Ascend dan Taruhan Huawei pada Agen AI: Lima Perubahan yang Diusulkan

Di HUAWEI CONNECT 2026, Zhu Zhaosheng, pejabat strategi komputasi Huawei, mengatakan Ascend telah melewati titik balik ekosistem. Maksudnya bukan semata-mata kemampuan cip meningkat. Menurut Huawei, perangkat lunak, komunitas pengembang, dan akses ke komputasi bersama kini memberi mitra landasan yang lebih kuat untuk membangun di atas Ascend. Zhu mengaitkan klaim itu dengan pendekatan komputasi agen AI yang berpusat pada SuperPoD dan SuperCluster. 221

Mengapa agen AI yang bekerja lama membutuhkan pendekatan berbeda?

Agen AI yang menyelesaikan tugas panjang mungkin perlu melanjutkan pekerjaan yang sempat terhenti, mempertahankan statusnya, dan berulang kali menghasilkan token pertama dengan cepat—yakni bagian awal respons yang diterima pengguna. Ketika pekerjaan tersebar ke lebih banyak NPU, atau unit pemrosesan untuk beban AI, perpindahan data dan kebutuhan memori menjadi persoalan aplikasi, bukan sekadar urusan infrastruktur. Huawei mengusulkan agar SuperPoD atau SuperCluster menjadi skala tempat sumber daya tersebut diprogram. Pengumuman UnifiedBus yang terpisah juga menempatkan koneksi antarpemroses dan kebutuhan memori per NPU sebagai tantangan di tingkat klaster. 26

Lima perubahan yang diusulkan Huawei

1. Menggabungkan sumber daya lintas node. Huawei mengusulkan API untuk memadukan komputasi, komunikasi, dan memori di seluruh SuperPoD atau SuperCluster. Tujuannya agar pekerjaan lintas node lebih mudah diatur sekaligus membantu menangani perpindahan data dan tekanan memori. Ini sasaran desain, bukan berarti biaya komunikasi antarnode hilang. 24
2. Mempertahankan status saat agen melanjutkan tugas. ThinkPro dan ThinkProcess dari openEuler ditujukan untuk mengelola eksekusi agen sepanjang tugas yang panjang. Menyimpan status yang masih berguna berpotensi mengurangi pekerjaan yang harus diulang dan membantu mempercepat kemunculan token pertama ketika agen kembali bekerja. Materi yang dikutip belum menunjukkan besaran perbaikan latensi yang terukur. 2
3. Menyediakan beberapa cara memprogram NPU. Huawei memosisikan kemampuan SIMD dan SIMT pada Ascend 950, bersama pemrograman Regbase, untuk menangani komputasi padat maupun operasi yang lebih tidak teratur. Manfaatnya bergantung pada kecocokan tiap beban kerja dengan kemampuan tersebut. 2
4. Menyesuaikan presisi dengan kebutuhan. Huawei mengusulkan HiF4 sebagai opsi presisi lebih rendah untuk meningkatkan throughput dan mengurangi penggunaan memori jika model dapat menoleransinya. Potensi keuntungan itu tetap harus ditimbang terhadap akurasi pada beban kerja yang dijalankan. 2
5. Memakai agen untuk membantu membuat operator. Bantuan agen dalam pembuatan dan pengoptimalan operator—komponen perangkat lunak yang menjalankan operasi model—dimaksudkan agar teknik model baru lebih cepat memperoleh implementasi yang efisien di Ascend. Ini masih pendekatan pengembangan yang diusulkan, bukan solusi yang terbukti mengatasi setiap hambatan perangkat lunak. 2

Mengapa disebut titik balik ekosistem?

Rencana teknis tersebut hanya berguna bila pengembang bisa memakainya. Huawei menunjuk pada set instruksi PTO yang terbuka, pengembangan CANN berbasis komunitas, dukungan model dan kerangka kerja, alat pengembang, serta akses komputasi bersama berskala sekitar 10.000 NPU bagi mitra. Laporan mengenai pernyataan Zhu juga menyebut lebih dari 5.200 pengguna aktif bulanan di komunitas CANN. Angka dan fasilitas ini menunjukkan aktivitas serta akses, tetapi tidak membuktikan bahwa setiap beban kerja mudah dipindahkan atau akan berjalan cepat. 2421

Jadi, “titik balik” adalah penilaian Huawei bahwa Ascend kini memiliki dukungan perangkat lunak, kontributor, dan akses komputasi yang cukup untuk menumbuhkan ekosistem agen AI yang lebih luas. Lima perubahan tadi menjelaskan cara Huawei hendak menghadapi keterlambatan token pertama, komunikasi lintas node, dan tekanan memori. Apakah hasilnya benar-benar terasa pada agen yang mengerjakan tugas panjang masih memerlukan pengujian untuk masing-masing beban kerja. 26