“Huawei āđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 950 SuperCluster — āļāļđāđāļāļāļĢāđāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ AI āļāļāļēāļāļĒāļąāļāļĐāđāļāļĩāđāđāļĢāļāļāļķāļ 1 ZettaFLOPS āļāļĢāđāļāļĄāļāđāļēāļāļ Nvidia āđāļāļāļĩ 2026”
āđāļāļāļēāļ Huawei Connect 2025 āļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļāđāļŪāđ Huawei āđāļāđāđāļāļīāļāļāļąāļ§āļĢāļ°āļāļāļāļđāđāļāļāļĢāđāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ AI āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļ·āđāļāļ§āđāļē Atlas 950 SuperCluster āļāļķāđāļāļāļ·āļāđāļāđāļāļāđāļēāļ§āļāļĢāļ°āđāļāļāļāļĢāļąāđāļāđāļŦāļāđāļāļāļāļāļĩāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāđāļēāļāļŪāļēāļĢāđāļāđāļ§āļĢāđ AI āļĢāļ°āļāļąāļāđāļĨāļ āđāļāļĒāļĢāļ°āļāļāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāđāļāđāļāļķāļ 1 FP4 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļ inference āđāļĨāļ° 524 FP8 ExaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļķāļāđāļĄāđāļāļĨ AI āļāļāļēāļāđāļŦāļāđ
Atlas 950 āļŠāļĢāđāļēāļāļāļķāđāļāļāļēāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨ Ascend 950DT āļāļģāļāļ§āļāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāļāļķāļ 524,288 āļāļąāļ§ āļāļķāđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļĒāļđāđāđāļāļāļđāđāđāļāļīāļĢāđāļāđāļ§āļāļĢāđāļāļ§āđāļē 10,240 āļāļđāđ āđāļĨāļ°āđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļąāļāļāđāļ§āļĒāļĢāļ°āļāļāļāļāļāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļĢāđāļ§āļŠāļđāļāđāļāļ UnifiedBus over Ethernet (UBoE) āļāļĩāđ Huawei āļāļąāļāļāļēāļāļķāđāļāđāļāļ āđāļāļĒāļĄāļĩ latency āļāđāļģāđāļāļĩāļĒāļ 2.1 āđāļĄāđāļāļĢāļ§āļīāļāļēāļāļĩ āđāļĨāļ° bandwidth āļŠāļđāļāļāļķāļ 16 PB/s
āļĢāļ°āļāļāļāļĩāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒ 64 SuperPoD āļāļķāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĄāļĩ 8,192 APU āđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨ 8 FP8 ExaFLOPS āđāļĨāļ° 16 FP4 ExaFLOPS āļāđāļāļāļļāļ āļāļ·āļāđāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļĩāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļēāļāļĢāļļāđāļāļāđāļāļāļŦāļāđāļēāļāļĒāđāļēāļ Atlas 900 A3 āļāļķāļ 20 āđāļāđāļē āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļāļēāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāļĢāļ§āļĄāļāļ§āđāļē 64,000 āļāļēāļĢāļēāļāđāļĄāļāļĢ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļēāļŠāļāļēāļĄāļāļļāļāļāļāļĨ 9 āļŠāļāļēāļĄ
āđāļĄāđ Huawei āļāļ°āļĒāļāļĄāļĢāļąāļāļ§āđāļē APU āļāļāļāļāļāļĒāļąāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļ GPU āļāļāļ Nvidia āđāļāđāđāļāđāļāđāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāđāļāļāļīāļ āđāļāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļĨāļ·āļāļāđāļāđāđāļāļ§āļāļēāļ “brute force” āđāļāļĒāđāļāļīāđāļĄāļāļģāļāļ§āļāļāļīāļāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļĢāļ§āļĄāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļāļāļąāļāļāļąāļāļĢāļ°āļāļ Rubin āļāļāļ Nvidia āļāļĩāđāļāļ°āđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļāļāļĩ 2026–2027
āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ Huawei āļĒāļąāļāļāļĢāļ°āļāļēāļĻāđāļāļāđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 960 SuperCluster āđāļāļāļĩ 2027 āļāļķāđāļāļāļ°āđāļāđ Ascend 960 NPU āļāļ§āđāļē 1 āļĨāđāļēāļāļāļąāļ§ āđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļŠāļđāļāļāļķāļ 4 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ inference āđāļĨāļ° 2 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ training
āļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāļāđāļēāļ§
Huawei āđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 950 SuperCluster āļāļĩāđāļāļēāļ Huawei Connect 2025
āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨ 1 FP4 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ inference āđāļĨāļ° 524 FP8 ExaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ training
āđāļāđ Ascend 950DT āļāļģāļāļ§āļ 524,288 āļāļąāļ§āđāļāļāļđāđāđāļāļīāļĢāđāļāđāļ§āļāļĢāđāļāļ§āđāļē 10,240 āļāļđāđ
āđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāđāļ§āļĒāļĢāļ°āļāļ UBoE āļāļĩāđāļĄāļĩ latency āļāđāļģāđāļĨāļ° bandwidth āļŠāļđāļ
āđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļāļāđāļāļ
āļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒ 64 SuperPoD āđāļāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĄāļĩ 8,192 APU
āļāļ·āđāļāļāļĩāđāļĢāļ§āļĄāļāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļ§āđāļē 64,000 āļāļēāļĢāļēāļāđāļĄāļāļĢ āđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļēāļŠāļāļēāļĄāļāļļāļāļāļāļĨ 9 āļŠāļāļēāļĄ
āđāļāđāđāļāļ§āļāļēāļ brute force āđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļāļąāļāļāļąāļ Nvidia Rubin āļāļĩāđāļāļ°āđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļāļāļĩ 2026
āļĢāļāļāļĢāļąāļāđāļĄāđāļāļĨ AI āļāļāļēāļāđāļŦāļāđāļĢāļ°āļāļąāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļŠāļāļĨāđāļēāļāļāļķāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĨāđāļēāļāļĨāđāļēāļāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđ
āļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļāļ āļēāļĒāļāļāļ
Nvidia Vera Rubin NVL144 āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāđāļāļĩāļĒāļ 1.2 FP8 ExaFLOPS āđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļ 8 FP8 āļāļāļ SuperPoD Huawei
Oracle OCI Supercluster āđāļāđ B200 GPU 131,072 āļāļąāļ§ āđāļŦāđāļāļĨāļąāļ 2.4 FP4 ZettaFLOPS
Huawei āđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 960 SuperCluster āđāļāļāļĩ 2027 āļāļĢāđāļāļĄāļāļĨāļąāļ 4 ZettaFLOPS
Ascend roadmap āļāļāļ Huawei āļāļ°āļĄāļĩāļĢāļļāđāļ 950PR, 960 āđāļĨāļ° 970 āļāļēāļĄāļĨāļģāļāļąāļāđāļāļāļĩāļāļąāļāđāļ
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/huawei-unveils-atlas-950-supercluster-touting-1-fp4-zettaflops-performance-for-ai-inference-and-524-fp8-exaflops-for-ai-training-features-hundreds-of-thousands-of-950dt-apus
āđāļāļāļēāļ Huawei Connect 2025 āļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļāđāļŪāđ Huawei āđāļāđāđāļāļīāļāļāļąāļ§āļĢāļ°āļāļāļāļđāđāļāļāļĢāđāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ AI āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļ·āđāļāļ§āđāļē Atlas 950 SuperCluster āļāļķāđāļāļāļ·āļāđāļāđāļāļāđāļēāļ§āļāļĢāļ°āđāļāļāļāļĢāļąāđāļāđāļŦāļāđāļāļāļāļāļĩāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāđāļēāļāļŪāļēāļĢāđāļāđāļ§āļĢāđ AI āļĢāļ°āļāļąāļāđāļĨāļ āđāļāļĒāļĢāļ°āļāļāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāđāļāđāļāļķāļ 1 FP4 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļ inference āđāļĨāļ° 524 FP8 ExaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļķāļāđāļĄāđāļāļĨ AI āļāļāļēāļāđāļŦāļāđ
Atlas 950 āļŠāļĢāđāļēāļāļāļķāđāļāļāļēāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨ Ascend 950DT āļāļģāļāļ§āļāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāļāļķāļ 524,288 āļāļąāļ§ āļāļķāđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļĒāļđāđāđāļāļāļđāđāđāļāļīāļĢāđāļāđāļ§āļāļĢāđāļāļ§āđāļē 10,240 āļāļđāđ āđāļĨāļ°āđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļąāļāļāđāļ§āļĒāļĢāļ°āļāļāļāļāļāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļĢāđāļ§āļŠāļđāļāđāļāļ UnifiedBus over Ethernet (UBoE) āļāļĩāđ Huawei āļāļąāļāļāļēāļāļķāđāļāđāļāļ āđāļāļĒāļĄāļĩ latency āļāđāļģāđāļāļĩāļĒāļ 2.1 āđāļĄāđāļāļĢāļ§āļīāļāļēāļāļĩ āđāļĨāļ° bandwidth āļŠāļđāļāļāļķāļ 16 PB/s
