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Huawei setzt bei KI-Superclustern auf Lingqu UnifiedBus
Huawei positioniert Lingqu UnifiedBus als gemeinsame Verbindungs und Speicher Fabric für Agentic SuperPoDs sowie künftige KI Cluster – mit einem angekündigten Ausbau bis zu einer Million NPUs. Die Architektur soll CPUs, NPUs, Speicher, SSDs, Storage und Netzwerkkomponenten direkter zusammenarbeiten lassen, statt sie...
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Huawei positioniert Lingqu UnifiedBus als gemeinsame Verbindungs und Speicher Fabric für Agentic SuperPoDs sowie künftige KI Cluster – mit einem angekündigten Ausbau bis zu einer Million NPUs.
- Die Architektur soll CPUs, NPUs, Speicher, SSDs, Storage und Netzwerkkomponenten direkter zusammenarbeiten lassen, statt sie als getrennte Infrastrukturebenen zu behandeln.
- Beim Atlas 650E sollen zwei Server mit je acht NPUs über UnifiedBus Link 2.0 ohne separaten Switch zu einem 16 NPU Full Mesh verbunden werden können.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Huawei present at Huawei Connect 2026 about Lingqu UnifiedBus as the interconnect foundation for an Agentic SuperPoD and cluster co. Article summary: Huawei positioned Lingqu UnifiedBus as the common interconnect and memory fabric for an “Agentic SuperPoD” and a co-designed SuperPod/cluster architecture: one intended to scale compute, memory, and storage from cabinet . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Bei Huawei Connect 2026 stand nicht nur der nächste KI-Beschleuniger im Mittelpunkt, sondern vor allem dessen Verbindungstechnik: Lingqu UnifiedBus. Huawei beschreibt sie als gemeinsame Interconnect- und Speicher-Fabric für einen „Agentic SuperPoD“ sowie eine gemeinsam entworfene SuperPoD-/Cluster-Architektur. Das Ziel: von einem einzelnen Rack bis zu einem künftigen SuperCluster mit einer Million NPUs skalieren zu können. 1
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Wichtig ist die Einordnung: Die folgenden Angaben zu Bandbreite, Latenz, Skalierung und Leistung stammen von Huawei, sind also Spezifikationen, Zielwerte oder Aussagen von der Konferenz. Unabhängige Ende-zu-Ende-Messungen für einen voll ausgebauten SuperPoD oder mehrere Cluster belegen die Quellen nicht. 1
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Welches Problem Huawei lösen will
Mit wachsender Clustergröße verbringen Beschleuniger laut Huawei zunehmend Zeit mit Warten auf Kommunikation und Datenbewegungen. Für einen Cluster mit 100.000 NPUs nennt das Unternehmen eine effektive Auslastung der Modellrechenleistung von rund 20 Prozent. Als weitere Engpässe führt Huawei Speichergrenzen beim Training sehr großer Modelle, wechselnde CPU-/NPU-Anforderungen agentischer KI-Anwendungen sowie den hohen Bedarf an KV-Cache und Speicherplatz an. 1
Die Antwort darauf ist ein enger gekoppeltes Gesamtsystem: Rechenleistung, Arbeitsspeicher, Storage und Netzwerk sollen nicht mehr überwiegend getrennte Ebenen sein. Ein SuperPoD wäre damit nicht bloß eine Gruppe von Servern an einem herkömmlichen Netzwerk, sondern ein System, dessen Ressourcen über UnifiedBus zusammenarbeiten. 1
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Ein Protokoll, gemeinsame Speichersemantik
UnifiedBus soll laut Huawei mehr als zehn Interconnect-Protokolle unter einem gemeinsamen Protokoll- und Speichersemantik-Modell bündeln. Innerhalb eines SuperPoDs ist eine einheitliche globale Speicheradressierung vorgesehen. Huawei verspricht dadurch einen Sprung von Interconnect-Bandbreiten in der Größenordnung von etwa 100 GB/s auf die TB/s-Klasse; die Round-Trip-Latenz soll von etwa 7 auf 2 Mikrosekunden sinken. 1
Direkt angebunden werden sollen CPUs, NPUs, Speicher und SSDs. Das Konzept setzt auf Peer-to-Peer-Zugriffe, also direkte Kommunikation zwischen Ressourcen, statt Daten ausschließlich über zentral hostgesteuerte Wege laufen zu lassen. Huawei sieht darin auch mehr Flexibilität bei der Kombination von CPU- und NPU-Ressourcen. 1
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Für datenintensive KI-Lasten beschreibt Huawei einen Pool aus unterschiedlichen Speichermedien für das Caching von Aktivierungen. DDR-Speicher kann demnach als zusätzlicher NPU-Speicher dienen. Das soll etwa Such-, Empfehlungs- und Werbesysteme mit geringeren Latenzen versorgen und zugleich den HBM-Bedarf je NPU beim Training sehr großer Modelle reduzieren. Vorgesehen sind außerdem eine gestufte Transformer-Beschleunigung sowie die Aufteilung von Attention- und FFN-Komponenten, die Huawei als AF-separated Deployment bezeichnet. 1
Vom Rack bis zum SuperCluster
Huawei stellte Interconnect-Produkte für drei Ebenen vor: innerhalb eines Racks, zwischen Racks und clusterübergreifend. Zusammen sollen sie eine elastische Skalierung vom einzelnen Rack bis zu einem Cluster mit einer Million NPUs ermöglichen. 7
- Innerhalb eines Racks: UnifiedBus LinkBlade ist eine kabellose Komponente, die Übertragungsverluste in Leitungen verringern soll. In einem SuperPoD mit 4.096 NPUs ließen sich damit laut Huawei rund 196 Kilometer Kupferkabel einsparen.
