Huawei วางเกม AI ที่การเชื่อมต่อ ไม่ใช่แค่ชิป: Atlas 960E และ UnifiedBus

สำหรับการฝึกโมเดล AI ระดับใหญ่มาก ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ชิปคำนวณได้เร็วเพียงใดเท่านั้น แต่รวมถึงการเคลื่อนย้ายพารามิเตอร์ ข้อมูลระหว่างชั้นของโมเดล แคช และการเข้าถึงหน่วยความจำระหว่างตัวประมวลผลนับพันตัวด้วย Huawei จึงเสนอ Atlas 960E SuperPoD, ชิปในแผน Ascend 960 และโครงข่าย UnifiedBus โดยวาง "การเชื่อมต่อ" เป็นแกนกลางของระบบ

อย่างไรก็ดี ตัวเลขสมรรถนะ ประสิทธิภาพพลังงาน และการขยายสเกลที่กล่าวถึงด้านล่างเป็น ข้อมูลที่ Huawei ประกาศหรือคาดการณ์เอง ไม่ใช่ผลทดสอบอิสระที่ยืนยันแล้ว 918

เป้าหมายคือทำให้คลัสเตอร์ทำงานคล้ายคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวมากขึ้น

คลัสเตอร์ขนาดใหญ่มักแยก CPU, ตัวเร่งความเร็ว AI, สตอเรจ และหน่วยความจำออกเป็นทรัพยากรคนละส่วน เชื่อมผ่านหลายโปรโตคอล Huawei ระบุว่า UnifiedBus รวมโปรโตคอลอินเตอร์คอนเน็กต์มากกว่า 10 แบบไว้ในโปรโตคอลเดียวและใช้ความหมายของหน่วยความจำร่วมกัน ทำให้ CPU, NPU, หน่วยความจำ และ SSD เชื่อมถึงกันโดยตรงแบบเพียร์ทูเพียร์ได้ 18

แนวคิดในทางปฏิบัติคือการลดเวลาที่ตัวประมวลผลต้องรอข้อมูล แทนที่จะต้องคัดลอกข้อมูลหรือสั่งประสานงานระหว่างโหนดที่แยกขาดจากกันอยู่เสมอ ซอฟต์แวร์จะสามารถระบุแอดเดรสหน่วยความจำทั่วทั้ง SuperPoD ได้จากพื้นที่แอดเดรสกลางเดียว จึงมีเป้าหมายให้หน่วยความจำแบบกระจายถูกใช้งานเสมือนทรัพยากรร่วม เหมาะกับโมเดลหรือข้อมูลระหว่างประมวลผลที่ใหญ่เกินหน่วยความจำภายใน NPU ตัวเดียว 18

Huawei อ้างว่า UnifiedBus ยกระดับความสามารถของอินเตอร์คอนเน็กต์จากระดับราว 100 GB/s ไปสู่ระดับ TB/s และลดความหน่วงแบบไป-กลับ (RTT) จากประมาณ 7 ไมโครวินาทีเหลือ 2 ไมโครวินาที ตัวเลขนี้เป็นเป้าหมายของสถาปัตยกรรม UnifiedBus ของ Huawei ไม่ใช่การเทียบกับระบบคู่แข่งในเงื่อนไขเดียวกันจากผู้ทดสอบอิสระ 18

Atlas 960E: ใช้ออปติกส์ใกล้แพ็กเกจในระดับ SuperPoD

Atlas 960E SuperPoD ผสานชิป Ascend 960 ที่กำลังจะมาถึง, UnifiedBus และเอนจินออปติกส์ใกล้แพ็กเกจ หรือ near-packaged optics (NPO) รุ่น Hi-ONE ของ Huawei บริษัทระบุว่าระบบนี้ระบายความร้อนด้วยของเหลวทั้งหมด และออกแบบเพื่อการฝึกและอนุมานโมเดลที่มีขนาดสูงสุด 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ 9

สเปกหลักที่ Huawei ประกาศคือระบบหนึ่งชุดรองรับ 4,096 NPU ด้วยการระบุแอดเดรสหน่วยความจำร่วมกัน ให้สมรรถนะ 8 EFLOPS ที่ FP8 หรือ 16 EFLOPS ที่ FP4 9