āļĢāļ°āļāļāļāļĩāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒ 64 SuperPoD āļāļķāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĄāļĩ 8,192 APU āđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨ 8 FP8 ExaFLOPS āđāļĨāļ° 16 FP4 ExaFLOPS āļāđāļāļāļļāļ āļāļ·āļāđāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļĩāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļēāļāļĢāļļāđāļāļāđāļāļāļŦāļāđāļēāļāļĒāđāļēāļ Atlas 900 A3 āļāļķāļ 20 āđāļāđāļē āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļāļēāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāļĢāļ§āļĄāļāļ§āđāļē 64,000 āļāļēāļĢāļēāļāđāļĄāļāļĢ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļēāļŠāļāļēāļĄāļāļļāļāļāļāļĨ 9 āļŠāļāļēāļĄ
āđāļĄāđ Huawei āļāļ°āļĒāļāļĄāļĢāļąāļāļ§āđāļē APU āļāļāļāļāļāļĒāļąāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļ GPU āļāļāļ Nvidia āđāļāđāđāļāđāļāđāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāđāļāļāļīāļ āđāļāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļĨāļ·āļāļāđāļāđāđāļāļ§āļāļēāļ “brute force” āđāļāļĒāđāļāļīāđāļĄāļāļģāļāļ§āļāļāļīāļāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļĢāļ§āļĄāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļāļāļąāļāļāļąāļāļĢāļ°āļāļ Rubin āļāļāļ Nvidia āļāļĩāđāļāļ°āđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļāļāļĩ 2026–2027
āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ Huawei āļĒāļąāļāļāļĢāļ°āļāļēāļĻāđāļāļāđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 960 SuperCluster āđāļāļāļĩ 2027 āļāļķāđāļāļāļ°āđāļāđ Ascend 960 NPU āļāļ§āđāļē 1 āļĨāđāļēāļāļāļąāļ§ āđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļŠāļđāļāļāļķāļ 4 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ inference āđāļĨāļ° 2 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ training
āļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāļāđāļēāļ§
Huawei āđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 950 SuperCluster āļāļĩāđāļāļēāļ Huawei Connect 2025
āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨ 1 FP4 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ inference āđāļĨāļ° 524 FP8 ExaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ training
āđāļāđ Ascend 950DT āļāļģāļāļ§āļ 524,288 āļāļąāļ§āđāļāļāļđāđāđāļāļīāļĢāđāļāđāļ§āļāļĢāđāļāļ§āđāļē 10,240 āļāļđāđ
āđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāđāļ§āļĒāļĢāļ°āļāļ UBoE āļāļĩāđāļĄāļĩ latency āļāđāļģāđāļĨāļ° bandwidth āļŠāļđāļ
āđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļāļāđāļāļ
āļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒ 64 SuperPoD āđāļāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĄāļĩ 8,192 APU
āļāļ·āđāļāļāļĩāđāļĢāļ§āļĄāļāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļ§āđāļē 64,000 āļāļēāļĢāļēāļāđāļĄāļāļĢ āđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļēāļŠāļāļēāļĄāļāļļāļāļāļāļĨ 9 āļŠāļāļēāļĄ
āđāļāđāđāļāļ§āļāļēāļ brute force āđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļāļąāļāļāļąāļ Nvidia Rubin āļāļĩāđāļāļ°āđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļāļāļĩ 2026
āļĢāļāļāļĢāļąāļāđāļĄāđāļāļĨ AI āļāļāļēāļāđāļŦāļāđāļĢāļ°āļāļąāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļŠāļāļĨāđāļēāļāļāļķāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĨāđāļēāļāļĨāđāļēāļāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđ
āļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļāļ āļēāļĒāļāļāļ
Nvidia Vera Rubin NVL144 āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāđāļāļĩāļĒāļ 1.2 FP8 ExaFLOPS āđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļ 8 FP8 āļāļāļ SuperPoD Huawei
Oracle OCI Supercluster āđāļāđ B200 GPU 131,072 āļāļąāļ§ āđāļŦāđāļāļĨāļąāļ 2.4 FP4 ZettaFLOPS
Huawei āđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 960 SuperCluster āđāļāļāļĩ 2027 āļāļĢāđāļāļĄāļāļĨāļąāļ 4 ZettaFLOPS
Ascend roadmap āļāļāļ Huawei āļāļ°āļĄāļĩāļĢāļļāđāļ 950PR, 960 āđāļĨāļ° 970 āļāļēāļĄāļĨāļģāļāļąāļāđāļāļāļĩāļāļąāļāđāļ
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/huawei-unveils-atlas-950-supercluster-touting-1-fp4-zettaflops-performance-for-ai-inference-and-524-fp8-exaflops-for-ai-training-features-hundreds-of-thousands-of-950dt-apus
ð “Huawei āđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 950 SuperCluster — āļāļđāđāļāļāļĢāđāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ AI āļāļāļēāļāļĒāļąāļāļĐāđāļāļĩāđāđāļĢāļāļāļķāļ 1 ZettaFLOPS āļāļĢāđāļāļĄāļāđāļēāļāļ Nvidia āđāļāļāļĩ 2026”
āđāļāļāļēāļ Huawei Connect 2025 āļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļāđāļŪāđ Huawei āđāļāđāđāļāļīāļāļāļąāļ§āļĢāļ°āļāļāļāļđāđāļāļāļĢāđāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ AI āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļ·āđāļāļ§āđāļē Atlas 950 SuperCluster āļāļķāđāļāļāļ·āļāđāļāđāļāļāđāļēāļ§āļāļĢāļ°āđāļāļāļāļĢāļąāđāļāđāļŦāļāđāļāļāļāļāļĩāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāđāļēāļāļŪāļēāļĢāđāļāđāļ§āļĢāđ AI āļĢāļ°āļāļąāļāđāļĨāļ āđāļāļĒāļĢāļ°āļāļāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāđāļāđāļāļķāļ 1 FP4 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļ inference āđāļĨāļ° 524 FP8 ExaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļķāļāđāļĄāđāļāļĨ AI āļāļāļēāļāđāļŦāļāđ
Atlas 950 āļŠāļĢāđāļēāļāļāļķāđāļāļāļēāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨ Ascend 950DT āļāļģāļāļ§āļāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāļāļķāļ 524,288 āļāļąāļ§ āļāļķāđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļĒāļđāđāđāļāļāļđāđāđāļāļīāļĢāđāļāđāļ§āļāļĢāđāļāļ§āđāļē 10,240 āļāļđāđ āđāļĨāļ°āđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļąāļāļāđāļ§āļĒāļĢāļ°āļāļāļāļāļāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļĢāđāļ§āļŠāļđāļāđāļāļ UnifiedBus over Ethernet (UBoE) āļāļĩāđ Huawei āļāļąāļāļāļēāļāļķāđāļāđāļāļ āđāļāļĒāļĄāļĩ latency āļāđāļģāđāļāļĩāļĒāļ 2.1 āđāļĄāđāļāļĢāļ§āļīāļāļēāļāļĩ āđāļĨāļ° bandwidth āļŠāļđāļāļāļķāļ 16 PB/s
āļĢāļ°āļāļāļāļĩāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒ 64 SuperPoD āļāļķāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĄāļĩ 8,192 APU āđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨ 8 FP8 ExaFLOPS āđāļĨāļ° 16 FP4 ExaFLOPS āļāđāļāļāļļāļ āļāļ·āļāđāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļĩāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļēāļāļĢāļļāđāļāļāđāļāļāļŦāļāđāļēāļāļĒāđāļēāļ Atlas 900 A3 āļāļķāļ 20 āđāļāđāļē āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļāļēāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāļĢāļ§āļĄāļāļ§āđāļē 64,000 āļāļēāļĢāļēāļāđāļĄāļāļĢ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļēāļŠāļāļēāļĄāļāļļāļāļāļāļĨ 9 āļŠāļāļēāļĄ
