Американские экспортные ограничения не помешали Huawei заполнить освободившуюся на китайском рынке нишу. По словам главы компании Эрика Сюя (Eric Xu), по продажам в Китае чипы Ascend обогнали продукцию NVIDIA, сообщает The Register.

В пресс-релизе компании отмечается, что статистику о рыночной доле NVIDIA в КНР собрать непросто, но, судя по полученным Huawei данным, Ascend уже впереди. Сюй отметил, что его соотечественники остро ощущают, когда следует действовать быстро и не принимают будущее, в котором кто-то извне будет принимать решения, сможет ли КНР получать доступ к определённым продуктам.

Администрация Трампа после прихода к власти в США постепенно смягчила ограничения на поставки американских ускорителей в Китай, а к концу прошлого года даже объявила о разрешении продаж ускорителей NVIDIA H200. Тем не менее, решение было принято с опозданием. Пока NVIDIA ожидала разрешения, Пекин, озабоченный запретом на поставку менее производительных H20 ранее в том же году, начал принимать экстренные меры. Чиновники начали стимулировать переход китайских компаний на ускорители местного производства. В ходе финансового отчёта NVIDIA за II квартал было озвучено, что компания начала поставки небольших партий H200 в регион, но на эти поставки пришлось менее 1 % выручки компании от бизнеса ЦОД.

Сюй подчеркнул, что китайские ускорители не такие производительные, как импортные, зато их поставки гарантированы, поэтому для правительства КНР и Huawei совершенно очевидно, что необходимо стремиться к полной самостоятельности в производстве чипов и суверенитету цепочки поставок для выпуска полупроводников в целом.

Источник изображения: Huawei

Хотя по формальным признакам новейшие ускорители Huawei всё ещё уступают продуктам NVIDIA и AMD, это компенсируется масштабами внедрения. Компания представила кластер Atlas 950 SuperCluster на сотни тысяч чипов, а новая архитектура поддерживает обучение и инференс моделей с триллионами параметров и масштабирование до миллиона ускорителей. На днях Huawei представила Atlas 960E SuperPoD на базе UnifiedBus и технологии NPO (Near-Packaged Optics).

Впрочем, Сюй признал, что за пределами Китая Huawei, вероятно, ещё некоторое время не будет рассматриваться как угроза NVIDIA, поскольку у компании недостаточно производственных мощностей для удовлетворения спроса даже в Китае. Расширение присутствия за рубежом пока не планируется, поскольку приоритет отдаётся китайским заказчикам. При этом бизнесмен признал, что ведутся поставки ограниченному числу заказчиков за рубежом.

Переходу на продукты Huawei способствует не только давление китайских властей, поощряющих это, но и изменение программных подходов. Например, с чипами Huawei более года работает DeepSeek. Как считают в HiSilicon, входящей в структуру Huawei, основное препятствие было связано не с аппаратной частью. Речь шла о программном «барьере» для ускорителей Ascend и продуктов других компаний помимо NVIDIA. В компании отметили, что ситуация изменилась за последние 18 мес.

Если ещё два года назад обучение ИИ осуществлялось в основном с помощью фреймворка PyTorch поверх экосистемы CUDA, то теперь изменения в архитектуре ИИ-моделей подтолкнули разработчиков к пересмотру подходов и снижению зависимости от специальных возможностей CUDA. Передовые ИИ-лаборатории более не считают экосистему CUDA такой важной, как два года назад. В связи с этим DeepSeek на днях представила набор программных инструментов, призванных упростить использование Huawei Ascend и другим ИИ-разработчикам.

Huawei же ускоряет разработку новых чипов. В начале 2027 года выйдут ИИ-ускорители Huawei Ascend 960DT, а в III квартале должна появиться модель Ascend 960PR. В 2028 году ожидается ускоритель Ascend 970 с 288 Гбайт памяти с пропускной способностью 14,4 Тбайт/с.

Huawei анонсировала ИИ-систему Atlas 960E SuperPoD. Это, как утверждается, первый в отрасли кластер с технологией NPO (Near-Packaged Optics), предназначенный для работы с большими языковыми моделями, насчитывающими до 10 трлн параметров.

