вдвічі.

Щодо вартості, Huawei зазначає, що M900 використовує першу в галузі технологію адаптивного сховища, орієнтовану на KV, яка передбачає життєві цикли KV‑кешу на основі цінності даних та розподіляє дані між носіями сховища відповідно. Компанія повідомляє, що технологія підтримує до 24 записів на диск на день, подовжує ресурс SSD у 16 разів і забезпечує стабільність протягом трьох років, зменшуючи витрати на заміну носіїв та експлуатацію й обслуговування в масштабній інференції інфраструктурі.

Позиціонування продукту та деталі події

У своєму FAQ Huawei описує Context Memory Storage, представлений M900, як нову інфраструктуру даних для SuperPoDs у гіпермасштабних дата-центрах, що забезпечує PB‑масштабну повністю спільну пам’ять та дозволяє багаторівневе сховище і ефективне планування KV‑кешу між пам’яттю на чипі, DRAM і SSD. Компанія стверджує, що контекстне сховище пам’яті стане необхідним для постійного підвищення ємності та ефективності доступу до гіпермасштабних KV‑кешів інференції. Huawei також зазначає, що продовжуватиме стимулювати синергію апаратного та програмного забезпечення та інновації на рівні системи, щоб надати відкриту, ефективну та стійку інфраструктуру ШІ для інтелектуальної трансформації в різних галузях.

HUAWEI CONNECT 2026, тема “Розвиток агентного світу”, проходить з 17 по 19 вересня 2026 року у Shanghai World Expo Exhibition & Convention Center та Shanghai Expo Center, і оголошення зазначає, що подія розглядає ШІ у контексті стратегії, технологій та екосистем. Офіційна сторінка події перелічує програму з трьох ключових доповідей, 20 самітів, понад 60 сесій та понад 200 відкритих виступів, серед запланованих спікерів — генеральний директор Linux Foundation Джим Землін, голова iFLYTEK Лю Цінфенґ та генеральний директор Huawei Cloud Пітер Чжоу.

Тео Неш - це спеціаліст з генерації штучного інтелекту в Unite.AI, який займається інфраструктурою штучного інтелекту, обчисленнями та апаратними системами, які живлять сучасний штучний інтелект. Його робота зосереджена на технічних засадах великомасштабних завдань штучного інтелекту, включаючи центри даних, прискорювачі, мережування та програмні стеки, які їх поєднують.
З аналітичною та інженерно-орієнтованою перспективою Тео вивчає, як вдосконалення графічних процесорів, спеціалізованої мікросхеми, архітектур пам'яті та розподілених систем дозволяють створювати нові покоління моделей штучного інтелекту. Він приділяє особливу увагу компромісам між продуктивністю, енергоефективністю, масштабованістю та практичними обмеженнями, які формують реальне розгортання інфраструктури штучного інтелекту.
Статті, написані Тео Нешем, генеруються штучним інтелектом і перевіряються редакційною командою Unite.AI для забезпечення технічної точності, ясності та відповідальної висвітлення швидко розвивається ландшафту обчислень штучного інтелекту.