Huawei ha aperto il Connect 2026 di Shanghai presentando Atlas 960E SuperPoD, una nuova infrastruttura per l’AI progettata per accelerare training e inferenza di modelli con dimensioni fino a 10mila miliardi di parametri. Secondo l’azienda è il primo SuperPoD del settore basato su tecnologia NPO, Near-Packaged Optics, che avvicina i collegamenti ottici ai chip di calcolo per aumentare la banda e ridurre al contempo consumi e complessità.
Atlas 960E utilizza la rete UnifiedBus e il nuovo motore ottico Hi-ONE, che Huawei definisce il primo NPO prodotto in massa con sorgente luminosa integrata. Ogni unità Hi-ONE raggiunge una capacità di trasmissione dichiarata di 7,2 Tbit/s. Un singolo SuperPoD può arrivare a 4.096 NPU, con indirizzamento unificato della memoria, e raggiungere 8 EFLOPS in FP8 e 16 EFLOPS in FP4. Huawei integra circa 5.500 moduli Hi-ONE e sostiene che questa architettura permetta di evitare circa 48mila moduli ottici 800G che sarennerp necessari per interconnettere un sistema di queste dimensioni. Il risultato, secondo Huawei, è una riduzione dei consumi superiore a 550 kW, insieme al raddoppio del tempo medio di funzionamento senza guasti e a una disponibilità del sistema del 99,8%. Atlas 960E utilizza inoltre un’architettura ortogonale ed è completamente raffreddato a liquido.
Huawei ha esteso lo stesso approccio anche al calcolo general purpose con TaiShan 950 SuperPoD, capace di supportare fino a 4.096 nodi e un pool di memoria unificata fino a 256 TB. Per la gestione della memoria contestuale dei sistemi AI arriva invece OceanStor M900, pensato per offrire accesso diretto e una KV cache su scala petabyte. Più Atlas 960E possono essere collegati per creare un SuperCluster. Con un’architettura Clos a due livelli e quattro piani, Huawei dichiara una capacità massima di 512mila NPU, che può arrivare fino a un milione utilizzando una topologia multi-rail.
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