В составе Atlas 960E SuperPoD применяются оптические модули Hi-ONE на базе NPO. Данная технология предполагает монтаж оптического движка в виде отдельного узла на плате рядом с ASIC: преимуществами подхода являются снижение задержек и энергопотребления, а также возможность замены компонента при выходе из строя. Пропускная способность достигает 7,2 Тбит/с.

Atlas 960E SuperPoD может оснащаться ИИ-ускорителями Huawei Ascend 960, включая будущие изделия 960DT и 960PR. Посредством NPO могут быть связаны до 4096 карт: в случае Ascend 960DT суммарная FP4-производительность составит до 16 Эфлопс. При этом 5500 оптических движков Hi-ONE могут заменить 48 тыс. традиционных оптических модулей стандарта 800G. Это снижает энергопотребление более чем на 550 кВт, одновременно удваивая время безотказной работы системы: показатель доступности достигает 99,8 %.

Источник изображения: Huawei

Платформа предполагает применение интерконнекта нового поколения UnifiedBus (UB), который обеспечивает пропускную способность в несколько Тбайт/с и задержку (RTT) на уровне 2 мкс. UnifiedBus даёт возможность сформировать единый пул памяти объёмом до 256 Тбайт. Через сеть UnifiedBus и RoCE отдельные экземпляры SuperPoD можно объединять в суперкластеры (SuperCluster). В частности, двухуровневая четырёхплоскостная архитектура Clos позволяет связать воедино до 512 тыс. NPU. А в сочетании с топологией Multi-rail такой кластер может насчитывать до 1 млн ускорителей.

Huawei объявила о разработке архитектуры интерконнекта нового поколения UnifiedBus (UB). Технология призвана решить проблемы скорости передачи данных в крупномасштабных вычислительных кластерах, ориентированных на ресурсоёмкие задачи ИИ.

В традиционных системах для ЦОД эффективность использования ресурсов снижается по мере масштабирования платформы. Так, в кластере из 100 тыс. NPU фактически задействуется всего около 20 % доступной вычислительной мощности, в то время как оставшиеся ресурсы простаивают в ожидании данных, утверждает Huawei. Обучение модели с триллионами параметров требует передачи колоссальных объёмов промежуточных сведений, а современные ИИ-агенты регулярно генерируют запросы, создавая постоянную нагрузку на коммуникационные линии.

Всё это приводит к необходимости гибкого перераспределения меняющейся нагрузки между CPU и NPU. Кроме того, резко возрастают требования к хранению данных на всех уровнях вычислительных платформ. В результате, недостаточная пропускная способность интерконнекта становится главным узким местом, ограничивающим производительность современных ИИ-кластеров.

Источник изображения: Huawei

Архитектура UnifiedBus позволяет устранить существующие недостатки, объединив более десяти различных протоколов и увеличив общую пропускную способность интерконнекта с примерно 100 Гбайт/с до уровня в несколько Тбайт/с, тогда как задержка (RTT) уменьшается с 7 до 2 мкс. Новая архитектура также предусматривает единую глобальную адресацию памяти внутри ИИ-узлов SuperPoD. Помимо этого, UnifiedBus напрямую соединяет CPU, NPU, RAM и SSD, обеспечивая децентрализованную одноранговую связь между ними и гибкое распределение имеющихся ресурсов.

В рамках концепции UnifiedBus чипы DDR выступают в качестве альтернативной памяти для NPU, снижая задержки для поисковых, рекомендательных и других сервисов, а также удваивая производительность векторного поиска. При этом сокращаются требования к ёмкости HBM в составе ИИ-ускорителей. В целом, UnifiedBus служит глобальной «магистралью данных» со сверхвысокой пропускной способностью и малой задержкой, обеспечивая гибкое масштабирование вычислительных ресурсов.

