उत्तरप्रकाशित17 स्रोत
Huawei OceanStor M900: लंबे AI कॉन्टेक्स्ट के लिए साझा KV Cache का नया स्तर
HUAWEI CONNECT 2026 में Huawei ने OceanStor M900 पेश किया, जो hyperscale AI inference SuperPoD के लिए साझा KV Cache टियर है और प्रति क्लस्टर 64 PB तक क्षमता का दावा करता है। Lingqu UnifiedBus के जरिए यह accelerator मेमोरी, DRAM और SSD के बीच वैश्विक, बहु स्तरीय KV Cache बनाता है; लक्ष्य लंबे कॉन्टेक्स्ट और कई चरणों...
प्रकाशितकर्ताGPT-5.6 Terra से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- HUAWEI CONNECT 2026 में Huawei ने OceanStor M900 पेश किया, जो hyperscale AI inference SuperPoD के लिए साझा KV Cache टियर है और प्रति क्लस्टर 64 PB तक क्षमता का दावा करता है।
- Lingqu UnifiedBus के जरिए यह accelerator मेमोरी, DRAM और SSD के बीच वैश्विक, बहु स्तरीय KV Cache बनाता है; लक्ष्य लंबे कॉन्टेक्स्ट और कई चरणों वाले agentic inference वर्कलोड हैं।
- Huawei ने लगभग 60 माइक्रोसेकंड एक्सेस लेटेंसी, 40 TB/s कुल बैंडविड्थ और AI coding के एक परिदृश्य में 2 गुना token throughput का दावा किया है, लेकिन स्वतंत्र बेंचमार्क जरूरी होंगे।
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Huawei announce at Huawei Connect 2026 about its OceanStor M900 AI memory storage for hyperscale inference SuperPoDs, including how. Article summary: Huawei announced OceanStor M900 Context Memory Storage: an SSD-backed, shared KV-cache tier for hyperscale AI inference SuperPoDs. It is intended to extend—not replace—accelerators’ HBM/DRAM or the SuperPoD interconnect:. Topic tags: general, general web. 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 fake numbers, clic
Huawei ने OceanStor M900 Context Memory Storage को hyperscale डेटा सेंटरों में AI inference के लिए पेश किया है। इसका उद्देश्य accelerator की HBM या DRAM को बदलना नहीं, बल्कि SuperPoD के लिए कॉन्टेक्स्ट मेमोरी का एक साझा और बड़े पैमाने पर बढ़ाया जा सकने वाला टियर जोड़ना है। बहुत लंबे प्रॉम्प्ट और कई चरणों वाले agentic वर्कलोड में KV Cache तेजी से मुख्य बाधा बन सकती है। 2
23
KV Cache की जरूरत क्यों बढ़ रही है
बड़े भाषा मॉडल के inference के दौरान KV Cache पहले प्रोसेस किए जा चुके टोकनों की मध्यवर्ती स्थिति को संभालकर रखती है। यही कैश तब उपयोगी होता है जब किसी बातचीत, दस्तावेज़ या एजेंट टास्क में वही या मिलता-जुलता कॉन्टेक्स्ट दोबारा काम आता है।
Huawei का कहना है कि बहुत लंबी context windows और multi-turn inference में केवल on-chip मेमोरी तथा DRAM की क्षमता पर्याप्त नहीं रहती। कंपनी के UnifiedBus, जिसे Lingqu भी कहा जाता है, के जरिए M900 एक वैश्विक, बहु-स्तरीय KV Cache बनाता है और कैश टियर को accelerator मेमोरी व DRAM से आगे SSD तक विस्तारित करता है। इसमें one-hop कनेक्शन का दावा किया गया है। 2
26
सीधी बात यह है कि M900 अधिक कॉन्टेक्स्ट को सहेजने, साझा करने और दोबारा इस्तेमाल करने योग्य बनाना चाहता है—बिना यह अपेक्षा किए कि पूरा कॉन्टेक्स्ट सबसे महंगे मेमोरी स्तरों में ही बना रहे।
64 PB तक साझा KV Cache का दावा
Huawei के अनुसार, एक M900 क्लस्टर 64 PB KV Cache तक उपलब्ध करा सकता है। कंपनी यह भी कहती है कि प्रति NPU उपयोग योग्य KV Cache को GB स्तर से TB स्तर तक ले जाया जा सकता है, जिससे लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले अनुरोधों में cache-hit rate बढ़ सकता है। 2
26
यह किसी एक चिप की स्थानीय HBM बढ़ाने वाली तकनीक नहीं है। यह SuperPoD स्तर पर साझा मेमोरी की संरचना है। इसलिए इसका वास्तविक लाभ इस बात पर निर्भर करेगा कि deployment का सॉफ्टवेयर KV Cache को कैसे आवंटित, वापस हासिल और पुन: उपयोग करता है, तथा वास्तविक अनुरोधों का मिश्रण कैसा है।
आर्किटेक्चर: NPU से SSD तक one-hop पहुंच
