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弘雲のHyperLM V2.5、昇騰950DTとAtlas 850Eに対応

弘雲は、訓練・推論統合基盤HyperLM V2.5について、ファーウェイの昇騰950DTへの深い適応、空冷式Atlas 850E SuperPoDとの互換性、Ascend Native認証を発表しました。 UnifiedBus 2.0対応、mxFP4の調整、仮想NPU（vNPU）の分割、prefillとdecodeを分ける推論方式などを盛り込んだとしています。

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研究の答え

重要なポイント

弘雲は、訓練・推論統合基盤HyperLM V2.5について、ファーウェイの昇騰950DTへの深い適応、空冷式Atlas 850E SuperPoDとの互換性、Ascend Native認証を発表しました。
UnifiedBus 2.0対応、mxFP4の調整、仮想NPU（vNPU）の分割、prefillとdecodeを分ける推論方式などを盛り込んだとしています。
実運用での性能や公称性能の達成を示す独立ベンチマークは、今回確認できる報道にはありません。

AI-generated editorial illustration for HongYun HyperLM V2.5 and Huawei Ascend deployments — What did Beijing-based HongYun announce with the release of its integrated large-model training and inference platform HyperLM V2.5, reporteAI-generated editorial illustration.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Beijing-based HongYun announce with the release of its integrated large-model training and inference platform HyperLM V2.5, reporte. Article summary: HongYun announced HyperLM V2.5, an integrated large-model training and inference platform that it claimed was the first to deeply adapt to Huawei’s Ascend 950DT, fully compatible with the air-cooled Atlas 850E SuperPoD, . Topic tags: general, general web, documentation. 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 fak
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大規模モデルを導入する企業にとって、対応ハードウェア上で「動く」ことと、計算資源を十分に活用できることは別の課題です。中国・北京のAIソフトウェア企業、弘雲（HongYun）はこの点を前面に出し、訓練と推論を一体で扱うプラットフォーム「HyperLM V2.5」を発表しました。

同社によると、新版はファーウェイのAIアクセラレーター「昇騰（Ascend）950DT」に深く適応し、空冷式の「Atlas 850E SuperPoD」と互換性を持つほか、ファーウェイのAscend Native認証を取得したといいます。発表が報じられたのは2026年11月3日です。14 18

昇騰向けに何を追加したのか

報道で挙げられている主な機能は、昇騰向け高速インターコネクト規格のUnifiedBus 2.0への対応、mxFP4の調整、仮想NPU（vNPU）の分割、そして推論時に処理を「prefill」と「decode」に分ける方式です。いずれも、モデルの処理を昇騰ハードウェア上で効率よく扱うための機能として紹介されています。7 14

弘雲が訴えるのは、単にモデルをインストールして実行できるという互換性にとどまらず、アクセラレーターの性能を引き出すことです。ただし、これは同社の製品説明に基づく位置づけであり、報道で確認できる範囲では、実運用での性能を示す独立検証結果は公表されていません。18

企業向けの運用機能も

発表内容を紹介した別の情報では、計算負荷やメモリー使用量、帯域幅、API応答時間、リクエスト数を監視し、性能低下のアラートや障害箇所の特定、業務の優先度に応じたスケジューリングを行う機能も挙げられています。28

同社は、政府機関や企業での利用を想定し、大規模な対話、長文書の処理、エージェントによる継続的な推論などを例示しています。また、空冷式のAtlas 850Eについて、大規模なデータセンター改修を避けられる選択肢として説明しています。これらは発表側の想定・主張であり、具体的な導入実績や独立した検証結果を示すものではありません。18

弘雲は今後、ファーウェイ昇騰に加えて海光（Hygon）のDCUにも取り組み、異種アクセラレーターのスケジューリング、推論の高速化、キャッシュ、エージェント向け機能の開発を続ける方針です。28

導入効果は実測データの確認が必要

HyperLM V2.5について確認できる主なポイントは、昇騰向けのハードウェア適応に、推論や運用管理の機能を組み合わせたことです。一方、実際にどれだけアクセラレーターの性能を活用できるのか、宣伝される性能が本番環境で達成されるのかを判断する独立ベンチマークは、今回の報道資料からは確認できません。導入効果を見極めるには、実際のモデルや処理内容を使った測定結果が必要です。14 18

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