Специальный модуль интерконнекта UnifiedBus LinkBlade с бескабельным дизайном обеспечивает высокоскоростную связь внутри стоек вычислительного кластера. Утверждается, что в составе SuperPoD с 4096 NPU применение LinkBlade позволяет сэкономить около 196 км медных соединений. Для обмена данными между отдельными стойками решение UnifiedBus LinkDevice предлагает 176 портов с пропускной способностью 1,6 Тбит/с каждый, обеспечивая полностью оптическое соединение со скоростью 280 Тбит/с. При этом могут формироваться кластеры с миллионами NPU.

Huawei продемонстрировала суперкластер для работы с агентным ИИ на базе UnifiedBus, который состоит из узлов SuperPoD TaiShan 950 и Atlas 960, хранилища данных OceanStor M900 и коммутатора Xinghe UBG. Эта платформа поддерживает многоуровневое объединение ресурсов, обеспечивая эффективную работу с различными нагрузками.

Компания Huawei, по сообщению The Register, продемонстрировала оптические модули NPO (Near-Packaged Optics), предназначенные для организации высокоскоростного интерконнекта в дата-центрах для ИИ-задач.

В традиционных коммутаторах оптические блоки обычно располагаются на передней панели, а длина соединения от собственно чипа до собственно оптических компонентов довольно велика. Энергопотребление и тепловыделение таких решений увеличиваются с ростом скоростей передачи данных, что становится серьезной проблемой в свете активного внедрения стандартов 800 Гбит/с и 1,6 Тбит/с. Кроме того, длинные электрические трассы и интенсивная обработка сигналов в DSP приводят к увеличению задержек.

Источник изображения: The Register

Одним из способов повышения эффективности является применение технологии CPO (Co-Packaged Optics). Она предполагает размещение оптического модуля на той же подложке, что и ASIC. Такой подход обеспечивает небольшие задержки и низкое энергопотребление, однако затрудняет замену вышедших из строя оптических модулей и значительно удорожает производство. В результате, возрастают эксплуатационные затраты в ЦОД.

Платформа NPO, предложенная компанией Huawei, предусматривает монтаж оптического движка в виде отдельного компонента на плате рядом с ASIC. При этом конструкция NPO исключает необходимость в отдельном DSP-чипе — соответствующие функции интегрируются в ASIC. Таким образом, сохраняется возможность замены оптического модуля в случае его выхода из строя, тогда как задержки по сравнению с традиционными решениями снижаются со 100 до 10 нс, а энергопотребление уменьшается примерно на 60 %.

В NPO-решении Huawei используются 36 линий 200G, что в сумме даёт 7,2 Тбит/с. Предполагается, что предложенная технология будет использоваться в следующих поколениях ИИ-узлов SuperPoD.

Huawei представила платформу OceanStor M900, спроектированную для работы с KV-кешем в крупномасштабных дата-центрах. Новинка позволяет решить проблему нехватки DRAM, которая создает «бутылочное горлышко» в современных ИИ-кластерах.

Отмечается, что в настоящее время в сфере ИИ наблюдается переход от технологических экспериментов к широкомасштабному внедрению. Приложения ИИ эволюционировали от чат-ботов до агентов, способных автономно выполнять сложные задачи. Большие языковые модели (LLM) нового поколения могут насчитывать до 10 трлн параметров. Современные системы с огромными контекстными окнами (более 1 млн токенов) и многошаговые ИИ-агенты генерируют колоссальные объёмы KV-кеша, для обработки которого ресурсов HBM и DRAM недостаточно. Платформа OceanStor M900 помогает преодолеть эти ограничения путём использования высокоскоростных SSD.

По заявлениям Huawei, в OceanStor M900 впервые в отрасли применена передовая архитектура, объединяющая CPU, сетевой контроллер и контроллер NAND. Она обеспечивает собственную KV-семантику для одношагового соединения ИИ-ускорителей в составе узлов SuperPoD с твердотельными накопителями. Это устраняет необходимость применения различных протоколов, благодаря чему задержка доступа сокращается на 90 % по сравнению с традиционными подходами — с нескольких миллисекунд до 60 мкс. Один кластер обеспечивает суммарную пропускную способность до 40 Тбайт/с, что в 1,5 раза выше, чем у существующих решений. При этом объём памяти, доступной для каждого нейропроцессора (NPU), увеличивается с гигабайт до терабайт.

