Huawei a anunțat acceleratorul AI Atlas 350, care depășește Nvidia H20 în eficiență de lucru.

Huawei lansează acceleratorul Atlas 350 pentru sistemele de inteligență artificială

*Huawei a anunțat lansarea pe piață a plăcii-accelerator Atlas 350, care ar trebui să devină un component cheie în soluțiile de inteligență artificială. Potrivit companiei, aceasta depășește în putere de calcul NVIDIA H20 adaptată pentru piața chineză.*

Detalii tehnice
Parametru | Valoare | Chip Ascend 950PR | Putere 1,56 petaflops (FP4) – format cu precizie scăzută, accelerează fluxul de date | Comparatie cu NVIDIA H20: în 2,8‑de ori mai mare
Aplicație | Recomandări de căutare, generare multimodală și modele lingvistice mari
*Atlas 350 este un modul specializat care poate fi instalat într-un server. Este proiectat pentru a accelera etapele de inferență ale modelelor AI, inclusiv preprocesarea token-urilor.*

Strategia Huawei
- Extinderea liniei de cipuri proprii – se introduc în mod consecutiv noi modele Ascend fără utilizarea tehnologiilor americane.
- Lansare în septembrie 2025 – Ascend 950PR, orientat spre preprocesare și recomandări, a devenit parte din planul de dezvoltare pe trei ani al Ascend.
- AI agențial – creșterea cererii pentru putere de calcul stimulează dezvoltarea ulterioară a echipamentului.

Planuri pentru sisteme de stocare
Huawei intenționează să actualizeze semnificativ linia de stocare în 2026:

- Soluții complet SSD OceanStor Dorado și Pacific 9926 pentru segmentul corporativ.
- Implementarea FusionCube A1000 – un accelerator AI compact, destinat IMM-urilor.

Președintele liniei de sisteme de stocare, Yuan Yuan, a subliniat:

> „Prima jumătate a erei IA a fost despre putere de calcul. În cea de-a doua, se măsoară datele. În 2026, Huawei va continua modernizarea sistemelor de stocare și va participa activ la proiecte naționale cheie pentru crearea infrastructurii de date.”

Concluzie:

Huawei își consolidează prezența în domeniul IA, oferind un accelerator Atlas 350 mai puternic bazat pe Ascend 950PR. Compania extinde simultan linia de cipuri proprii și planifică actualizări majore ale sistemelor de stocare pentru a susține cererea crescută de resurse de calcul și date pentru soluțiile moderne AI agențiale.