Huawei Yapay Zekanın Yeni Altyapısını Tanıttı
Huawei, HUAWEI CONNECT 2026’da Atlas 960E’yi ve yeni yapay zeka altyapı çözümlerini tanıttı.
Huawei, Şanghay’da düzenlenen HUAWEI CONNECT 2026’nın açılışında, sektörün ilk NPO tabanlı SuperPoD sistemi olarak tanımladığı Atlas 960E’yi tanıttı. Yeni sistem, 10 trilyon parametre ölçeğine yaklaşan yapay zeka modellerinin eğitim ve çalışma süreçlerinde ihtiyaç duyulan işlem gücünü artırmak üzere geliştirildi.
Atlas 960E, 4.096 yapay zeka işlemcisini tek bir sistem gibi çalıştırarak 16 EFLOPS’a varan işlem gücü sunuyor. Huawei, yeni altyapıyla birlikte bilgi işlem, veri depolama ve veri iletimi alanlarındaki çözümlerini de genişletti.
Sistemin önemli bileşenlerinden biri, seri üretime geçen ilk NPO optik motoru olarak tanımlanan Hi-ONE. Huawei’ye göre bu teknoloji, çok sayıda yapay zeka işlemcisinin daha düşük enerji tüketimi ve daha yüksek sistem sürekliliğiyle birlikte çalışmasını sağlıyor.
Şirket ayrıca Ascend yapay zeka ekosisteminin temel yazılım bileşenlerinden CANN’i açık kaynak olarak geliştiricilerin kullanımına sundu.
4.096 Yapay Zeka İşlemcisi Tek Sistem Gibi Çalışıyor
Yapay zeka modellerinin büyümesi, yalnızca daha güçlü işlemcilere olan ihtiyacı artırmıyor. Binlerce işlemcinin aynı anda yüksek hızda iletişim kurabilmesi de giderek daha önemli hale geliyor.
Atlas 960E bu ihtiyaca 4.096 NPU’yu aynı sistem içerisinde bir araya getirerek yanıt vermeyi amaçlıyor.
Huawei’nin paylaştığı verilere göre sistem 7,2 Tbit/s veri iletim kapasitesine ulaşıyor.
Bu büyüklükteki bir yapıda geleneksel yaklaşım on binlerce optik modül gerektirebilirken Atlas 960E’de 5.500 Hi-ONE birimi kullanılıyor. Huawei, bu yapının geleneksel sistemde ihtiyaç duyulacak yaklaşık 48 bin adet 800G optik modülün yerini aldığını belirtiyor.
Parça sayısındaki azalma aynı zamanda enerji tüketimi ve sistem güvenilirliği üzerinde de etkili oluyor.
550 Kilovatın Üzerinde Güç Tasarrufu
Huawei’nin verilerine göre Hi-ONE altyapısı sayesinde Atlas 960E’de 550 kilovatın üzerinde güç tasarrufu sağlanıyor.
Sistemin hatasız çalışma süresinin iki katına çıktığı, sistem kullanılabilirliğinin ise yüzde 99,8 seviyesine ulaştığı belirtiliyor.
Büyük yapay zeka modellerinin eğitimi için gerekli işlem kapasitesi büyüdükçe enerji tüketimi, veri merkezlerinin temel sorunlarından biri haline geliyor.
Bu nedenle yeni nesil AI altyapılarındaki rekabet yalnızca daha fazla işlem gücüne ulaşmak üzerinden ilerlemiyor. Aynı işlem kapasitesini daha az enerjiyle ve daha az kesintiyle sunabilmek de altyapının önemli performans göstergelerinden biri haline geliyor.
Yapay Zeka Ajanları İçin TaiShan 950
Huawei, HUAWEI CONNECT 2026 kapsamında bilgi işlem tarafında da yenilenen TaiShan 950 SuperPoD sistemini tanıttı.
Tamamen optik bağlantılar kullanan sistem, 4.096 düğümü tek bir yapı altında birleştiriyor ve 256 TB’a kadar birleşik bellek havuzu sunuyor.
Bu altyapının özellikle yapay zeka ajanlarının aynı anda daha fazla sayıda çalışabilmesi ve ihtiyaç duydukları bilgilere daha hızlı erişebilmesi için geliştirildiği belirtiliyor.
