Huawei Connect 2026’nın ana mesajı tek bir yapay zekâ hızlandırıcısından çok, o hızlandırıcıların nasıl birbirine bağlandığıydı. Huawei; Ascend 960 NPU’ları, UnifiedBus ara bağlantısını ve Hi-ONE adlı optik bağlantı motorunu bir araya getiren Atlas 960E SuperPoD sistemini duyurdu. Hedef, 10 trilyon parametreye kadar modellerin eğitimi ve çıkarımı için binlerce işlemciyi sıkı biçimde bağlı tek bir sistem gibi işletebilmek.
13
6
Öne çıkan teknik değerler
Huawei, Atlas 960E’yi sektörün ilk yakın paket optiği (NPO) kullanan SuperPoD’u olarak tanımlıyor. UnifiedBus’ın sağladığı birleşik bellek adresleme sayesinde tek bir sistemin şu ölçeğe ulaşabileceği belirtiliyor:
- En fazla 4.096 NPU
- 8 EFLOPS FP8 işlem gücü
- 16 EFLOPS FP4 işlem gücü
- En fazla 1 PB HBM (yüksek bant genişlikli bellek) kapasitesi
38
13
Bu sayılar, tek bir Ascend 960 çipinin ölçümü ya da bağımsız karşılaştırma sonucu değil; Huawei’nin sistem düzeyindeki kendi teknik beyanları. Bu nedenle Nvidia veya başka üreticilerin çözümleriyle doğrudan benchmark karşılaştırması olarak okunmamalı.
Huawei ayrıca aynı NPU bağlantı ölçeğinde geleneksel 48.000 adet 800G optik modül yerine 5.500 Hi-ONE birimi kullanıldığını; bunun 550 kilovattan fazla güç tasarrufu ve sistem güvenilirliğinde iki kat artış sağladığını öne sürüyor.
13 Şirketin temel tezi açık: Dev modellerde ölçeklenmeyi belirleyen unsur, yalnızca çipin tepe işlem gücü değil; işlemciler arasındaki veri iletişimi de olacak.
NPO, Hi-ONE ve UnifiedBus ne işe yarıyor?
NPO, optik bağlantıyı işlemci paketine yaklaştırıyor
Yakın paket optiği, optik bağlantıyı işlemci paketine daha yakın konumlandırıyor. Böylece sinyallerin optik iletime dönüştürülmeden önce elektriksel olarak kat etmesi gereken mesafe azalıyor. Huawei, bu yaklaşımın SuperPoD mimarisinde daha yüksek hız ve daha düşük enerji tüketimi sunduğunu belirtiyor.
9
13
Hi-ONE, optik bağlantı motoru
Hi-ONE, Huawei’nin NPO tasarımında kullandığı optik ara bağlantı bileşeni. Şirket; ışık kaynağını entegre eden, yüksek bant genişliği, düşük gecikme ve düşük güç tüketimi hedefleyen bir yapı olduğunu söylüyor.
13
Duyuru kapsamındaki haberlerde, 36 hat üzerinde hat başına 200 Gbps ile çalışan 7,2 Tbps’lik bir uygulamadan ve Huawei’nin açıkladığı 10 nanosaniyelik iletişim gecikmesi değerinden söz ediliyor.
32 Bu değer, SuperPoD sisteminin uçtan uca gecikmesiyle karıştırılmamalı. Ayrı haberlerde UnifiedBus bağlantılı daha geniş sistem için gidiş-dönüş gecikmesi yaklaşık 2 mikrosaniye olarak veriliyor.
11
35
UnifiedBus, binlerce NPU’yu tek makineye yaklaştırmayı amaçlıyor
UnifiedBus; işlem, bellek ve depolama kaynaklarını birbirine bağlamak için tasarlanmış ara bağlantı ve bellek adresleme katmanı. Atlas 960E’de 4.096 NPU boyunca birleşik bellek adresleme sağlıyor.
38
Huawei, UnifiedBus tabanlı bir SuperCluster mimarisinin teorik olarak 1 milyon NPU’ya kadar ölçeklenebileceğini de belirtiyor. Bu, açıklanmış bir kurulum sayısı değil; mimarinin ölçek iddiası.
2
34
10 trilyon parametreli modeller için performans iddiası
Huawei, Atlas 960E’yi en fazla 10 trilyon parametreli modellerin eğitimi ve çıkarımı için konumlandırıyor.
6 Lansman haberlerine göre şirket, belirli 10 trilyon parametreli iş yüklerinde Atlas 950’ye kıyasla eğitim aktarımında 2,3 kat, çıkarım aktarımında ise 2,5 kat artış iddia ediyor.
4
35
Bu yaklaşımın pratik gerekçesi, model büyüdükçe aktivasyonların, ağırlıkların ve ara verilerin hızlandırıcılar arasında taşınmasının hesaplama kadar kritik hâle gelmesi. Huawei, sistemin farklı iş yüklerinde veya Nvidia alternatifleri karşısındaki konumunu ortaya koyacak bağımsız açık benchmarklar yayımlamış değil.
Ascend 960, Ascend 950’ye göre neyi değiştirmeyi hedefliyor?
