Huawei ने हाल ही में अपने AI कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर को अगले स्तर पर ले जाने की योजना घोषित की है, जिसमें नए AI क्लस्टर्स (“supernodes” और “superclusters”) शामिल हैं जो अभी तक के अधिकांश मौजूदा क्लस्टर्स से अधिक क्षमता और प्रदर्शन देने का दावा करती है। इस रणनीति का मकसद है कि कंपनी U.S. चिप एक्सपोर्ट प्रतिबंधों के बावजूद AI और मशीन लर्निंग की बढ़ती मांग को पूरा कर सके।
Huawei का नया मॉडल Atlas 950 SuperNode होगा, जिसमें 8,192 Ascend चिप्स इस्तेमाल होंगे। अगले कुछ वर्षों में कंपनी अपेक्षा कर रही है कि Atlas 960 SuperNode और उसके बाद अन्य वेरिएंट लॉन्च हो जाएंगे जिनमे 15,488 चिप्स तक का समर्थन होगा। ये नए क्लस्टर्स बड़े-माप के AI मॉडल ट्रेनिंग और inference के लिए डिज़ाइन किए जा रहे हैं।
एक उदाहरण है CloudMatrix 384 – यह एक AI क्लस्टर है जिसमें 384 Ascend 910C NPUs (neural processing units) एक दूसरे से हाई-स्पीड इंटरकनेक्ट से जुड़े हुए हैं। Huawei का दावा है कि CloudMatrix 384 यथोचित बैंडविड्थ और कम-लेटेंसी (latency) बेलोनेस के साथ काम करता है, जिससे वह सार्वजनिक और प्राइवेट डेटा सेंटर्स को बड़े-बड़े AI वर्कलोड संभालने में सक्षम बनेगा।
Huawei का Ascend चिप रोडमैप भी सामने है जहाँ 2026-2028 के बीच Ascend 950PR, 950DT, फिर 960 और 970 जैसे आने वाले मॉडल्स पेश होंगे। ये चिप्स HBM-(High Bandwidth Memory) क्षमताओं और बेहतर इंटरकनेक्शन डिज़ाइन के साथ आएँगे, जिससे NVIDIA जैसी कंपनियों की तुलना में घरेलू समाधान तैयार करना आसान होगा।
चुनौतियाँ और संवेदनशील बातें
- हालांकि Huawei का दावा है कि ये क्लस्टर्स “दुनिया के सबसे शक्तिशाली” होंगे कई वर्षों तक, विश्लेषक कहते हैं कि U.S. तकनीकी प्रतिबंध, उन्नत फैब्रिकेशन प्रक्रिया की कमी और हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर इंटीग्रेशन की जटिलताएँ बड़े AI वर्कलोड्स के लिए अभी भी बाधाएँ हैं।
- हुआवेई को नेटवर्क, ऊर्जा आपूर्ति (power supply), ठंडा करने (cooling) की व्यवस्था और बड़े डेटा सेंटर्स के लिए विश्वसनीय हार्डवेयर सप्लाई चेन की ज़रूरत होगी ताकि ये क्लस्टर विश्वसनीय और कुशल हों।
- AI सॉफ़्टवेयर, फ्रेमवर्क, डेवलपर समर्थन और मॉडल डेप्लॉयमेंट के लिए पूरा इकोसिस्टम तैयार होना चाहिए, केवल हार्डवेयर क्षमता से काम नहीं चलेगा।
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