Die Huawei Connect 2026, die gerade erst stattgefunden hat, hat uns bereits erste wichtige Daten geliefert. Diese Daten konzentrieren sich vor allem auf die Zukunft des Unternehmens im Bereich der KI-Hardware. Das Unternehmen hat aufgezeigt, wie seine Roadmap für die hauseigenen Beschleuniger, die Ascend, aussehen wird.
Das Erste, was wir gesehen haben, ist, dass Huawei es eilig hat. Zukünftige Architekturen könnten viel früher eintreten als erwartet, unter anderem nachdem eine autonome Lieferkette in der Halbleiterproduktion gefestigt wurde. Auf diese Weise wird das Ascend-Akkelerator-Portfolio seine nächsten Generationen zwischen 2027 und 2029 vorziehen. Offensichtlich ist die Idee des Unternehmens dieselbe wie bei den anderen Akteuren dieses Segments: die Nachfrage nach dieser Art von Hardware abzudecken.
Wie wir bereits erläutert haben, ist in China klar, dass man unabhängig werden muss. Tatsächlich erfuhren wir vor Kurzem, dass das Unternehmen die Lieferung von 160.000 Einheiten des Modells Ascend 950DT an DeepSeek abgeschlossen hat. Alles bleibt also im eigenen Haus, könnte man sagen.
Nun beschränkt sich der neue Plan nicht darauf, Chips einzeln zu erneuern, sondern integriert Fortschritte bei gestapeltem Speicher, integrierter Photonik und der Ansteuerung massiver Speicherkapazitäten, um das Training sowie die verteilte Inferenz zu optimieren. Im Rahmen dieser Strategie wird der Hersteller sein Sortiment in vier zentrale Prozessoren aufteilen, die sich über die nächsten drei Jahre verteilen.
Zeitplan und Spezifikationen der Ascend-Beschleunigerfamilie
Wie Wccftech berichtet, lautet die Roadmap, die Huawei für seine neuen KI-Beschleuniger plant:
- Ascend 960DT für das erste Quartal 2027. Es wird der Nachfolger des 950 sein und eine Vorverlegung von drei Quartalen gegenüber dem ursprünglichen Zeitplan darstellen. Es erreicht 2 PFLOPS im FP8-Format und 4 PFLOPS im FP4-Format mit einer SIMD/SIMT-Architektur, die adaptive Präzisionstypen wie HiF8 und HiF4 unterstützt. Es integriert 288 GB HBM-Speicher mit einer Bandbreite von 9,6 TB/s und 2,2 TB/s Interconnection.
- Ascend 960PR, erwartet im dritten Quartal 2027. Hier handelt es sich um eine Variante, die sich auf Hochgeschwindigkeit-Inferenzaufgaben konzentriert und die Verfügbarkeit um ein Quartal vorzieht. Beibehält 2 PFLOPS in FP8 und verdoppelt die Rechenleistung in FP4 auf 8 PFLOPS, integriert 192 GB HBM-Speicher mit 2,4 TB/s Bandbreite und 2,2 TB/s-Verbindung zwischen den Prozessoren.
- Ascend 970, geplant für 2028. Architektonische Weiterentwicklung für den nächsten Zyklus, die 3,6 PFLOPS in FP8 und 14 PFLOPS in FP4 erreicht. Verfügt über 288 GB HBM-Speicher mit einer Übertragungsrate von 14,4 TB/s und eine erweiterte Interkonnektivität bis zu 4,4 TB/s.
- Ascend 980, für 2029. Schließlich handelt es sich um ein Hochskalierungsdesign mit einer Rechenleistung von 7,2 PFLOPS in FP8 und 28 PFLOPS in FP4. Die theoretischen Parameter umfassen 384 GB HBM-Speicher mit 38,4 TB/s Bandbreite und 8 TB/s Interconnect-Verbindung.
Atlas 960E SuperPoD: NPO-Optiken und bis zu 16 Exaflops Rechenleistung
Huawei hat zudem weitere Neuigkeiten angekündigt. In diesem Fall liegt der Fokus auf Großinfrastrukturprojekte. Das Unternehmen hat den Atlas 960E SuperPoD vorgestellt. Es handelt sich um einen Cluster mit Flüssigkühlung, der für das dritte Quartal 2027 vorgesehen ist. Die Plattform fasst 4.096 NPU in einem einheitlichen Adressierungsmodell zusammen, um 8 Exaflops im FP8-Format und 16 Exaflops im FP4-Format zu erreichen. Zudem verfügt er über eine NPO-Optik-Interconnect mittels des Hi-ONE-Motors, der eine Übertragungsrate von 7,2 Tbps pro Einheit bietet, um herkömmliche Transceiver-Verbindungen zu ersetzen.
Der Einsatz von rund 5.500 integrierten optischen Modulen senkt den Stromverbrauch gegenüber vergleichbaren Deployments um mehr als 550 kW. Laut internen Tests des Unternehmens bietet das System im Training 2,3-mal mehr Leistung und in der Inferenz 2,5-mal mehr für Modelle mit 10 Billionen Parametern im Vergleich zu den Atlas-950-Vorgängern.
Schließlich, um die Speicherlast zu reduzieren, die es KI-Modellen ermöglicht, den Kontext zu bewahren, hat der Hersteller auch das OceanStor M900-Speichersystem vorgestellt. Die Lösung integriert CPU, Netzwerkkarte und Festplattencontroller über die Lingqu-Verbindung, um die NPUs direkt mit den SSD-Einheiten zu kommunizieren.
