Huawei представила ИИ-ускоритель Atlas 350, превосходящий Nvidia H20 по производительности

Huawei представила плату-ускоритель Atlas 350 для вывода в ИИ-системах и заявила, что новинка превосходит по вычислительной мощности Nvidia H20 для китайского рынка. Решение построено на чипе Ascend 950PR. Запуск состоялся на фоне расширения ИИ-предложений Huawei на базе собственных полупроводников. Компания наращивает это направление после прорывов в разработке чипов, включая линейку Ascend, без использования американских технологий.

Руководитель направления Ascend Computing Чжан Дисюань (Zhang Dixuan) сообщил, что Atlas 350 развивает 1,56 Пфлопс в формате FP4 (формат вычислений с низкой точностью, ускоряющий передачу данных). Это в 2,8 раза выше показателя Nvidia H20, адаптированного для китайского рынка. Atlas 350 предназначена для вывода в поисковых рекомендациях, мультимодальной генерации и больших языковых ИИ-моделях. Плата-ускоритель представляет собой специализированный аппаратный модуль для установки в сервер.

В сентябре Huawei представила Ascend 950PR для задач предварительной обработки и рекомендаций в рамках трёхлетней дорожной карты развития Ascend. Предварительная обработка — базовый этап вывода ИИ-модели, на котором система обрабатывает все входные токены.

Huawei также ускоряет развитие вычислительного оборудования на фоне быстрого роста агентного ИИ, который резко увеличил спрос на вычислительные мощности и данные для систем, способных планировать и выполнять действия. В 2026 году Huawei намерена масштабно обновить линейку систем хранения, включая полностью твердотельные системы OceanStor Dorado и Pacific 9926 для корпоративного сегмента. Компания также планирует выпустить FusionCube A1000 для быстрого развёртывания ИИ в малых и средних компаниях.

Президент продуктовой линейки систем хранения Huawei Юань Юань (Yuan Yuan) заявил: «Если первая половина ИИ-эпохи была сосредоточена на вычислительной мощности, то вторая будет определяться данными. В 2026 году Huawei продолжит модернизацию своих линеек систем хранения и будет тесно участвовать в ключевых национальных проектах по созданию инфраструктуры данных».