Yapay zeka ajanlarının yaygınlaşmasıyla birlikte işlem gücünün yanı sıra bellek kapasitesi ve sistemler arasındaki veri aktarım hızı da kritik hale geliyor.
Huawei’nin yeni mimarisi bu üç alanı aynı altyapı içerisinde ölçeklendirmeyi hedefliyor.
Yapay Zekanın Hafızası OceanStor M900 İle Büyüyor
Etkinlikte tanıtılan bir diğer sistem OceanStor M900 oldu.
Yeni depolama çözümü, yapay zeka uygulamalarının ihtiyaç duyduğu bağlam verilerinin saklanması ve hızlı biçimde kullanılabilmesi için geliştirildi.
Petabayt ölçeğinde kapasite sunan OceanStor M900, veriye tek adımda erişim sağlayan yapısıyla büyük yapay zeka sistemlerinin ihtiyaç duyduğu veri akışını hızlandırmayı amaçlıyor.
Bu yaklaşım, büyük modellerde yalnızca model parametrelerinin değil, modelin kullandığı bağlam verilerinin de giderek büyüdüğünü gösteriyor.
SuperCluster 1 Milyon İşlemciye Kadar Ölçeklenebiliyor
Huawei, birden fazla Atlas 960E sisteminin birbirine bağlanarak daha büyük yapılar kurulabileceğini de açıkladı.
SuperCluster olarak adlandırılan bu altyapılar 512 bin işlemciye kadar ölçeklenebiliyor.
Farklı bağlantı düzenleri kullanıldığında sistemdeki işlemci sayısının 1 milyona kadar çıkarılabileceği belirtiliyor.
Bu ölçek, yapay zeka modellerinin büyüme hızının donanım mimarisini nasıl değiştirdiğini de ortaya koyuyor.
Tek bir sunucunun işlem kapasitesini artırmak yerine, yüz binlerce işlemciyi tek bir bilgi işlem sistemi gibi çalıştırabilecek mimariler geliştiriliyor.
CANN Açık Kaynak Hale Geldi
Huawei’nin etkinlikte duyurduğu önemli adımlardan biri de yazılım tarafında geldi.
Ascend yapay zeka ekosisteminin temel yazılım bileşenlerinden CANN, açık kaynak olarak geliştiricilerin kullanımına sunuldu ve topluluk temelli geliştirme sürecine geçti.
Huawei Yönetim Kurulu Başkan Yardımcısı ve Dönüşümlü Yönetim Kurulu Başkanı David Wang, şirketin güçlü bir yapay zeka altyapısı oluşturmanın yanında açık kaynak ve açık sistem yaklaşımıyla ekosistemi büyütmeyi hedeflediğini söyledi.
Wang, şirketin Ascend üzerinde yaygın temel modellerin doğal eğitimini desteklemeye devam edeceğini belirterek farklı model ve uygulamaların da ekosisteme dahil edilmesini amaçladıklarını ifade etti.
Yapay Zeka Yarışı İşlemciden Sistem Mimarisine Taşınıyor
Huawei’nin HUAWEI CONNECT 2026’da ortaya koyduğu tablo, yapay zeka altyapısındaki rekabetin yalnızca daha güçlü işlemci geliştirmekten ibaret olmadığını gösteriyor.
Model ölçeği büyüdükçe işlemci, optik bağlantı, bellek, depolama ve yazılımın birlikte çalışması gerekiyor.
Atlas 960E’nin NPU kapasitesi, Hi-ONE’ın optik bağlantı mimarisi, TaiShan 950’nin birleşik belleği ve OceanStor M900’ün veri erişimi aynı ihtiyacın farklı parçalarını oluşturuyor.
Yapay zekanın bir sonraki altyapı yarışında belirleyici unsur, tek başına en güçlü çipi üretmekten çok binlerce, hatta yüz binlerce işlemciyi verimli biçimde tek sistem gibi çalıştırabilmek olacak.
Huawei’nin yeni ürünleri de şirketin bu yarışta donanımdan depolamaya ve açık kaynak yazılıma kadar uzanan daha geniş bir altyapı katmanı kurmayı hedeflediğini gösteriyor.
