Huawei đã công bố bộ tăng tốc AI Atlas 350, vượt trội hơn Nvidia H20 về hiệu suất làm việc.

Huawei ra mắt bộ tăng tốc Atlas 350 cho hệ thống AI

*Huawei đã công bố việc ra mắt thị trường một bo mạch tăng tốc mới, Atlas 350, được kỳ vọng sẽ trở thành thành phần chính trong các giải pháp trí tuệ nhân tạo. Theo công ty, nó vượt trội hơn NVIDIA H20 về sức mạnh tính toán, khi được điều chỉnh cho thị trường Trung Quốc.*

Chi tiết kỹ thuật
Tham số | Giá trị
Chip | Ascend 950PR
Sức mạnh | 1,56 petaflop (FP4) – định dạng độ chính xác thấp, tăng tốc luồng dữ liệu
So sánh với NVIDIA H20 | Cao hơn 2,8 lần
Ứng dụng | Đề xuất tìm kiếm, sinh đa phương tiện và mô hình ngôn ngữ lớn
*Atlas 350 là một module chuyên biệt có thể được lắp đặt trong máy chủ. Nó được thiết kế để tăng tốc các giai đoạn suy diễn của mô hình AI, bao gồm tiền xử lý token.*

Chiến lược của Huawei
- Mở rộng dòng chip riêng – liên tục giới thiệu các mẫu Ascend mới mà không sử dụng công nghệ Mỹ.

- Ra mắt vào tháng 9 năm 2025 – Ascend 950PR, tập trung vào tiền xử lý và đề xuất, đã trở thành một phần trong lộ trình phát triển 3 năm của Ascend.

- AI đại lý – nhu cầu tăng trưởng về sức mạnh tính toán thúc đẩy sự phát triển tiếp tục của thiết bị.

Kế hoạch cho hệ thống lưu trữ
Huawei dự định nâng cấp quy mô dòng lưu trữ vào năm 2026:

- Các giải pháp SSD hoàn toàn OceanStor Dorado và Pacific 9926 dành cho phân khúc doanh nghiệp.

- Triển khai FusionCube A1000 – bộ tăng tốc AI nhỏ gọn, được thiết kế cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Nhà sáng lập dòng lưu trữ Yuán Yuán nhấn mạnh:

> “Nửa đầu thời đại AI là về sức mạnh tính toán. Nửa kia đo lường dữ liệu. Vào năm 2026, Huawei sẽ tiếp tục hiện đại hóa lưu trữ và sẽ tham gia tích cực vào các dự án quốc gia quan trọng xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu.”

Kết luận:

Huawei đang củng cố sự hiện diện của mình trong lĩnh vực AI bằng cách cung cấp bộ tăng tốc Atlas 350 mạnh mẽ hơn dựa trên Ascend 950PR. Công ty đồng thời mở rộng dòng chip riêng và lên kế hoạch nâng cấp lớn cho hệ thống lưu trữ, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về tài nguyên tính toán và dữ liệu cho các giải pháp AI đại lý hiện đại.