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Lingqu UnifiedBus, il piano di Huawei per far lavorare insieme fino a un milione di NPU
Huawei propone Lingqu UnifiedBus come tessuto comune di interconnessione e memoria per gli Agentic SuperPoD e per cluster estendibili, secondo l’azienda, fino a un milione di NPU. L’obiettivo è far collaborare CPU, NPU, memoria, SSD, storage e rete come risorse paritarie, riducendo i colli di bottiglia legati allo s...
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Research answer
Key takeaways
- Huawei propone Lingqu UnifiedBus come tessuto comune di interconnessione e memoria per gli Agentic SuperPoD e per cluster estendibili, secondo l’azienda, fino a un milione di NPU.
- L’obiettivo è far collaborare CPU, NPU, memoria, SSD, storage e rete come risorse paritarie, riducendo i colli di bottiglia legati allo spostamento dei dati.
- Nel sistema Atlas 650E, Huawei dichiara che due server da otto NPU possono formare una configurazione full mesh da 16 NPU senza switch, tramite UnifiedBus Link 2.0.
AI 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
Huawei ha affidato a Lingqu UnifiedBus il messaggio centrale di Huawei Connect 2026: nei grandi sistemi per l’intelligenza artificiale non conta soltanto la potenza dei processori, ma sempre di più il modo in cui processori, memoria e dati comunicano fra loro.
L’azienda presenta UnifiedBus come il tessuto comune di interconnessione e memoria per un Agentic SuperPoD — un grande sistema AI progettato per carichi di lavoro basati su agenti — e per un’architettura congiunta SuperPoD-cluster. Nella roadmap, il modello dovrebbe crescere dal singolo cabinet fino a un futuro SuperCluster da un milione di NPU, gli acceleratori AI di Huawei. 1
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C’è una precisazione essenziale: banda, latenza, capacità di scala e risultati prestazionali riportati qui sono specifiche, obiettivi o dichiarazioni di Huawei. Le fonti citate non documentano misurazioni indipendenti end-to-end su un SuperPoD completo o su più cluster alla massima scala. 1
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Il problema: nei grandi cluster i chip rischiano di attendere i dati
Secondo Huawei, aumentando le dimensioni di un cluster AI tradizionale, una quota crescente della capacità di calcolo resta inattiva in attesa delle comunicazioni e del trasferimento dei dati. L’azienda cita un utilizzo effettivo del calcolo del modello di circa il 20% in un cluster da 100.000 NPU.
Fra gli altri ostacoli indicati ci sono i limiti di memoria nell’addestramento di modelli molto grandi, la variabilità del fabbisogno di CPU e NPU nei carichi di lavoro agentici e l’elevata domanda di cache KV e storage. 1
La risposta proposta non è una semplice rete più veloce: Huawei vuole trattare calcolo, memoria, storage e networking come elementi di un sistema più strettamente integrato. In questa impostazione, un SuperPoD non è un insieme di server collegati da una rete convenzionale, ma un ambiente in cui le risorse collaborano attraverso UnifiedBus. 1
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Un protocollo comune e memoria con indirizzamento globale
Huawei afferma che UnifiedBus unifica più di dieci protocolli di interconnessione in un unico modello di protocollo e di semantica della memoria, con indirizzamento globale unificato all’interno di un SuperPoD. L’azienda sostiene di poter passare da interconnessioni dell’ordine di 100 GB/s a una classe di banda nell’ordine dei TB/s e di ridurre la latenza di andata e ritorno da circa 7 microsecondi a 2 microsecondi. 1
L’architettura è pensata per collegare direttamente CPU, NPU, memoria e SSD, abilitando accessi peer-to-peer anziché dipendere soltanto da percorsi centralizzati mediati dall’host. Huawei inquadra questo approccio anche come un modo per combinare in modo più flessibile risorse CPU e NPU. 1
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Per i carichi AI più intensivi sul fronte dei dati, Huawei ha descritto uno storage condiviso con supporti ibridi per la cache delle attivazioni. Secondo l’azienda, la memoria DDR può fungere da memoria alternativa per le NPU: l’obiettivo è ridurre la latenza in scenari di ricerca, raccomandazione e pubblicità, oltre a diminuire la quantità di HBM necessaria per ciascuna NPU nell’addestramento di modelli molto grandi.
