Ascend według Huawei przekroczył punkt zwrotny. Pięć zmian z myślą o agentach AI

Podczas HUAWEI CONNECT 2026 Zhu Zhaosheng, odpowiedzialny w Huawei za strategię obliczeniową, stwierdził, że Ascend przekroczył punkt zwrotny jako ekosystem. Nie chodziło mu wyłącznie o możliwości układów. Huawei wskazuje również na rozwój narzędzi i społeczności programistów oraz na udostępnianie partnerom współdzielonych zasobów o skali około 10 tys. procesorów NPU — jednostek przeznaczonych do obliczeń związanych z AI. To argument za tym, że na Ascend można budować kolejne rozwiązania, a nie tylko uruchamiać gotowe obciążenia. 221

Dlaczego agentom nie wystarcza szybki procesor

Agent AI wykonujący długie zadanie może wielokrotnie wracać do pracy, zachowywać stan i za każdym razem szybko rozpoczynać generowanie odpowiedzi. Gdy zadanie obejmuje wiele NPU, istotne stają się także przesyłanie danych między nimi i dostępna pamięć. Huawei proponuje więc traktować SuperPoD i SuperCluster jako całość, z której zasobów korzysta program, zamiast skupiać się na pojedynczym układzie. Osobna zapowiedź architektury UnifiedBus również przedstawia połączenia między urządzeniami i wymagania pamięciowe jako wyzwania w skali klastra. 26

Pięć proponowanych zmian

1. Łączenie zasobów różnych węzłów. Interfejsy programistyczne mają pozwalać zestawiać moc obliczeniową, komunikację i pamięć dostępne w SuperPoD lub SuperCluster. Ma to ułatwić pracę rozłożoną na wiele urządzeń, ale nie oznacza, że koszt przesyłania danych znika. 24
2. Model wykonywania dla długo działających agentów. ThinkPro i ThinkProcess w systemie openEuler mają pomagać zarządzać wykonaniem zadania oraz zachowywać stan agenta. Mogłoby to ograniczyć pracę potrzebną po wznowieniu zadania i poprawić czas do wygenerowania pierwszego tokenu, lecz przytoczone materiały nie podają zmierzonej poprawy opóźnienia. 2
3. Więcej sposobów programowania NPU. Huawei wskazuje możliwości SIMD i SIMT układów Ascend 950 oraz programowanie Regbase jako sposoby obsługi zarówno regularnych obliczeń, jak i mniej przewidywalnych operacji. Korzyść zależy od tego, jak konkretne zadanie wykorzysta te możliwości. 2
4. Precyzja dobrana do zadania. HiF4 ma umożliwiać obliczenia o niższej precyzji, by zwiększać przepustowość i ograniczać zużycie pamięci tam, gdzie model to toleruje. Ewentualny zysk trzeba zestawić z wpływem na dokładność wyników. 2
5. Pomoc agentów w tworzeniu operatorów. Agenci mają wspierać opracowywanie i optymalizację operatorów, czyli elementów oprogramowania realizujących operacje modelu. Celem jest szybsze wdrażanie nowych technik na Ascend; nie jest to udowodnione rozwiązanie każdego ograniczenia programowego. 2

Skąd mowa o „punkcie zwrotnym”

Plan techniczny ma znaczenie tylko wtedy, gdy programiści mogą z niego korzystać. Huawei wymienia otwarty zestaw instrukcji PTO, rozwijany przez społeczność CANN, obsługę modeli i frameworków, narzędzia dla deweloperów oraz dostęp partnerów do współdzielonej mocy obliczeniowej w skali około 10 tys. NPU. Według relacji z wypowiedzi Zhu społeczność CANN liczyła ponad 5200 użytkowników aktywnych miesięcznie. Są to oznaki dostępności i aktywności ekosystemu, nie dowód, że każde zastosowanie da się łatwo przenieść na Ascend lub uruchomić wydajnie. 2421

Sedno deklaracji Huawei jest więc takie: wokół Ascend powstało, zdaniem firmy, wystarczające zaplecze, by rozwijać szerszy ekosystem agentów AI. Pięć zmian pokazuje, jak firma zamierza odpowiadać na problemy z szybkością reakcji, komunikacją między węzłami i zapotrzebowaniem na pamięć. To, czy przyniosą oczekiwane efekty agentom wykonującym długie zadania, wymaga wyników dla konkretnych obciążeń. 26