화웨이의 Ascend 950DT 가속기 카드 1,024개를 탑재한 슈퍼팟(SuperPoD) 클러스터가 2026년 10월 28일 중국 후베이성 우한에서 가동됐다. 화웨이의 2026년 중국 순회 행사와 함께 열린 후베이성 인공지능 혁신·발전 콘퍼런스에서 공개된 시스템이다. 보도에서는 이를 중국 최초의 Ascend 950DT 1,024카드 클러스터라고 소개했지만, 공개된 사양은 행사 관련 발표 수치이며 장시간 실제 작업에서의 성능을 독립적으로 측정한 결과는 아니다.
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우한에 들어선 1,024카드 시스템
클러스터는 후베이과학기술투자그룹이 투자하고 구축했다. 프로젝트 착수부터 가동까지 한 달이 걸렸다는 게 관련 보도의 설명이다. 다만 이 기간에 데이터센터 전체를 처음부터 새로 지었다는 뜻으로 볼 근거는 없다.
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시스템은 Ascend NPU 가속기 카드 1,024개를 하나의 액체 냉각 슈퍼팟으로 구성했다. 연산 랙뿐 아니라 카드 간 연결을 담당하는 랙도 액체 냉각 방식으로 설계됐다. 따라서 일반적인 단일 서버 한 대라기보다 여러 랙을 연결한 대규모 시스템에 가깝다.
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공개된 주요 사양
출시 보도에 따르면 이 시스템은 FP8 연산 성능 1EFLOPS, 전역 통합 메모리 256TB, 카드 간 초당 테라바이트급 연결 대역폭, 마이크로초 단위의 종단 간 통신 지연 시간을 갖췄다. 다만 공개 보도에는 실제 학습이나 추론 작업을 지속했을 때의 독립 벤치마크 결과가 제시되지 않았다.
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UnifiedBus는 어떤 역할을 하나
이 클러스터에는 화웨이의 링취(Lingqu) 아키텍처, 즉 UnifiedBus가 적용됐다. 보도에 따르면 이 구조에서는 각 카드가 클러스터 안의 다른 카드에 직접 접근할 수 있다. 화웨이는 UnifiedBus를 공통 연결 규격으로 설명하며, 이를 통해 데이터 접근을 빠르게 하고 카드 사이의 통신 지연을 줄이는 것을 목표로 한다.
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여러 가속기를 밀접하게 연결해 대규모 작업을 함께 처리하도록 설계한 것이다. 그렇다고 카드들이 실제로 단일 프로세서가 되는 것은 아니며, 소프트웨어 차원의 작업 조율이나 데이터 이동이 사라지는 것도 아니다. 실제 이점은 구체적인 작업에서의 성능에 달려 있고, 공개된 출시 수치만으로는 이를 판단하기 어렵다.
목표는 초대형 모델 학습과 AI 에이전트 추론
발표 보도는 이 시스템이 조(兆) 단위 매개변수를 가진 대형 모델의 학습과 AI 에이전트 추론을 지원하도록 설계됐다고 전했다. 후베이성 내 개발자와 기업에 지역 기반 연산 자원을 제공하는 것도 주요 용도다. 보도는 이번 구축이 성내 고급 연산 자원 부족을 보완할 것이라고 설명했지만, 부족 규모나 이번 시스템이 이를 얼마나 해소할지는 수치로 제시하지 않았다.
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우한 가동은 Ascend 950 계열 하드웨어가 처음 공개된 사건은 아니다. 화웨이는 2026년 7월 세계인공지능대회에서 Ascend 950 슈퍼팟을 공개했다. 당시 보도에는 이전 세대인 Ascend 384 슈퍼팟이 750곳 넘게 상용 배치됐다는 내용도 담겼다.
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‘최초’라는 표현과 남은 확인 사항
우한 시스템은 보도에서 중국 최초의 Ascend 950DT 1,024카드 클러스터로 불린다. 하지만 다른 보도는 10월 15일 Atlas 950 1,024카드 액체 냉각 시스템이 전원을 켰다고 전했다. 두 보도가 서로 다른 구성이나 가동 단계를 가리키는지, 또는 ‘최초’의 기준이 다른지는 현재 공개된 자료만으로 확인하기 어렵다. 따라서 ‘최초’는 우한의 950DT 설치 사례에 붙은 설명으로 이해하는 편이 정확하다.
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또한 우한 시스템의 실제 전력 소비량, 지속 가동률, 작업별 처리량, 작업 단위당 비용은 공개 보도에서 확인되지 않는다. 따라서 발표된 FP8 연산 성능만으로 실제 학습 속도나 에너지 효율을 단정할 수는 없다.
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