Huawei ra mắt loạt mô-đun tính toán AI thế hệ mới tại WAIC 2026

Theo tin từ IT ngày 23 tháng 7, tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (WAIC) 2026, Huawei lần đầu tiên giới thiệu trọn bộ sản phẩm mô-đun tính toán, bao gồm bốn dòng sản phẩm chính: card mạng, SSD, DPU và card RAID.

Dòng card mạng AI 800G SP560

Đây là card mạng AI 800GE đầu tiên tại thị trường nội địa, hỗ trợ kết nối mạng quy mô siêu lớn lên tới 100.000 nút. Ở phía máy chủ, sản phẩm hỗ trợ bus kép Lingqu + PCIe. Dòng SP560 đã đạt được sự cải thiện đáng kể về băng thông mạng, băng thông máy chủ và khả năng xử lý gói tin. Đồng thời, thông qua cơ chế tách biệt điều khiển và dữ liệu, dữ liệu được truyền trực tiếp tới bộ nhớ GPU/NPU giúp giảm độ trễ truyền thông; tính năng GPU Direct cho phép tập hợp và phân phối các tác vụ truyền thông, rút ngắn thời gian xử lý thông điệp; giao thức có thể lập trình giúp nâng cao hiệu suất mạng RDMA, khai thác tối đa tiềm năng của mạng.

Giải pháp KVU giải mã "bức tường lưu trữ"

AI thúc đẩy các trung tâm dữ liệu SSD phát triển theo hướng băng thông lớn và hiệu năng cao, tối ưu hóa chi phí tính toán thông qua mô hình "lưu trữ thay thế tính toán". Việc sử dụng SSD có độ trễ thấp, băng thông cao và dung lượng lớn để chứa bộ nhớ đệm KV Cache, giúp chuyển dữ liệu nóng từ bộ nhớ chính xuống SSD, đang trở thành xu hướng của ngành. Giải pháp KVU đầu tiên của Huawei dựa vào băng thông lớn từ giao thức Lingqu và tài nguyên tính toán CPU tích hợp để cung cấp khả năng đọc ghi hiệu năng cao. Về hiệu năng, KVU đạt tốc độ đọc tuần tự 40GB/s (dẫn đầu ngành), tốc độ đọc ngẫu nhiên đạt 5 triệu IOPS và độ trễ ghi là 10μs. Việc sử dụng giải pháp KVU trong các kịch bản lưu trữ phân tầng KV Cache giúp nâng cao hiệu suất sử dụng NPU, giảm độ trễ token đầu tiên, từ đó tăng tốc hiệu quả đọc ghi trong các kịch bản huấn luyện và suy luận AI.

Ra mắt tổng thể các mô-đun tính toán

Các mô-đun tính toán của Huawei lấy động cơ kép "Tính toán thông thường + Tính toán thông minh" làm cốt lõi, xây dựng các sản phẩm mô-đun bao phủ cả mạng và lưu trữ:

Card mạng tiêu chuẩn: Dòng SP230 với tốc độ cổng từ 25GE đến 200GE, sở hữu đặc tính "3 cao 1 thấp" (tốc độ gói tin cao, bảo mật cao, hiệu suất năng lượng cao, độ trễ thấp), với các thông số kỹ thuật dẫn đầu toàn diện.

Card mạng AI: Dành cho các kịch bản huấn luyện và suy luận AI, dòng card mạng AI 800G SP560 có khả năng lập trình linh hoạt, kết nối hàng vạn card quy mô siêu lớn để tạo thành mạng lưới liên lạc giữa 100.000 nút. Thông qua các ưu điểm như giảm tải truyền thông tập hợp vào card mạng, giảm độ trễ truyền thông GPU Direct RDMA và kết nối giao diện băng thông lớn 400GE, sản phẩm giúp tăng tốc các kịch bản huấn luyện và suy luận.

SSD: Bao phủ toàn bộ dòng và quy cách SATA / SAS / NVMe SSD, hiệu năng ổn định, đáp ứng mọi kịch bản sử dụng trong ngành.

DPU: Cung cấp các khả năng then chốt như giảm tải tính toán, tăng tốc dữ liệu, cách ly bảo mật, đã được ứng dụng quy mô lớn bởi các tập đoàn internet, nhà mạng và khách hàng tài chính hàng đầu.

RAID: Được ứng dụng toàn diện và quy mô lớn trong các ngành như ngân hàng, điện lực, cũng như các kịch bản chủ chốt như cơ sở dữ liệu, lưu trữ phân tán và dữ liệu lớn.

Theo tin tức trước đó từ IT, siêu nút Huawei Ascend 950 cũng đã giành được giải thưởng cao quý nhất SAIL tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026. Được biết, SAIL là viết tắt của "Superior AI Leader", là giải thưởng cao quý nhất của Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (WAIC), đồng thời là một trong những giải thưởng mang tính biểu tượng, có uy tín và tầm ảnh hưởng quốc tế nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Đọc thêm:

"Siêu nút Huawei Ascend 950 giành giải thưởng cao quý nhất SAIL tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026"

"Siêu nút Huawei Ascend 950 lần đầu ra mắt thực tế, siêu nút Ascend 384 đã được thương mại hóa hơn 750 bộ"

Chuyên đề Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin và tiết kiệm thời gian sàng lọc, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo. Tất cả các bài viết trên IT đều bao gồm tuyên bố này.