Источник изображения: Huawei

Платформа OceanStor M900 использует высокоскоростной интерконнект UnifiedBus. Общая вместимость может достигать 64 Пбайт. В системе реализована технология адаптивного хранения (KV-Aware Adaptive Storage), которая прогнозирует жизненный цикл KV-кеша и перераспределяет нагрузку между SSD для достижения максимальной эффективности и надёжности. В результате, показатель DWPD (полных перезаписей в сутки) для установленных SSD поднимается до 24, что в 16 раз превосходит обычные значения. Благодаря этому значительно снижаются расходы на эксплуатацию, поскольку сокращается необходимость в замене дорогостоящих накопителей.

В целом, OceanStor M900 позволяет раскрыть вычислительную мощность SuperPoD-устройств, ресурсы которых в противном случае могут простаивать из-за нехватки памяти для работы с KV-кешем.

Huawei поделилась планами по выпуску новых ИИ-ускорителей Ascend. Сообщается, что в I квартале следующего года дебютирует изделие Ascend 960DT, которое придёт на смену Ascend 950. В состав 960DT (аббревиатура расшифровывается как Decode/Training — декодирование/обучение) войдут 288 Гбайт памяти с пропускной способностью 9,6 Тбайт/с — в 2,4 раза больше по сравнению с Ascend 950. При этом сетевые источники указывают на использование памяти HiZQ — собственного решения Huawei, позиционирующегося в качестве альтернативы НВМ. Пропускная способность интерконнекта Ascend 960DT составит 2,2 Тбайт/с.

Для нового ускорителя заявлена поддержка форматов FP32, HF32, FP16, BF16, FP8, MXFP8, HiF8, MXFP4 и HiF4. ИИ-производительность в режиме FP8 будет достигать 2 Пфлопс, в режиме FP4 — 4 Пфлопс. В один кластер могут объединяться тысячи таких изделий для масштабирования быстродействия. В частности, посредством NPO могут быть связаны до 4096 эксземпляров Ascend 960DT, что обеспечит суммарную FP4-производительность на уровне 16 Эфлопс.

Источник изображения: wccftech.com

На III четверть 2027 года намечен анонс карты Ascend 960PR (Prefill/Recommenders — заполнение/рекомендации). Она будет нести на борту 192 Гбайт памяти с пропускной способностью 2,4 Тбайт/с (скорость интерконнекта сохранится на уровне 2,2 Тбайт/с). Это решение обеспечит быстродействие до 2 Пфлопс на операциях FP8 и до 8 Пфлопс в режиме FP4.

В 2028 году, как ожидается, появится ускоритель Ascend 970 с 288 Гбайт памяти с пропускной способностью 14,4 Тбайт/с. У данной модели пропускная способность интерконнекта поднимется до 4,4 Тбайт/с. Производительность FP8 и FP4 — до 3,6 и 14 Пфлопс соответственно. Наконец, на 2029-й запланирован выпуск изделия Ascend 980 с 384 Гбайт памяти (38,4 Тбайт/с) и интерконнектом на 8 Тбайт/с. Карта сможет выдавать 7,2 Пфлопс на операциях FP8 и 28 Пфлопс в режиме FP4.

Компания Huawei представила четырёхуровневый 3D-ЦОД в Уху (Wuhu, провинция Аньхой, Китай) с вертикально расположенными системами охлаждения, вычислительным оборудованием, энергосистемами и резервным источником питания, сообщил ресурс TechRepublic. По словам компании, архитектура разработана для размещения более плотной ИИ-инфраструктуры, включая кластеры суперузлов, содержащие более 100 тыс. ускорителей.