Huawei’nin önceki yol haritasına göre Ascend 960; Ascend 950’ye kıyasla işlem gücünü, bellek erişim bant genişliğini, bellek kapasitesini ve ara bağlantı bağlantı noktası sayısını ikiye katlayacaktı.
30 Atlas 960E duyurusu, bu yeni nesil silikonu daha sıkı entegre edilmiş optik sistemle buluşturuyor.
Burada ürün isimlerini ayırmak önemli. Connect 2026’da ayrıntıları verilen Atlas 960E, 4.096 NPU’lu NPO tabanlı yapılandırma. Önceki yol haritası malzemelerinde ise daha büyük, geleceğe dönük bir Atlas 960 SuperPoD yapılandırmasından da bahsediliyordu. Bu nedenle farklı duyurulardaki her Atlas 960 rakamını aynı ürünün teknik özelliği saymamak gerekiyor.
25
38
2027 yol haritası: Ascend 960DT ve 960PR
Huawei, Ascend 960 ailesindeki iki sürümün takvimini öne çekti:
- Ascend 960DT: Eğitim için tasarlanan sürümün 2027’nin ilk çeyreğinde gelmesi planlanıyor. Bu, önceki takvimden üç çeyrek daha erken.
1
3
- Ascend 960PR: Çıkarım odaklı sürümün 2027’nin üçüncü çeyreğinde gelmesi planlanıyor; önceki plandan bir çeyrek erken.
1
5
Önceki yol haritasında genel Ascend 960 için 2027’nin dördüncü çeyreği hedeflenmiş; çip için 2 PFLOPS FP8 ve 4 PFLOPS FP4 değerleri açıklanmıştı.
30 Yeni duyuru platform yönünü daha netleştirse de DT ve PR varyantlarının çip başına, bağımsız biçimde doğrulanabilir tam teknik özellikleri konusunda kamuya açık bilgiler sınırlı.
Neden Nvidia tarzı bir altyapı hamlesi?
Huawei; Ascend işlemciler, yüksek bant genişlikli bellek, optik ara bağlantılar, Atlas sistemleri ve model dağıtım yazılımlarını kapsayan uçtan uca bir yapay zekâ altyapı yığını kurmaya çalışıyor. Şirketin yaklaşımı, özellikle Nvidia gibi yabancı yarı iletken tedarikçilerine bağımlılığı azaltmaya yönelik daha geniş Çin stratejisinin bir parçası.
9
18
Ancak üretim bu hedefin temel sınırlarından biri. ABD ihracat kontrolleri Huawei’nin TSMC ile çalışmasını engelliyor ve Huawei bu çipleri hangi üreticinin imal ettiğini kamuya açıklamadı. Analistler şirketi Çin’in en büyük dökümhanesi SMIC ile ilişkilendiriyor; ancak bu ilişki Huawei tarafından doğrulanmış bir üretici açıklaması olarak değerlendirilmemeli.
19
Yazılım ve model optimizasyonu da en az donanım kadar belirleyici olacak. Güçlü donanım, tek başına olgun bir geliştirici ekosisteminin yerini tutmuyor; çerçeveler, derleyiciler ve iyi optimize edilmiş model uygulamaları gerekiyor. DeepSeek’in çıkarım için Huawei Ascend 950DT kullanmayı planlarken eğitimde Nvidia donanımı kullanmayı sürdürmesi, Huawei’nin ilerlemesini de kalan farkı da gösteriyor.
21
Talep, yurt dışı planları ve Eric Xu’nun güvenlik yorumu
Huawei’nin stratejik hedefinin önünde kısa vadeli bir üretim sorunu bulunuyor. Dönüşümlü başkan Eric Xu, şirketin Çin’deki yapay zekâ işlem ekipmanı talebini karşılayacak kadar üretim yapamadığını; bu nedenle tam ölçekli uluslararası genişleme planlamadığını söyledi. Şirket, yüksek talebin olduğu bazı pazarlara ürün sağlıyor.
20
Xu ayrıca Çinli yapay zekâ geliştiricilerinin, önde gelen ABD şirketlerinin bildirdiği sınır düzeyi yapay zekâ güvenliği riskleriyle karşılaşacak kadar ileri modellere henüz sahip olmayabileceğini ifade etti. Reuters’a göre Xu, inovasyon ile risk arasında denge kurulurken kapasite geliştirmeye devam edilmesi gerektiğini savundu.
17
Sonuç
Atlas 960E, Huawei’nin yapay zekâ altyapısı rekabetini çip düzeyinden sistem düzeyine taşıyan en net açıklaması: işlemciler, bellek, optik bağlantılar, bağlantı dokusu ve yazılım birlikte çalışmalı. Huawei’nin açıkladığı 4.096 NPU, 8 EFLOPS FP8 ve 1 PB HBM yapılandırmasının teknik merkezinde NPO yer alıyor.
13
38
Bununla birlikte, platform hâlâ yol haritası aşamasında ve en kritik performans sayıları Huawei’nin kendi beyanlarına dayanıyor. Tasarımın Nvidia’ya kalıcı bir alternatif olup olmayacağını; üretim kapasitesi, yazılım ekosisteminin benimsenmesi, gerçek iş yüklerindeki performans ve Çin dışındaki sistem erişilebilirliği belirleyecek.
20
19