NPO เป็นหัวใจหนึ่งของแนวทางนี้ เพราะเมื่อแบนด์วิดท์และขนาดคลัสเตอร์เพิ่มขึ้น การขยายการเชื่อมต่อแบบไฟฟ้าล้วนทำได้ยากขึ้น Huawei ระบุว่าเอนจินออปติกส์ Hi-ONE แต่ละตัวส่งข้อมูลได้ 7.2 Tbit/s ในการออกแบบ 4,096 NPU บริษัทคาดว่า Hi-ONE ราว 5,500 ตัวจะทดแทนโมดูลออปติกส์ 800G แบบเดิมราว 48,000 ตัว ลดการใช้พลังงานได้มากกว่า 550 กิโลวัตต์ และเพิ่มความพร้อมใช้งานเป็น 99.8% ทั้งหมดนี้ยังเป็นตัวเลขคาดการณ์สำหรับการออกแบบของ Huawei 9

ชิ้นส่วนที่ทำให้สเกลได้ตั้งแต่ตู้เดียวถึงคลัสเตอร์ระดับล้าน NPU

Huawei ยังแยกองค์ประกอบตามระดับกายภาพของคลัสเตอร์ไว้ดังนี้

• LinkBlade: องค์ประกอบ UnifiedBus แบบไร้สายเคเบิลสำหรับเชื่อมต่อภายในตู้แร็ก Huawei ระบุว่าช่วยตัดการสูญเสียของวงจรที่เกี่ยวข้องกับสายเคเบิล และอาจลดการใช้สายทองแดงได้ราว 196 กิโลเมตรใน SuperPoD ขนาด 4,096 NPU 18
• LinkDevice: ออกแบบมาสำหรับการเชื่อมต่อด้วยแสงระหว่างตู้แร็ก โดย Huawei ระบุว่ามี 176 พอร์ต ที่ 1.6 Tbit/s ต่อพอร์ต แบนด์วิดท์รวม 280 Tbit/s และ RTT ต่ำสุด 2 ไมโครวินาที 18
• สวิตช์ UBG: เป็นชั้นเชื่อมต่อระดับคลัสเตอร์สำหรับต่อ SuperPoD หลายชุดเข้าด้วยกัน Huawei ระบุว่าโทโพโลยีของตนขยายได้ถึง 512,000 NPU ผ่านเครือข่าย Clos สองชั้น สี่เพลน และถึงหนึ่งล้าน NPU ด้วยโทโพโลยีแบบหลายรางสัญญาณ (multi-rail) แต่เป็นตัวเลขระดับเป้าหมายทางสถาปัตยกรรม ไม่ใช่หลักฐานว่ามีคลัสเตอร์หนึ่งล้าน NPU ติดตั้งใช้งานแล้ว 18

สำหรับองค์กรที่ไม่ต้องการ SuperPoD ขนาดมหึมา Atlas 650E เป็นทางเลือกที่เล็กกว่าในแบบฟูลเมช 16 NPU บน UnifiedBus Link 2.0 โดย Huawei ระบุแบนด์วิดท์อ่าน/เขียนหน่วยความจำบนชิปสูงสุด 4.0 TB/s และแบนด์วิดท์ UB Link 13.4 TB/s ต่อเซิร์ฟเวอร์ 16 NPU 20

แผน Ascend 960: รุ่นฝึกโมเดลและรุ่นอนุมานในปี 2027

Huawei ระบุว่าการพัฒนา Ascend 960 ทำได้เกินความคาดหมาย และสมรรถนะตามแผนเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า แต่บริษัทยังไม่ได้เผยแพร่รายละเอียดผลเบนช์มาร์กอิสระที่เพียงพอสำหรับตรวจสอบคำกล่าวนี้ 11