Использование ИИ-ускорителей в ЦОД влечёт за собой гораздо более высокую плотность энергопотребления. По словам Huawei, мощность серверных стоек выросла с нескольких киловатт до 100 кВт и 200 кВт и, как ожидается, продолжит увеличиваться. А использование масштабных моделей с триллионами параметров и быстро растущий спрос на токены предъявляют повышенные требования к ИИ-инфраструктуре искусственного интеллекта. Поэтому кластеры на базе суперузлов Ascend с более чем 100 тыс. картами станут базовой конфигурацией.

Источник изображения: Huawei

«Мы рассматриваем ЦОД как стандартный продукт, который можно тиражировать в больших масштабах, а не как индивидуальный инженерный проект», — заявили в компании. По словам Huawei, более 90 % механических и электрических систем для ЦОД могут предлагаться уже в собранном виде, что сокращает их сроки поставки после заказа примерно с шести до трех месяцев. По данным Pandaily, процесс строительства объекта в Уху занял около девяти месяцев, что гораздо меньше 18-24 месяцев, требующихся для строительства подобных ЦОД.

Huawei также представила обзорную библиотеку дизайна 3D-ЦОД, включающую пять разделов: «Вычислительная мощность», «Трансформация», «Реконструкция постоянного тока», «Скачок стоимости», «Шедевр» и «Смена парадигмы». Она охватывает системы водоснабжения, кондиционирования, электрические системы высокого и низкого напряжения и многое другое.

Организация IO500 Foundation опубликовала свежий рейтинг IO500, в лидеры которого попала ИИ-система Peng Cheng Cloud Brain III на базе хранилища Huawei OceanStor A800. Система показала результат в 2,8 раза выше предыдущего рекорда, отметила Huawei.

СХД Huawei OceanStor A800 была развёрнута для подключения к 664 вычислительным узлам. Её протестировали в сложных условиях с использованием 79 680 параллельных процессов и в 13 тестовых сценариях. СХД с ФС OceanFS набрала 603 334,58 балла с пропускной способностью 8291,11 ГиБ/с и производительностью на метаданных 43 903 983,64 kIOP/s. Это обеспечило Peng Cheng Cloud Brain III первое место как в исследовательском списке (Research List), так и в общем списке (Full List), демонстрируя высокую производительность и стабильность СХД Huawei OceanStor A800.

Источник изображения: Huawei

Благодаря архитектуре разделения плоскостей управления и данных, хранилище Huawei OceanStor A800 напрямую передаёт данные с DPU на SSD, реализуя сквозной ввод-вывод. В нём также используется высокопроизводительный механизм ускорения работы с файлами DataTurbo и интеллектуальная политика многоуровневого кеширования для увеличения объёма операций с метаданными при работе с массивом файлов небольшого размера. Кроме того, СХД поддерживает возможности как горизонтального, так и вертикального масштабирования, обеспечивая совокупную пропускную способность в сотни Тбайт/с при одновременном расширении ёмкости на уровне Эбайт.

Китайский производитель серверов xFusion, отделившийся от Huawei и получивший бизнес x86-серверов последней, объявил о выручке в объёме ¥58,2 млрд (порядка $8,6 млрд) в 2025 году. Кратный рост в сравнении с прошлыми годами связывают с курсом КНР на создание собственной цепочки поставок для ИИ-индустрии и поддержкой в стране местных вендоров, занимающихся высокопроизводительными серверами, сообщает DigiTimes.

В ходе конференции, проводившейся xFusion на днях, компания представила стратегию развития, новые продукты и поделилась достижениями. По словам представителя компании, ИИ уже меняет не только цифровой, но и физический мир, а в ближайшие 3–5 лет на рынке окончательно оформится разделение на лидеров и отстающих.

xFusion — один из ключевых производителей серверов в провинции Хэнань (Henan), недавно компания завершила подготовку к выходу на публичные торги. Сегодня она выпускает ИИ-серверы, СЖО для ЦОД и сдаёт вычислительные мощности в аренду. По данным IDC, в 2025 году компания, созданная в ходе реструктуризации серверного бизнеса Huawei, заняла 12,7 % доли рынка китайских серверов на архитектуре x86, уступив только Inspur с 31,3 %, но опередив H3C, Lenovo и ZTE.

