Huawei mener Ascend har nådd et vendepunkt – dette må fungere for AI-agenter

En AI-agent som arbeider med en oppgave over lang tid, må kunne fortsette der den slapp, beholde relevant tilstand og svare raskt når arbeidet tas opp igjen. Når oppgaven fordeles på mange NPU-er – prosessorer laget for AI-beregninger – blir også dataoverføring mellom dem og tilgang på minne viktige begrensninger. Huawei vil derfor gjøre SuperPoD-er og SuperCluster-klynger til utgangspunktet for programmering, ikke bare den enkelte prosessoren. Selskapets separate UnifiedBus-kunngjøring beskriver tilsvarende sammenkobling og minnebehov som utfordringer på klyngenivå. 26

Det er bakgrunnen for at Huaweis Zhu Zhaosheng under HUAWEI CONNECT 2026 sa at Ascend hadde passert et vendepunkt som økosystem. Han viste ikke bare til maskinvare, men til programvare, utviklere og delt regnekapasitet som andre kan bygge videre på. Dette er Huaweis vurdering av hvor plattformen står – ikke en uavhengig måling av ytelsen til langvarige AI-agenter. 221

Fem endringer Huawei foreslår

1. Sette sammen ressurser på tvers av noder. Programmeringsgrensesnitt skal la utviklere kombinere regnekraft, kommunikasjon og minne i en SuperPoD eller SuperCluster-klynge. Målet er å gjøre oppgaver som går på tvers av noder lettere å uttrykke, samtidig som overføring og minnebehov håndteres. Det betyr ikke at kostnaden ved å flytte data forsvinner. 24
2. La agenten beholde tilstanden sin. ThinkPro og ThinkProcess i openEuler skal håndtere kjøringen gjennom en langvarig oppgave. Dersom nyttig tilstand bevares, kan agenten slippe å gjenta arbeid når den fortsetter. Det kan også påvirke tiden frem til første svarbit, ofte kalt time-to-first-token, men det siterte materialet dokumenterer ingen målt forbedring i responstid. 2
3. Gi rom for ulike måter å programmere NPU-en på. Huawei trekker frem SIMD- og SIMT-funksjoner i Ascend 950 sammen med Regbase-programmering. De er ment å støtte både tette beregninger og mer uregelmessige operasjoner. Hvor godt det fungerer, avhenger av den konkrete arbeidslasten. 2
4. Tilpasse presisjonen til oppgaven. HiF4 er foreslått som et alternativ med lavere presisjon for å øke gjennomstrømningen og redusere minnebruken der modellen tåler det. Eventuelle gevinster må veies mot nøyaktigheten i den aktuelle oppgaven. 2
5. Bruke agenter i utviklingen av operatorer. Agentstøttet utvikling og optimalisering av operatorer skal gjøre det raskere å ta nye modellmetoder i bruk effektivt på Ascend. Foreløpig er dette en foreslått arbeidsmåte, ikke en dokumentert løsning på alle flaskehalser i programvaren. 2

Hvorfor Huawei kaller det et økosystemskifte

De tekniske grepene er bare nyttige hvis utviklere kan ta dem i bruk. Huawei peker på et åpent PTO-instruksjonssett, fellesskapsdrevet utvikling av CANN, støtte for modeller og rammeverk, utviklerverktøy og delt regnekapasitet i størrelsesorden 10 000 NPU-er for partnere. En omtale av Zhus uttalelser oppga også over 5 200 månedlig aktive brukere i CANN-miljøet. Tallene sier noe om tilgang og aktivitet, men ikke om hvor lett enhver arbeidslast lar seg flytte til plattformen eller hvor raskt den vil kjøre. 2421

Vendepunktet er altså påstanden om at nok brikker nå er på plass rundt Ascend til at flere kan bygge på plattformen. De fem endringene viser hvordan Huawei vil møte kravene til raske svar, kommunikasjon mellom noder og minne for langvarige agenter. Om de leverer i praksis, må avgjøres med resultater fra konkrete arbeidslaster. 26