āđāļĄāđ Huawei āļāļ°āļĒāļāļĄāļĢāļąāļāļ§āđāļē APU āļāļāļāļāļāļĒāļąāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļ GPU āļāļāļ Nvidia āđāļāđāđāļāđāļāđāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāđāļāļāļīāļ āđāļāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļĨāļ·āļāļāđāļāđāđāļāļ§āļāļēāļ “brute force” āđāļāļĒāđāļāļīāđāļĄāļāļģāļāļ§āļāļāļīāļāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļĢāļ§āļĄāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļāļāļąāļāļāļąāļāļĢāļ°āļāļ Rubin āļāļāļ Nvidia āļāļĩāđāļāļ°āđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļāļāļĩ 2026–2027
āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ Huawei āļĒāļąāļāļāļĢāļ°āļāļēāļĻāđāļāļāđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 960 SuperCluster āđāļāļāļĩ 2027 āļāļķāđāļāļāļ°āđāļāđ Ascend 960 NPU āļāļ§āđāļē 1 āļĨāđāļēāļāļāļąāļ§ āđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļŠāļđāļāļāļķāļ 4 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ inference āđāļĨāļ° 2 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ training
â
āļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāļāđāļēāļ§
âĄïļ Huawei āđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 950 SuperCluster āļāļĩāđāļāļēāļ Huawei Connect 2025
âĄïļ āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨ 1 FP4 ZettaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ inference āđāļĨāļ° 524 FP8 ExaFLOPS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ training
âĄïļ āđāļāđ Ascend 950DT āļāļģāļāļ§āļ 524,288 āļāļąāļ§āđāļāļāļđāđāđāļāļīāļĢāđāļāđāļ§āļāļĢāđāļāļ§āđāļē 10,240 āļāļđāđ
âĄïļ āđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāđāļ§āļĒāļĢāļ°āļāļ UBoE āļāļĩāđāļĄāļĩ latency āļāđāļģāđāļĨāļ° bandwidth āļŠāļđāļ
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āđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļāļāđāļāļ
âĄïļ āļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒ 64 SuperPoD āđāļāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĄāļĩ 8,192 APU
âĄïļ āļāļ·āđāļāļāļĩāđāļĢāļ§āļĄāļāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļ§āđāļē 64,000 āļāļēāļĢāļēāļāđāļĄāļāļĢ āđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļēāļŠāļāļēāļĄāļāļļāļāļāļāļĨ 9 āļŠāļāļēāļĄ
âĄïļ āđāļāđāđāļāļ§āļāļēāļ brute force āđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļāļąāļāļāļąāļ Nvidia Rubin āļāļĩāđāļāļ°āđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļāļāļĩ 2026
âĄïļ āļĢāļāļāļĢāļąāļāđāļĄāđāļāļĨ AI āļāļāļēāļāđāļŦāļāđāļĢāļ°āļāļąāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļŠāļāļĨāđāļēāļāļāļķāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĨāđāļēāļāļĨāđāļēāļāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđ
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āļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļāļ āļēāļĒāļāļāļ
âĄïļ Nvidia Vera Rubin NVL144 āđāļŦāđāļāļĨāļąāļāđāļāļĩāļĒāļ 1.2 FP8 ExaFLOPS āđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļ 8 FP8 āļāļāļ SuperPoD Huawei
âĄïļ Oracle OCI Supercluster āđāļāđ B200 GPU 131,072 āļāļąāļ§ āđāļŦāđāļāļĨāļąāļ 2.4 FP4 ZettaFLOPS
âĄïļ Huawei āđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāđāļāļīāļāļāļąāļ§ Atlas 960 SuperCluster āđāļāļāļĩ 2027 āļāļĢāđāļāļĄāļāļĨāļąāļ 4 ZettaFLOPS
âĄïļ Ascend roadmap āļāļāļ Huawei āļāļ°āļĄāļĩāļĢāļļāđāļ 950PR, 960 āđāļĨāļ° 970 āļāļēāļĄāļĨāļģāļāļąāļāđāļāļāļĩāļāļąāļāđāļ
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/huawei-unveils-atlas-950-supercluster-touting-1-fp4-zettaflops-performance-for-ai-inference-and-524-fp8-exaflops-for-ai-training-features-hundreds-of-thousands-of-950dt-apus
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