Источник изображения: xFusion

В 2021 году Huawei испытывала проблемы с поставками компонентов, включая CPU производства Intel и AMD для серверов, поэтому серверное направление было решено выделить, чтобы освободить его от санкций. В ноябре 2021 года была зарегистрирована xFusion, а контроль получили инвесторы во главе с государственными структурами. Уже через 55 дней после регистрации начался выпуск серверов под брендом xFusion и было налажено массовое производство.

После того, как компания отделилась от Huawei, она сосредоточила усилия на рынке вычислительных мощностей и ИИ-инфраструктуры. Её выручка выросла с ¥10 млрд в 2021 году до почти ¥60 млрд в 2025-м. Успех компании принесли высокопроизводительные серверы, поскольку она не разбрасывалась на производство относительно бюджетных вариантов — в этом сегменте и так наблюдается избыток предложения. Кроме того, компания является одним из лидеров в сфере СЖО в Китае.

x86-решения xFusion совместимы с ИИ-ускорителями Huawei Ascend и соответствующей платформой в целом. Кроме того, xFusion даже входит в мировую цепочку поставок NVIDIA. По мнению экспертов, поддержка государственного сектора может превратить xFusion в одного из ключевых игроков в сфере развития собственной ИИ-инфраструктуры в Китае. Кроме того, это может помочь снизить зависимость от зарубежных технологий.

Huawei анонсировала аппаратный ускоритель для СХД для резервного копирования Huawei OceanProtect, который использует «алгоритмы HZU для глубокого сжатия с коэффициентом до 90:1», что, как утверждает производитель, на 20 % выше, чем у лучшего аналога, передаёт Blocks & Files. Кроме того, по словам Huawei, она имеет единственную в отрасли эффективную гарантию ёмкости, «исключая необходимость в оценке коэффициента компрессии».

Huawei использует комбинацию многоуровневой, встроенной дедупликации данных с блоками переменной длины (VLD) с сжатием на основе свойств и компактизацией на уровне байтов, применяемой к резервным копиям. Как правило, они отличаются высокой избыточностью данных. Особенно это касается таких операций, как ежедневное полные снимки виртуальных машин.

Семейство алгоритмов сжатия HZU (HZBC), разработанных Huawei, включает в себя «быстрое нелинейное преобразование и упрощённый метод прогнозирования контекста». Как утверждает Huawei эти алгоритмы могут обеспечить результаты, превосходящие результаты LZ-алгоритмов и повысить коэффициент сжатия примерно на 30 %».

Источник изображения: Tim Johnson / Unsplash

Как полагает Blocks & Files, используется четырёхэтапная схема компрессии:

• Предварительная обработка для очистки данных.
• Многоуровневая, встроенная VLD.
• Сжатие HZBC.
• Компактизация на уровне байтов.

Huawei запатентовала используемые алгоритмы дедупликации и сжатия. Технология включает выбор алгоритмов сжатия, наиболее подходящих для резервного копирования конкретных типов данных, а фактический коэффициент сжатия зависит от типа приложения и политики резервного копирования.

Утверждается, что аппаратный ускоритель разгружает основной процессор СХД до 22 %. Поскольку системы OceanProtect используют All-Flash-накопители, а не более дешёвые диски, то чем эффективнее компрессии, тем лучше. Huawei использует QLC-накопители с выделенной адаптивной SLC-зоной для обработки «горячих» данных и более быстрого восстановления данных. У Everpure также есть аппаратный ускоритель DirectCompress Accelerator на базе FPGA для сжатия данных на лету и разгрузки CPU хранилища.

Портфолио Huawei включает системы OceanProtect X3000, X6000 и E8000. Недавно были анонсированы также Huawei X8100 и X9100. Более ранние системы, использующие технологии сжатия предыдущих поколений, поддерживали коэффициент сжатия до 72:1. А новые системы к тому же работают до 50 % быстрее. Также отмечается, что OceanProtect X8100 обеспечивает защиту от программ-вымогателей на 99,99 %.