Huawei kalder Ascend et vendepunkt: Fem ændringer skal gøre AI-agenter mere skalerbare

Huawei hævder, at Ascend har passeret et vendepunkt som økosystem. På HUAWEI CONNECT 2026 pegede selskabets computersystemstrateg Zhu Zhaosheng ikke kun på hardwaren, men også på softwaren, udviklerne og adgangen til fælles regnekraft. Hans pointe var, at flere nu kan bygge løsninger oven på Ascend. Det er Huaweis vurdering – ikke i sig selv et bevis på, at alle programmer kan flyttes dertil eller køre hurtigt. 221

Hvorfor langvarige AI-opgaver stiller andre krav

En AI-agent, der arbejder på en opgave over længere tid, kan have brug for at genoptage sit arbejde uden at miste relevant tilstand og hurtigt levere det første ord i et nyt svar. Når arbejdet fordeles over flere NPU'er – processorer til AI-beregninger – bliver overførsel af data og adgang til hukommelse også afgørende. Derfor vil Huawei gøre sine SuperPoDs og SuperClusters, der samler mange NPU'er, til den enhed, udviklere programmerer til. Selskabets særskilte UnifiedBus-udmelding behandler ligeledes forbindelser og hukommelsesbehov som udfordringer på klyngeniveau. 26

De fem ændringer, Huawei foreslår

1. Sammensæt ressourcer på tværs af servere. Nye programmeringsgrænseflader skal lade udviklere kombinere regnekraft, kommunikation og hukommelse i en SuperPoD eller SuperCluster. Målet er at gøre opgaver på tværs af servere lettere at beskrive – ikke at få omkostningen ved dataoverførsel til at forsvinde. 24
2. Bevar agentens tilstand undervejs. ThinkPro og openEulers ThinkProcess er tænkt til at styre en agents arbejde gennem en lang opgave. Hvis nyttig tilstand kan bevares, kan det mindske arbejdet ved genoptagelse og potentielt forkorte tiden til det første ord i svaret. De citerede udmeldinger dokumenterer ikke en målt forbedring. 2
3. Giv udviklere flere måder at programmere NPU'er på. Huawei fremhæver Ascend 950's SIMD- og SIMT-funktioner samt Regbase-programmering som muligheder for både regelmæssige, tunge beregninger og mere uforudsigelige operationer. Udbyttet afhænger af den konkrete opgave. 2
4. Tilpas talpræcisionen. HiF4 er Huaweis forslag til lavere præcision, som kan øge gennemløbet og mindske hukommelsesforbruget, hvor modellen kan tåle det. Gevinsterne skal holdes op mod mulig påvirkning af nøjagtigheden. 2
5. Lad agenter hjælpe med softwareudviklingen. AI-agenter skal hjælpe med at udvikle og optimere operatorer – de beregningsdele, som modeller bygger på – så nye modelteknikker hurtigere kan få effektive Ascend-implementeringer. Det er en foreslået tilgang, ikke en dokumenteret løsning på alle softwareflaskehalse. 2

Hvad skal bære økosystemet?

Huawei peger på et åbent PTO-instruktionssæt, fællesskabsdrevet udvikling af softwareplatformen CANN, understøttelse af modeller og frameworks samt udviklerværktøjer. Partnere og udviklere får desuden ifølge selskabet adgang til fælles regnekraft i en skala på omkring 10.000 NPU'er. En omtale af Zhus tale angav over 5.200 månedligt aktive brugere i CANN-miljøet. Det siger noget om adgang og aktivitet, men ikke om ydeevnen for en bestemt AI-agent. 2421

Bundlinjen: Huaweis vendepunkt handler om, hvorvidt der nu er software, folk og regnekraft nok omkring Ascend til, at flere kan bygge videre på platformen. De fem ændringer viser, hvordan selskabet vil håndtere svartid, forbindelser og hukommelse for langvarige agenter. Om de virker efter hensigten, kræver resultater fra konkrete arbejdsopgaver. 26