– Atlas 950 SuperCluster da Huawei usará 524.288 NPUs Ascend 950DT, com desempenho prometido de 1 ZettaFLOPS
– O sistema será composto por 64 SuperPoDs, mais de 10.240 gabinetes, área estimada de ~64.000 m²
– Adota protocolos de interconexão como RoCE e UBoE, novo HBM interno e chips futuros (Ascend 960 e 970)
Segundo publicado pelo Tom’s Hardware hoje, sexta-feira (19), durante a conferência Huawei Connect 2025, a empresa chinesa revelou o Atlas 950 SuperCluster, um supercomputador ambicioso que promete entregar 1 ZettaFLOPS em desempenho de inferência (usando FP4) e 524 ExaFLOPS em treinamento (FP8), graças a um arranjo com centenas de milhares de chips Ascend 950DT.
O Atlas 950 SuperCluster será composto por 64 unidades SuperPoDs do modelo Atlas 950. Cada SuperPoD incorpora 8.192 NPUs Ascend 950DT, totalizando 524.288 NPUs em todo o sistema. O número gigantesco de aceleradores coloca a novidade entre os mais poderosos em escala mundial para uso em inteligência artificial.
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O sistema é projetado não apenas para inferência em larga escala, mas também para tarefas de treinamento de modelos massivos com centenas de bilhões até dezenas de trilhões de parâmetros, de acordo com a Huawei.
Além disso, o cluster adotará interconectividade de alta performance, com suporte a protocolos como RoCE (Remote Direct Memory Access over Converged Ethernet) e o protocolo proprietário “UnifiedBus over Ethernet” ou UBoE.
Qual o tamanho disso?
Em termos de escala física, o Atlas 950 será instalado em mais de 10.240 gabinetes divididos entre gabinetes de cálculo e de comunicação. A Huawei estima que o conjunto ocupe uma área de aproximadamente 64.000 metros quadrados, equivalente a cerca de 150 quadras de basquete ou nove campos de futebol, sem contar instalações auxiliares como salas de refrigeração, alimentação elétrica e infraestrutura de suporte.
No mais, a gigante chinesa espera que o Atlas 950 SuperCluster entre em operação plenamente em final de 2026, rivalizando com plataformas de ponta de outros gigantes da tecnologia que também investem pesado em infraestrutura de IA.
Apesar das promessas impressionantes, há questionamentos sobre consumo energético, custo operacional, resfriamento, eficiência por watt, latência entre os NPUs, bem como continuidade do ecossistema de software, que no papel podem parecer um gigantesco avanço, mas terão que ser comprovados em uso real.