Huawei के मुताबिक M900 में CPU, नेटवर्क कंट्रोलर और NAND कंट्रोलर को एक ही आर्किटेक्चर में जोड़ा गया है। कंपनी का दावा है कि इससे native KV semantics मिलते हैं और NPU से SSD तक one-hop पहुंच संभव होती है, जिससे प्रोटोकॉल रूपांतरण और CPU forwarding से बचा जा सकता है। 20
26
कंपनी के प्रकाशित प्रदर्शन दावे ये हैं:
- करीब 60 माइक्रोसेकंड एक्सेस लेटेंसी,
- प्रति क्लस्टर 40 TB/s तक कुल बैंडविड्थ,
- बाजार की संदर्भित समाधानों की तुलना में 1.5 गुना अधिक बैंडविड्थ।
26
इन आंकड़ों को vendor claims के रूप में देखना चाहिए। घोषणा में इस्तेमाल किए गए मॉडल, समानांतर उपयोग का स्तर, cache-hit ratio, क्लस्टर कॉन्फ़िगरेशन और तुलना की कार्यप्रणाली का पूरा विवरण नहीं दिया गया है। वास्तविक production वर्कलोड पर स्वतंत्र बेंचमार्क ही इनके व्यावहारिक महत्व को स्पष्ट करेंगे।
थ्रूपुट और SSD टिकाऊपन पर कंपनी के दावे
एक सामान्य AI coding inference परिदृश्य के लिए Huawei ने 2 गुना token throughput और time to first token (TTFT) को आधा करने का दावा किया है। 14 हालांकि, baseline और वर्कलोड का विस्तृत विवरण सार्वजनिक नहीं है; इसलिए इन परिणामों को सभी मॉडल या inference stack पर लागू नहीं माना जा सकता।
Huawei ने KV-aware adaptive storage नाम की व्यवस्था का भी वर्णन किया है। इसमें कैश की उपयोगिता और उसके जीवनकाल को ध्यान में रखकर डेटा के लिए उपयुक्त स्टोरेज माध्यम चुना जाता है। कंपनी हाइब्रिड मीडिया और अनुकूलित retention algorithm के साथ 24 DWPD तक तथा SSD की read/write आयु में करीब 16 गुना सुधार का दावा करती है। 16
18
मगर SSD की वास्तविक टिकाऊपन को भी उत्पादन स्तर की write दरों और कैश-मैनेजमेंट नीतियों के तहत स्वतंत्र रूप से सत्यापित करना होगा।
SuperPoD रणनीति में M900 की भूमिका
M900 केवल एक अलग स्टोरेज उत्पाद की घोषणा नहीं है; यह Huawei की व्यापक आर्किटेक्चर रणनीति का हिस्सा है। Huawei UnifiedBus को ऐसा interconnect बताती है जो agentic AI के लिए क्लस्टरों और SuperPoD के बीच संसाधन साझाकरण को सक्षम करता है। M900 इसी स्टैक में कॉन्टेक्स्ट-स्टोरेज टियर की भूमिका निभाता है। 23
इस व्यवस्था में:
- Ascend accelerators कंप्यूट उपलब्ध कराते हैं,
- UnifiedBus/Lingqu कनेक्टिविटी और संसाधनों की साझेदारी का ढांचा देता है,
- OceanStor M900 PB स्तर पर स्थायी, साझा KV Cache जोड़ता है।
इसलिए M900 स्वयं मॉडल की कंप्यूट क्षमता नहीं बढ़ाता और न ही accelerators या हाई-स्पीड interconnect का विकल्प है। इसका लक्ष्य उस मेमोरी-बॉटलनेक को कम करना है जो बड़े context window और बार-बार होने वाले agentic चरणों में KV Cache को कंप्यूट जितना महत्वपूर्ण बना देता है। 2
23
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
लोग पूछते भी हैं
"Huawei OceanStor M900: लंबे AI कॉन्टेक्स्ट के लिए साझा KV Cache का नया स्तर" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
HUAWEI CONNECT 2026 में Huawei ने OceanStor M900 पेश किया, जो hyperscale AI inference SuperPoD के लिए साझा KV Cache टियर है और प्रति क्लस्टर 64 PB तक क्षमता का दावा करता है।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
HUAWEI CONNECT 2026 में Huawei ने OceanStor M900 पेश किया, जो hyperscale AI inference SuperPoD के लिए साझा KV Cache टियर है और प्रति क्लस्टर 64 PB तक क्षमता का दावा करता है। Lingqu UnifiedBus के जरिए यह accelerator मेमोरी, DRAM और SSD के बीच वैश्विक, बहु स्तरीय KV Cache बनाता है; लक्ष्य लंबे कॉन्टेक्स्ट और कई चरणों वाले agentic inference वर्कलोड हैं।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
Huawei ने लगभग 60 माइक्रोसेकंड एक्सेस लेटेंसी, 40 TB/s कुल बैंडविड्थ और AI coding के एक परिदृश्य में 2 गुना token throughput का दावा किया है, लेकिन स्वतंत्र बेंचमार्क जरूरी होंगे।
सूत्र
huawei.comHuawei Introduces OceanStor M900 Context Memory Storage to Accelerate AI Inference in Hyperscale Data Centers - Huawei