Pada HUAWEI CONNECT 2026, Zhu Zhaosheng berkata Ascend telah mencapai titik perubahan ekosistem, dengan sokongan komuniti perisian dan akses kepada sumber pengkomputeran bersama berskala 10,000 NPU. Cadangan Huawei menjadikan SuperPoD dan SuperCluster—bukan NPU secara berasingan—sebagai skala untuk membangunkan beba...
Diterbitkan olehDisunting dengan GPT-6 SolImej dijana dengan GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: At HUAWEI CONNECT 2026, why did Huawei’s Zhu Zhaosheng say Ascend had passed an ecosystem inflection point, and how do his five proposed shi. Article summary: Zhu’s “inflection point” claim was that Ascend was becoming more than a hardware platform: Huawei said its open software stack, developer community, and shared compute were now substantial enough for others to build on i. 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
Pada HUAWEI CONNECT 2026, ahli strategi pengkomputeran Huawei, Zhu Zhaosheng, berkata Ascend telah melepasi titik perubahan ekosistem. Maksudnya, pada penilaian Huawei, Ascend bukan lagi sekadar cip: perisian, komuniti pembangun dan akses kepada sumber pengkomputeran bersama kini cukup berkembang untuk membolehkan lebih ramai rakan membina sistem di atasnya. Huawei mengaitkan dakwaan itu dengan pendekatan pengkomputeran baharu yang berpusat pada SuperPoD dan SuperCluster. 2
21
Ejen AI yang menjalankan tugasan panjang mungkin perlu berhenti dan menyambung kerja tanpa kehilangan keadaan sebelumnya. Setiap kali ia kembali menjana jawapan, masa untuk menghasilkan token pertama—unit kecil teks yang dikeluarkan model—turut mempengaruhi kepantasan respons. Apabila kerja diagihkan merentas lebih banyak NPU, iaitu pemproses yang digunakan untuk beban kerja AI, pemindahan data antara pemproses dan keperluan memori menjadi sebahagian daripada cabaran aplikasi. Huawei mahu pembangun memikirkan sumber tersebut pada skala SuperPoD atau SuperCluster, bukan satu NPU sahaja. Pengumuman UnifiedBus oleh syarikat itu juga meletakkan sambungan antara pemproses dan keperluan memori setiap NPU sebagai cabaran pada peringkat kluster. 2
6
Huawei merujuk kepada set arahan PTO yang terbuka, pembangunan CANN yang dipacu komuniti, sokongan model dan rangka kerja, alat pembangun serta akses rakan kongsi kepada sumber pengkomputeran bersama berskala 10,000 NPU. Laporan mengenai kenyataan Zhu turut menyebut lebih 5,200 pengguna aktif bulanan dalam komuniti CANN. Angka dan kemudahan ini menunjukkan aktiviti serta peluang untuk membangunkan aplikasi, tetapi tidak membuktikan setiap beban kerja mudah dipindahkan ke Ascend atau berjalan pantas di atasnya. 2
4
21
Jadi, ‘titik perubahan’ ialah penilaian Huawei tentang kematangan ekosistemnya. Lima cadangan itu menjelaskan cara syarikat mahu menangani kelajuan respons awal, komunikasi merentas nod dan tekanan memori bagi ejen AI yang bekerja lama. Sama ada pendekatan tersebut benar-benar memberikan manfaat yang dijanjikan masih perlu dinilai melalui ujian mengikut beban kerja, bukan pengumuman semata-mata. 2
6
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Pada HUAWEI CONNECT 2026, Zhu Zhaosheng berkata Ascend telah mencapai titik perubahan ekosistem, dengan sokongan komuniti perisian dan akses kepada sumber pengkomputeran bersama berskala 10,000 NPU.
Pada HUAWEI CONNECT 2026, Zhu Zhaosheng berkata Ascend telah mencapai titik perubahan ekosistem, dengan sokongan komuniti perisian dan akses kepada sumber pengkomputeran bersama berskala 10,000 NPU. Cadangan Huawei menjadikan SuperPoD dan SuperCluster—bukan NPU secara berasingan—sebagai skala untuk membangunkan beban kerja ejen AI.
Lima perubahan itu menyasarkan pengurusan keadaan ejen, komunikasi antara nod, penggunaan memori dan pembangunan perisian; manfaat prestasinya masih memerlukan ujian mengikut beban kerja.