กำหนดการที่ประกาศมีดังนี้

• Ascend 960DT: วางตำแหน่งสำหรับงานถอดรหัสและฝึกโมเดล กำหนดใน ไตรมาส 1 ปี 2027 เร็วกว่าโรดแมปเดิม 3 ไตรมาส 111
• Ascend 960PR: วางตำแหน่งสำหรับขั้นตอน prefill และงานระบบแนะนำ/อนุมาน กำหนดใน ไตรมาส 3 ปี 2027 เร็วกว่าแผนเดิม 1 ไตรมาส 111

Huawei ยังระบุว่า Atlas 950 SuperPod ซึ่งเป็นเจเนอเรชันก่อนหน้า ถูกใช้งานเชิงพาณิชย์ในวงกว้างแล้ว ประเด็นนี้ไม่ควรถูกตีความว่า Atlas 960E ถูกติดตั้งใช้งานแล้ว เพราะ Atlas 960E ผูกกับ Ascend 960 ซึ่งยังเป็นเจเนอเรชันที่กำลังจะออก 39

UnifiedBus ต่างจาก NVLink และมาตรฐานเปิดอย่างไร

หากมองในภาพใหญ่ UnifiedBus คือคำตอบเชิงระบบของ Huawei ต่อโจทย์เดียวกับที่ Nvidia NVLink พยายามแก้ไข นั่นคือทำอย่างไรให้ตัวเร่งความเร็วจำนวนมากได้รับข้อมูลอย่างต่อเนื่อง และสื่อสารกันเร็วพอจนการเพิ่มจำนวนชิปแปลเป็นกำลังประมวลผลที่ใช้งานได้จริง ไม่ใช่ภาระการซิงโครไนซ์ที่เพิ่มขึ้น

จุดต่างที่ Huawei ชูคือการรวมโปรโตคอลในวงกว้าง การระบุแอดเดรสหน่วยความจำกลางทั่ว SuperPoD การเข้าถึงข้ามอุปกรณ์ต่างชนิดโดยตรง และการผสาน NPO ในระดับ SuperPoD 189

แต่ข้อมูลที่มีอยู่ยัง ไม่เพียงพอ จะสรุปการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวกับ NVLink ทั้งด้านแบนด์วิดท์ ความหน่วง ความพร้อมของซอฟต์แวร์ ความน่าเชื่อถือ ต้นทุน หรือปริมาณงานฝึกโมเดลจริง อีกทั้ง UnifiedBus ถูกนำเสนอเป็นสถาปัตยกรรมและระบบนิเวศผลิตภัณฑ์ของ Huawei เอง ไม่ได้ถูกระบุว่าเป็นมาตรฐานเปิดข้ามผู้ผลิต ที่มีเป้าหมายด้านธรรมาภิบาลหรือการทำงานร่วมกันในลักษณะเดียวกับโครงการอินเตอร์คอนเน็กต์แบบเปิด 18

อะไรจะพิสูจน์ว่าเดิมพันนี้ได้ผล

ความสำคัญของการประกาศครั้งนี้อยู่ที่ Huawei วางอินเตอร์คอนเน็กต์ ออปติกส์ โทโพโลยีเครือข่าย และความหมายของหน่วยความจำ ไว้เป็นหัวใจของกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่ใช่มองแค่ตัวชิป การออกแบบเช่นนี้มีคุณค่ามากเมื่อภาระงานติดคอขวดที่การสื่อสารระหว่างชิปและความจุหน่วยความจำ พอ ๆ กับกำลังคำนวณต่อชิป

บทพิสูจน์สำคัญจึงยังอยู่ข้างหน้า ได้แก่ การส่งมอบ Ascend 960 และ Atlas 960E จริง อัตราการฝึกโมเดลและการใช้ทรัพยากรบนเวิร์กโหลดจริง เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่พร้อมใช้งาน ความน่าเชื่อถือเมื่อขยายระบบ และความสามารถในการผลิตและส่งมอบในปริมาณมาก จนกว่าจะมีหลักฐานดังกล่าว ตัวเลข SuperPoD 4,096 NPU และ SuperCluster ระดับหนึ่งล้าน NPU ยังควรถูกมองเป็นเป้าหมายสถาปัตยกรรมที่ทะเยอทะยาน มากกว่าผลลัพธ์ที่พิสูจน์อย่างอิสระแล้ว 91118