La piattaforma supporta inoltre l’accelerazione Transformer a livelli e la separazione tra Attention e FFN, che Huawei chiama deployment AF-separated. 1
Dall’interno del cabinet al SuperCluster
Huawei ha presentato prodotti per tre livelli di interconnessione: all’interno dei cabinet, fra cabinet e fra cluster. Secondo l’azienda, questa famiglia permette una crescita elastica dal singolo cabinet fino a un cluster da un milione di NPU. 7
- All’interno del cabinet: UnifiedBus LinkBlade è un componente privo di cavi, progettato per limitare le perdite di circuito. Huawei afferma che, in un SuperPoD da 4.096 NPU, questa soluzione potrebbe eliminare circa 196 km di cavi in rame.
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- Fra cabinet: UnifiedBus LinkDevice è indicato da Huawei con 176 porte da 1,6 Tbit/s ciascuna, per una capacità aggregata di interconnessione ottica pari a 280 Tbit/s. La latenza di andata e ritorno dichiarata scende fino a 2 microsecondi.
- Fra cluster: Xinghe UBG opera come gateway o livello di switching UnifiedBus per estendere la rete oltre il SuperPoD.
La componente ottica è centrale nella strategia. Huawei ha introdotto l’Atlas 960E SuperPoD con near-packaged optics, o NPO: una configurazione che l’azienda descrive come il primo SuperPoD basato su questa tecnologia, nella quale l’ottica è collocata molto vicino al package dei chip per puntare a velocità più elevate e minori consumi. 1
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I componenti dell’Agentic SuperPoD
Nell’architettura delineata da Huawei, l’Agentic SuperPoD riunisce elaborazione, accelerazione, gestione del contesto e interconnessione di cluster:
- Kunpeng 950: il processore per l’elaborazione general-purpose e il lato CPU del sistema.
- Ascend 960: l’acceleratore AI di nuova generazione della gamma UnifiedBus. Huawei ha dichiarato una prestazione doppia rispetto ai prodotti esistenti; secondo le notizie sulla roadmap, la versione 960DT per l’addestramento è attesa nel primo trimestre del 2027, mentre la 960PR per l’inferenza nel terzo trimestre del 2027.
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- OceanStor M900: il componente di storage dedicato al contesto, pensato per conservare e servire il contesto di agenti e modelli.
- Xinghe UBG: il livello di switching o gateway per l’espansione della fabric fra cluster.
Questi elementi fanno parte di un portafoglio Huawei orientato a UnifiedBus composto da 11 chip, che copre funzioni di calcolo, interconnessione, storage e gestione. 1
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Atlas 650E: l’esempio a 16 NPU senza switch
L’Atlas 650E mostra lo stesso approccio su una scala più contenuta. Huawei dichiara che ogni server utilizza otto NPU Ascend 950DT e che due server possono creare una configurazione full-mesh da 16 NPU attraverso UnifiedBus Link 2.0, senza switch nel collegamento a due server. 17
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Per il server Huawei indica fino a 12,4 PFLOPS in mxFP4 e fino a 4,0 TB/s di banda in lettura e scrittura della memoria on-chip. La specifica cinese del prodotto riporta inoltre 13,4 TB/s di banda aggregata di interconnessione NPU nello scenario a due server. Sono valori dichiarati dal fornitore: i risultati reali dipenderanno da software, architettura del modello, precisione numerica, schemi di comunicazione e configurazione del sistema. 17
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Il punto da verificare
Lingqu UnifiedBus va letto come il tentativo di Huawei di trasformare interconnessione, modello di memoria, livelli di storage e fabric ottica in un unico problema di progettazione del sistema AI. L’ambizione è far agire le risorse sempre più come parti di un solo computer, dal cabinet al SuperPoD fino a un SuperCluster da un milione di NPU. 7
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La domanda pratica non è se la roadmap sia ambiziosa, ma se i sistemi in produzione riusciranno a mantenere alla scala promessa latenza, throughput, condivisione delle risorse, affidabilità ed efficienza utile nell’addestramento dei modelli. Gli annunci Huawei definiscono architettura e obiettivi dichiarati; per valutare i risultati nel mondo reale serviranno misurazioni indipendenti. 1
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scmp.comHuawei unveils latest tech to boost AI power in push to break ...
thesun.myHuawei Pioneers a New Computing Architecture for the AI Era