SZANGHAJ, 18 września 2026 r. /PRNewswire/ — Podczas HUAWEI CONNECT 2026 David Wang, wiceprzewodniczący zarządu i rotacyjny przewodniczący Huawei, oficjalnie zaprezentował podczas swojego wystąpienia OceanStor M900 – system pamięci kontekstowej. Rozwiązanie, przeznaczone do wnioskowania AI w hiperskalowych centrach danych, zapewnia systemom SuperPoD w pełni współdzieloną przestrzeń pamięci o pojemności liczonej w petabajtach (PB) i wydajności na poziomie terabajtów na sekundę (TB/s). Oznacza to przejście od modelu infrastruktury AI skoncentrowanego na mocy obliczeniowej do ścisłej współpracy zasobów obliczeniowych, sieci i pamięci masowej. Pozwoli to w pełni wykorzystać moc obliczeniową systemów SuperPoD.
W 2026 r. nastąpiło przyspieszenie procesu przechodzenia AI od przełomowych osiągnięć technologicznych do wdrożeń na szeroką skalę. Zastosowania sztucznej inteligencji ewoluowały od chatbotów do agentów zdolnych do samodzielnego wykonywania złożonych zadań. Agenty te są szeroko wykorzystywani w kluczowych sektorach, wyznaczając początek ery agentowej sztucznej inteligencji.
W miarę jak duże modele osiągają skalę 10 bilionów parametrów, systemy SuperPoD stają się optymalnym rozwiązaniem dla infrastruktury AI. Najpopularniejsze duże modele obsługują już okna kontekstowe przekraczające milion tokenów, wieloetapowe wnioskowanie i złożone zadania stały się normą, a ilość danych w pamięci podręcznej KV generowanych podczas wnioskowania stale rośnie. Tendencje te sprawiły, że pamięć wbudowana w układy scalone i pamięć DRAM osiągają granice swoich możliwości pod względem pojemności i opłacalności. W branży panuje obecnie zgodność co do potrzeby budowy wielopoziomowego systemu pamięci masowej, który pozwala współdziałać pamięci wbudowanej w układy scalone, pamięci DRAM i dyskom SSD, tworząc w pełni współdzieloną przestrzeń pamięci o ogromnej pojemności.
Huawei wprowadził OceanStor M900 – system pamięci kontekstowej, który pozwala przezwyciężyć ograniczenia pojemności pamięci podczas przetwarzania bardzo długiego kontekstu i wieloetapowego wnioskowania. OceanStor M900 wykorzystuje sieć UnifiedBus do tworzenia globalnej, wielopoziomowej pamięci podręcznej KV o pojemności liczonej w petabajtach, zapewniając bezpośredni dostęp do danych. Pozwala to w pełni wykorzystać potencjał mocy obliczeniowej systemów SuperPoD i przyspieszyć wnioskowanie AI w hiperskalowych centrach danych. System pamięci kontekstowej OceanStor M900 oferuje trzy kluczowe możliwości:
Przełamywanie ograniczeń pojemności – ogromne zasoby pamięci dla AI na wielką skalę
Dzięki szybkiej sieci połączeń UnifiedBus zasoby pamięci podręcznej KV są łączone w globalną pulę i współdzielone z wykorzystaniem wielopoziomowej pamięci masowej. Pamięć podręczna KV systemów SuperPoD zostaje rozszerzona z pamięci wbudowanej w układy scalone i pamięci DRAM na dyski SSD, dzięki czemu pojedynczy klaster może mieć pojemność 64 PB. Dostępna pojemność pamięci podręcznej KV przypadająca na jeden procesor NPU zwiększa się z gigabajtów do terabajtów, co pozwala przechowywać, współdzielić i ponownie wykorzystywać większą ilość danych kontekstowych. Znacząco zwiększa to współczynnik trafień pamięci podręcznej KV.
Większa wydajność wnioskowania i pełne wykorzystanie mocy obliczeniowej
OceanStor M900 wykorzystuje pierwszą w branży architekturę łączącą procesor CPU, jednostkę kontrolera sieciowego i jednostkę kontrolera NAND. Zapewnia natywną obsługę semantyki KV, umożliwiając bezpośrednie połączenie procesora NPU systemu SuperPoD z dyskami SSD. Eliminuje to konieczność konwersji protokołów i przekazywania danych za pośrednictwem procesora CPU, skracając opóźnienie dostępu o 90%, z milisekund do 60 mikrosekund. Pojedynczy klaster zapewnia łączną przepustowość dostępu wynoszącą 40 TB/s – 1,5 raza większą niż w porównywalnych rozwiązaniach. W typowych zastosowaniach AI związanych z programowaniem architektura ta dwukrotnie zwiększa przepustowość klastra wnioskowania mierzoną liczbą przetwarzanych tokenów i o połowę skraca czas wygenerowania pierwszego tokena, przekładając moc obliczeniową na rzeczywistą produktywność.
Niższy koszt tokenów umożliwia ekonomiczne wdrażanie AI na szeroką skalę
OceanStor M900 wykorzystuje pierwszą w branży adaptacyjną technologię pamięci masowej rozpoznającą dane KV, która przewiduje cykl życia danych w pamięci podręcznej KV na podstawie ich wartości i inteligentnie rozmieszcza je na różnych nośnikach pamięci. Technologia ta pozwala osiągnąć do 24 pełnych zapisów dysku dziennie (DWPD), 16-krotnie zwiększając wytrzymałość dysków SSD i zapewniając ich stabilną pracę przez trzy lata. Ograniczenie konieczności wymiany nośników oraz kosztów eksploatacji i utrzymania obniża długoterminowe koszty infrastruktury służącej do wnioskowania AI na dużą skalę i pozwala szybciej wdrażać sztuczną inteligencję.
Wraz z coraz szerszym wykorzystaniem AI w najważniejszych systemach produkcyjnych we wszystkich sektorach infrastruktura sztucznej inteligencji odchodzi od modelu skoncentrowanego na mocy obliczeniowej w kierunku ściślejszej współpracy zasobów obliczeniowych, sieci i pamięci masowej. Systemy pamięci kontekstowej będą odgrywać kluczową rolę w ciągłym zwiększaniu pojemności hiperskalowych pamięci podręcznych KV wykorzystywanych do wnioskowania oraz sprawności dostępu do przechowywanych w nich danych.
