Huawei präsentiert neue Full‑Stack‑Architektur für KI‑Rechenzentren

1. Storage‑Ebene

Die Basis bildet OceanStor Pacific, eine verteilte Scale‑out‑Storage‑Plattform für sehr große Datensätze und Vektor‑Embeddings. Sie ist speziell für KI‑Workloads ausgelegt, bei denen enorme Datenmengen für Training und Inferenz verarbeitet werden.

Huawei gibt an, dass OceanStor Pacific bis zu 11 Petabyte Speicher in einem 2U‑System bereitstellen kann – eine sehr hohe Speicherdichte, die die Gesamtkosten großer KI‑Rechenzentren reduzieren soll.

2. Datenmanagement‑Ebene

Über der Storage‑Schicht liegt DME Omni‑Dataverse, eine Plattform für einheitliches Datenmanagement.

Sie ermöglicht unter anderem:

• Aufnahme multimodaler Daten
• Datenintegration über mehrere Standorte hinweg
• zentrale Sichtbarkeit und Steuerung großer Datensätze
• schnellen Zugriff auf riesige Vektor‑Datenbanken

Huawei zufolge kann das System Sekunden‑Suchen über Hunderte Milliarden Vektoren durchführen – ein wichtiger Baustein für Anwendungen wie Retrieval‑Augmented Generation oder Wissensdatenbanken für KI‑Modelle.

3. Modell‑Deployment und Inferenz

Die dritte Ebene konzentriert sich auf das Ausführen und Bereitstellen von KI‑Modellen.

Zentrale Technologien sind:

• Context Memory Storage (CMS)
• ModelEngine

CMS ist eine speziell entwickelte Speicherarchitektur für große Inferenz‑Cluster. Sie unterstützt heterogene Rechenumgebungen und ermöglicht das Pooling großer KV‑Cache‑Speicherressourcen, was Inferenzprozesse beschleunigen soll.

Huawei berichtet, dass diese Architektur die Latenz beim Generieren des ersten Tokens deutlich reduzieren kann.

ModelEngine dient als Laufzeitumgebung und Gateway für KI‑Modelle. Neue Modelle lassen sich laut Huawei mit minimaler Konfiguration integrieren und bereitstellen.

4. Orchestrierung von KI‑Agenten

Eine weitere Ebene ist Nexent, Huaweis Plattform für KI‑Agenten. Sie arbeitet eng mit ModelEngine zusammen und soll es Unternehmen ermöglichen, KI‑Modelle direkt in Geschäftsprozesse einzubinden.

Mit Hilfe von Agenten können Modelle Aufgaben koordinieren, Daten abrufen und Anwendungen steuern – etwa für Automatisierung, Entscheidungsunterstützung oder Kundenservice.

In der Architektur fungiert diese Ebene als Verbindung zwischen KI‑Modellen und realen Unternehmensprozessen.

5. Datenresilienz und Sicherheit

Die oberste Schicht widmet sich Schutz, Stabilität und Datenintegrität.

Huawei beschreibt sie als umfassendes Resilienz‑Framework mit Funktionen wie:

• unveränderlichen Snapshots und Backup‑Kopien
• End‑to‑End‑Datenschutz
• Disaster‑Recovery‑Mechanismen

Diese Funktionen sollen KI‑Infrastrukturen vor Ausfällen und Cyberangriffen schützen, etwa vor Ransomware‑Attacken oder anderen Bedrohungen für die Datenintegrität.

Leistungs‑ und Effizienzversprechen

Huawei stellte die Plattform auch als Beschleuniger für den KI‑Betrieb in Unternehmen vor.

Genannte Beispiele aus Berichten über das Forum:

• bis zu zehnmal schnellere Token‑Generierung in bestimmten Inferenzszenarien durch CMS‑ und Speicheroptimierungen.
• Verkürzung der Implementierung von KI‑Anwendungen von Wochen auf Tage, weil Infrastruktur und Orchestrierung bereits integriert sind.
• Beschleunigung von Inferenzprozessen durch optimierte KV‑Cache‑Verwaltung und vereinheitlichte Speicherverwaltung.

Wie üblich bei Herstellerangaben basieren diese Werte auf internen Tests oder spezifischen Workloads und lassen sich nicht automatisch auf alle Einsatzszenarien übertragen.

Erste Unternehmensanwendungen

Huawei verwies außerdem auf erste Beispiele aus der Praxis.

So hat der französische Einzelhändler Auchan laut Branchenberichten Huawei‑Hardware und Infrastruktur‑Cluster in drei Rechenzentren in Frankreich eingesetzt, um seine Rechenzentrumsarchitektur zu modernisieren.

Die öffentlich verfügbaren Quellen bestätigen die Modernisierung der Infrastruktur, machen jedoch keine eindeutige Aussage darüber, ob mögliche Kosteneinsparungen bei Cloud‑Services direkt auf Huawei‑Technologien zurückzuführen sind.

Teil eines größeren Branchentrends

Huaweis neue Plattform spiegelt einen generellen Trend der Branche wider: vertikal integrierte KI‑Infrastrukturen.

Anstatt getrennte Tools für Datenspeicherung, Modellbetrieb und Orchestrierung einzusetzen, bündeln Anbieter diese Komponenten zunehmend in einheitlichen Plattformen für:

• großskalige KI‑Inferenz
• Unternehmens‑KI‑Agenten
• datengetriebene KI‑Pipelines

Huawei setzt dabei besonders stark auf die Dateninfrastruktur selbst. Speicher, Vektor‑Suche, Speicher‑Caching und Orchestrierung werden als zentrale Faktoren für KI‑Leistung betrachtet – nicht nur als unterstützende Systeme.

Sollte sich dieser Ansatz durchsetzen, könnten solche Full‑Stack‑Architekturen künftig das technische Rückgrat vieler KI‑getriebener Rechenzentren bilden.