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- Zwischen Racks: Für UnifiedBus LinkDevice nennt Huawei 176 Ports mit jeweils 1,6 Tbit/s, also insgesamt 280 Tbit/s optische Interconnect-Kapazität. Die Round-Trip-Latenz soll bis auf 2 Mikrosekunden sinken.
- Zwischen Clustern: Xinghe UBG übernimmt als UnifiedBus-Gateway beziehungsweise Switching-Schicht die Erweiterung über einen einzelnen SuperPoD hinaus.
Die optische Verbindungstechnik ist ein Kernelement der Strategie. Mit dem Atlas 960E SuperPoD stellte Huawei ein System mit Near-Packaged Optics (NPO) vor. Huawei bezeichnet es als den ersten NPO-basierten SuperPoD der Branche. 1
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Die Bausteine des Agentic SuperPoD
Für seinen Agentic SuperPoD kombiniert Huawei Rechenleistung, Beschleuniger, Kontextspeicher und die Cluster-Verbindungsebene:
- Kunpeng 950: übernimmt CPU-seitige und allgemeine Rechenaufgaben im gemeinsamen System.
- Ascend 960: ist der KI-Beschleuniger der nächsten Generation im UnifiedBus-Portfolio. Huawei spricht von der doppelten Leistung gegenüber bestehenden Produkten. Berichten zufolge ist die Trainingsvariante Ascend 960DT für das erste Quartal 2027 geplant, die Inferenzvariante 960PR für das dritte Quartal 2027.
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- OceanStor M900: fungiert als Speicherkomponente für Modell- und Agentenkontext.
- Xinghe UBG: ist die Switching- oder Gateway-Schicht auf Clusterebene.
Diese Komponenten gehören zu Huaweis breiterem Portfolio von elf auf UnifiedBus ausgerichteten Chips und Bausteinen für Rechnen, Interconnect, Storage und Management. 1
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Atlas 650E: 16 NPUs ohne separaten Switch
Der Atlas 650E zeigt denselben Ansatz in kleinerem Maßstab. Ein Server ist laut Huawei mit acht Ascend-950DT-NPUs bestückt. Zwei dieser Server sollen sich über UnifiedBus Link 2.0 zu einer Full-Mesh-Konfiguration mit 16 NPUs zusammenschalten lassen – ohne Switch in diesem Zwei-Server-Aufbau. 17
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Huawei nennt für den Server bis zu 12,4 PFLOPS bei mxFP4 sowie bis zu 4,0 TB/s Lese-/Schreibbandbreite des On-Chip-Speichers. In der chinesischen Produktspezifikation stehen für das Zwei-Server-Szenario außerdem 13,4 TB/s aggregierte NPU-Interconnect-Bandbreite. Das sind Herstellerangaben; die tatsächlich erzielbare Leistung hängt unter anderem von Software, Modellarchitektur, Zahlenformat, Kommunikationsmustern und Systemkonfiguration ab. 17
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Entscheidend sind unabhängige Praxistests
Lingqu UnifiedBus ist vor allem Huaweis Versuch, Interconnect, Speichermodell, Storage-Tiering und optische Fabric als ein gemeinsames KI-Systemproblem zu behandeln. Die weitreichende Ambition: Ressourcen sollen eher wie Teile eines einzigen Computers agieren – zunächst in einem Rack, dann im SuperPoD und später in einem SuperCluster mit einer Million NPUs. 7
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Ob dieser Plan aufgeht, wird sich nicht an der Größe der Roadmap entscheiden, sondern an Produktionssystemen: Sie müssen die versprochenen Latenzen, Durchsatzraten, das Ressourcen-Pooling, die Zuverlässigkeit und eine tatsächlich nutzbare Trainingseffizienz im großen Maßstab liefern. Huaweis Ankündigungen beschreiben Architektur und Zielwerte; für eine belastbare Bewertung fehlen bislang unabhängige Messungen. 1
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Die Leute fragen auch
Wie lautet die kurze Antwort auf „Huawei setzt bei KI-Superclustern auf Lingqu UnifiedBus“?
Huawei positioniert Lingqu UnifiedBus als gemeinsame Verbindungs und Speicher Fabric für Agentic SuperPoDs sowie künftige KI Cluster – mit einem angekündigten Ausbau bis zu einer Million NPUs.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Huawei positioniert Lingqu UnifiedBus als gemeinsame Verbindungs und Speicher Fabric für Agentic SuperPoDs sowie künftige KI Cluster – mit einem angekündigten Ausbau bis zu einer Million NPUs. Die Architektur soll CPUs, NPUs, Speicher, SSDs, Storage und Netzwerkkomponenten direkter zusammenarbeiten lassen, statt sie als getrennte Infrastrukturebenen zu behandeln.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Beim Atlas 650E sollen zwei Server mit je acht NPUs über UnifiedBus Link 2.0 ohne separaten Switch zu einem 16 NPU Full Mesh verbunden werden können.
Quellen
scmp.comHuawei unveils latest tech to boost AI power in push to break ...
thesun.myHuawei Pioneers a New Computing Architecture for the AI Era