Als Fusion der vorhergehenden All-IP- und All-Cloud-Strategie entstand in diesem Jahr, passend zum KI-Trend, die All-Intelligence-Strategie. Um den unterstützenden KI-Modellen und dem Training und Erlernen der sogenannten "Foundation Models" gerecht zu werden, sind Unmengen an Rechenressourcen erforderlich.

Huawei will mit dieser Ausrichtung dem entgegenwirken und genug Rechenressourcen für alle Industriesparten zur Verfügung stellen: Sabrina Meng, stellvertretende Vorsitzende und CFO, betonte in der Keynote, das Unternehmen sei "gewillt solide Rechenzentren für China und den Rest der Welt bereitzustellen". Das finale Ziel sei die Unterstützung von Unternehmen bei der Bereitstellung von Rechenleistung, die Anwendungen der künstlichen Intelligenz erfordern. Für die Ressourcen kommt der bereits bekannte Huawei-ASCEND-KI-Chip zum Einsatz, der speziell für maschinelles Lernen und weitere KI-Operationen entwickelt wurde.

Neben dem Ziel, Rechenressourcen in einem adäquaten Umfang bereitzustellen, erwähnte Huawei das stetige Wachstum seiner Pangu-Modelle und deren Community. Diese beinhalten diverse vorgefertigte KI-Modelle für industriespezifische Anwendungen. Der Hersteller ist will damit seinen Kunden ein umfangreiches KI-Portfolio an die Hand geben und NLP, Multimodal, Computer Vision, Prediction und Scientific Computing abdecken. 

Neuer SuperCluster

Den neuen "Atlas 900 SuperCluster" stellt David Wang, geschäftsführender Direktor und Vorsitzender ICT-Infrastruktur, vor. Der neue Cluster biete im Vergleich zu seinem Vorgänger doppelt so viel Rechenleistung, umfänglichere Skalierbarkeit und signifikant verbesserte Stabilität im Betrieb. Somit kann Atlas 900 Cluster mit bis zu 2250 Nodes beinhalten und pro Node 8 NPUs (Neural Processing Unit) bereitstellen – das entspricht 18.000 NPUs pro Cluster.

Das Gerät verfügt über acht Racks, 544 TByte Hauptspeicher und ist mit dem "Xinghe Network CloudEngine XH16800"-Switch und einem 800 GBit/s-Ethernet-Port ausgestattet. So soll das Produkt laut Hersteller eine Datenbus-Geschwindigkeit von 800 GBit/s erreichen können. Als Recheneinheit kommt der Ascend-KI-Chip zum Einsatz, der eine Rechenleistung von bis zu 200 PFLOPS (FP16) erbringen können soll. Der neue Atlas soll zudem im Vergleich zu seinem Vorgänger die zehnfach verbesserte Stabilität im Betrieb erbringen.

Ein weiterer Höhepunkt der Konferenz war die Ankündigung der neuen CANN-7.0-KI-Rechenarchitektur (Computing Architecture for Neural Networks). Das Produkt wurde entwickelt, um speziell die Leistung und Effizienz zur Berechnung von KI-Operationen zu verbessern. Huawei stellt mit CANN 7.0 eine verbesserte Pipeline zur Verfügung, die die Entwicklung von End-To-End Foundation-Modellen auf Basis der Programmiersprache Ascend C erleichtern soll.

Bessere Spracherkennung

Auf der Konferenz kam auch Qingfeng Liu, Vorsitzender von iFLYTEK, zu Wort. Dieses chinesische Unternehmen hat sich auf Spracherkennung spezialisiert und nutzte die Konferenz, um diverse Spark-Sprachenmodelle und ihren Anwendungsmöglichkeiten vorzustellen. Spark ist seit September dieses Jahres öffentlich und gilt als das chinesische Pendant zu ChatGPT. Durch eine Hardware-Kooperation mit Huawei konnte iFLYTEK große Fortschritte für das Anlernen ihrer Sprachmodelle erzielen. Die Huawei-DCN-Lösung (Data Communication Network) erhöhte laut den beiden Herstellern den Durchsatz und steigerte die Trainingseffizienz um 20 Prozent. 

Ferner verkündete Huawei die neue Version 8.3 von Cloud Stack. Die Plattform bietet neben Rechenressourcen und Rechnerarchitektur diverse Frameworks, Entwicklungsplattformen, KI-Pipelines für die Entwicklung, Foundation Modelle und weitere Clouddienste. Damit stehen über 100 Clouddienste in 13 Kategorien bereit, die ein breites Spektrum an Anwendungen abdecken. Darüber hinaus soll die neue Version das Anlernen von Pangu-Modellen um 45 Prozent effizienter gestalten. 

Insgesamt stelle Huawei trotz der internationalen Spannungen einige Produktneuheiten und Errungenschaften vor. Perspektivisch will Huawei seinen Standpunkt als treibende Kraft der Digitalisierung, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz, festigen.

Autor: Mustafa Radha Jassim