Lingqu UnifiedBus: Huawei muốn kết nối các cụm AI lớn bằng cách nào?

Tại Huawei Connect 2026, Huawei giới thiệu Lingqu UnifiedBus như lớp kết nối cốt lõi cho kiến trúc AI tác nhân gồm SuperPoD và các cụm lớn hơn. SuperPoD có thể hiểu là hệ thống ghép nhiều máy chủ vật lý để chúng phối hợp như một đơn vị tính toán. Đề xuất của Huawei không chỉ là thêm bộ tăng tốc AI: bộ xử lý, bộ nhớ và lưu trữ cũng phải trao đổi dữ liệu đủ nhanh để quy mô lớn hơn mang lại ích lợi. 81921

Một lớp kết nối, hai nút thắt

Theo Huawei, UnifiedBus hợp nhất hơn 10 giao thức kết nối dưới một giao thức chung có ngữ nghĩa bộ nhớ. Thiết kế ưu tiên các kết nối ngang hàng và khả năng truy cập bộ nhớ qua ranh giới máy chủ, để CPU, NPU (bộ xử lý chuyên dụng cho AI) cùng các tài nguyên khác không bị bó trong từng máy riêng lẻ. Hãng cho biết băng thông kết nối chuyển từ mức khoảng 100 GB/giây sang mức TB/giây, còn độ trễ khứ hồi giảm từ khoảng 7 xuống 2 micro giây. Đây là thông số của hệ thống kết nối do hãng công bố, không phải mức tăng tốc đã đo được của một ứng dụng AI. 271923

Tốc độ trao đổi dữ liệu cũng quan trọng với phương án tách hai phần việc trong mô hình Transformer — Attention và mạng truyền thẳng (FFN) — để xử lý trên tài nguyên phù hợp. Nếu thời gian chuyển dữ liệu trung gian quá lớn, lợi ích của việc tách đó có thể mất đi. Tài liệu hiện có mô tả ý định thiết kế, nhưng chưa định lượng mức cải thiện khi chạy toàn bộ quy trình. 78

OceanStor M900 bổ sung dung lượng ngữ cảnh

Trong hệ thống rộng hơn của Huawei, Kunpeng 950 đảm nhiệm tính toán đa dụng, Ascend 960 đảm nhiệm tính toán AI, còn OceanStor M900 cung cấp bộ nhớ ngữ cảnh cho giai đoạn suy luận — khi mô hình tạo câu trả lời. M900 dùng UnifiedBus để chia sẻ KV cache, dữ liệu trung gian giúp mô hình tận dụng ngữ cảnh đã xử lý, qua nhiều tầng từ bộ nhớ trên chip, DRAM đến ổ SSD. Mục tiêu là mở rộng dung lượng ngữ cảnh khả dụng thay vì chỉ dựa vào bộ nhớ nằm cạnh bộ tăng tốc. 421

Hai bài toán cần được phân biệt: kết nối nhanh hơn giúp giảm trở ngại khi các bộ xử lý trao đổi dữ liệu; KV cache dùng chung, phân tầng giúp tăng dung lượng. Thời gian truy cập ngữ cảnh nằm trên SSD vẫn phụ thuộc vào hiệu năng của cả đường đi, không thể suy ra chỉ từ con số độ trễ của UnifiedBus. 721

Từ tủ máy đến cụm dùng mạng quang

Huawei mô tả các thiết bị UnifiedBus dùng để nối thành phần trong cùng tủ máy, giữa các tủ và giữa các cụm. Một thiết bị kết nối được báo cáo có 176 cổng, mỗi cổng đạt 1,6 Tbit/giây, tương đương khoảng 280 Tbit/giây nếu cộng năng lực danh định các cổng. Con số này không phải băng thông mà một bộ xử lý hay một tác vụ AI riêng lẻ nhận được. 719

Ở quy mô lớn hơn, Huawei kết hợp UnifiedBus với mạng quang. Atlas 960E SuperPoD sử dụng công nghệ đặt bộ phận quang gần chip (near-packaged optics), còn cấu hình UnifiedBus toàn quang của TaiShan 950 SuperPoD được Huawei cho biết hỗ trợ tối đa 4.096 NPU. Kiến trúc dài hạn mà hãng nêu hướng tới cụm hàng triệu NPU; đó là mục tiêu mở rộng, không phải kết quả đo trên một hệ thống hàng triệu NPU đã triển khai. 2519

Điều gì vẫn cần kiểm chứng?

Huawei đặt thiết bị kết nối, gồm lớp UBG được đề cập trong các bài tường thuật hội nghị, vào thiết kế nối từ tủ máy đến cụm. Tuy nhiên, bằng chứng được cung cấp chưa xác định rõ vai trò hay tình trạng triển khai của Atlas 650E, cũng chưa đủ để xác nhận một mức tiết kiệm dây đồng cụ thể. Quan trọng hơn, chưa có phép đo độc lập trên toàn cụm cho thấy các thông số về độ trễ, băng thông và quy mô chuyển thành hiệu quả huấn luyện hoặc suy luận duy trì trong thực tế. Vì vậy, nên xem UnifiedBus là một kiến trúc tích hợp cùng các thông số do Huawei công bố, chưa phải hiệu năng đầu cuối đã được kiểm chứng. 7819