होंगयून ने Huawei Ascend 950DT और Atlas 850E SuperPoD के समर्थन के साथ HyperLM V2.5 जारी किया
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होंगयून ने Huawei Ascend 950DT और Atlas 850E SuperPoD के समर्थन के साथ HyperLM V2.5 जारी किया

बीजिंग स्थित एआई कंपनी होंगयून ने बड़े मॉडल के संयुक्त प्रशिक्षण और अनुमान के लिए अपने प्लेटफॉर्म का नया संस्करण HyperLM V2.5 पेश किया। यह जानकारी आईटी होम और इफेंग टेक द्वारा 3 नवंबर को दी गई। कंपनी का दावा है कि यह पहली कंपनी है जिसने Huawei Ascend 950DT चिप के साथ गहन अनुकूलन किया है, जो एयर-कूल्ड Atlas 850E SuperPoD सिस्टम के साथ पूरी तरह से संगत है और Ascend Native के लिए Huawei द्वारा तकनीकी प्रमाणन प्राप्त कर चुका है।

होंगयून का मानना है कि जब किसी मॉडल को केवल टोकन स्थापित करने और उत्पन्न करने के बाद समर्थित माना जाता है तो समर्थन की परिभाषा अक्सर बहुत अस्पष्ट होती है। कंपनी का लक्ष्य सरकारी और कॉर्पोरेट ग्राहकों की मदद करना है जो निजी परिनियोजन का उपयोग करते हैं, ताकि वे नए एक्सेलेरेटर से अधिकतम प्रदर्शन प्राप्त कर सकें।

कंपनी Ascend 950DT को उच्च थ्रूपुट वाले कार्यों के लिए एक फ्लैगशिप चिप के रूप में वर्णित करती है, जैसे कि चैट में लंबी बातचीत, लंबे दस्तावेज़ों का प्रसंस्करण और एजेंटों का निरंतर तर्क। इसके अलावा, यह उल्लेख किया गया है कि एयर-कूल्ड Atlas 850E सिस्टम को बुनियादी ढांचे के आधुनिकीकरण की आवश्यकता के बिना मौजूदा डेटा केंद्रों में एकीकृत किया जा सकता है।

HyperLM V2.5 कई स्तरों पर अनुकूलित होता है। इंटरकनेक्ट स्तर पर, प्लेटफॉर्म Huawei की UnifiedBus 2.0 तकनीक का समर्थन करता है, जो सिस्टम इंटरकनेक्ट थ्रूपुट को 13.4 TB/s तक प्रदान करता है, जिससे कार्डों के बीच ट्रैफ़िक हस्तांतरण में बाधाएं नहीं आती हैं, जो लंबे संदर्भ या प्रीफिलिंग और डिकोडिंग चरणों के विभाजन के लिए महत्वपूर्ण है। ऑपरेटर स्तर पर, सिस्टम mxFP4 अनुमान के लिए अनुकूलित है, जिससे एक नोड पर 14.2 PFLOPS का उपयोग किया जा सकता है।

प्लेटफॉर्म Qwen, GLM और DeepSeek सहित नवीनतम ओपन-सोर्स मॉडल का समर्थन करता है, और इसके शेड्यूलर को 950DT के मेमोरी प्रोफाइल और थ्रूपुट को ध्यान में रखते हुए फिर से बनाया गया है।

HyperLM V2.5 के लॉन्च में पांच नई क्षमताएं शामिल हैं। प्रीफिलिंग और डिकोडिंग का पृथक्करण दो चरणों को स्वतंत्र संसाधन पूल में अलग करने की अनुमति देता है ताकि वे चरम भार के दौरान प्रतिस्पर्धा न करें। मल्टी-लेवल KV कैशिंग दोहराए जाने वाले सिस्टम प्रॉम्प्ट्स, अक्सर आने वाले संदर्भों और निश्चित सत्र टेम्पलेट्स का पुन: उपयोग करती है ताकि दोहराए जाने वाले गणनाओं की मात्रा कम हो सके। vNPU वर्चुअलाइजेशन Ascend 950DT, 910C और 910B चिप्स को सेगमेंट करता है, AI कोर और HBM मेमोरी के लिए दानेदार कोटा और अलगाव प्रदान करता है, और हार्डवेयर विफलता पर हॉट माइग्रेशन और स्वचालित पुन: शेड्यूलिंग का समर्थन करता है।

एक एकीकृत गेटवे मॉडल भी जोड़ा गया है, जो OpenAI प्रोटोकॉल के साथ संगत है, जो रूटिंग, दर सीमितता, बीटा रिलीज़ और A/B परीक्षण का प्रबंधन करता है। पूरे स्टैक की व्यापक निगरानी लोड, मेमोरी उपयोग, थ्रूपुट, विलंबता और QPS को ट्रैक करती है, अलर्ट और स्वचालित दोष स्थानीयकरण प्रदान करती है।

सरकारी प्रशासन, ऊर्जा, परिवहन और वित्त जैसे विनियमित उद्योगों के लिए, प्लेटफॉर्म प्रशासक, सुरक्षा और ऑडिटर की भूमिकाओं के विभाजन, बहु-स्तरीय वर्गीकरण नियंत्रण और पूर्ण ऑपरेशन लॉग प्रदान करता है, साथ ही कंप्यूटिंग क्षमताओं, मॉडल कॉल ऑडिट और प्रत्येक परियोजना के लिए उपयोग सांख्यिकी को भी ट्रैक करता है।

होंगयून को चाइनीज एकेडमी ऑफ साइंसेज के वेस्टर्न इंस्टीट्यूट ऑफ कम्प्यूटेशनल टेक्नोलॉजी द्वारा इनक्यूबेट किया गया था, और इसकी मुख्य टीम इंस्टीट्यूट ऑफ कम्प्यूटेशनल टेक्नोलॉजी और सुगोन के कर्मचारियों से बनी है। कंपनी ने 2020 में Huawei के Ascend पार्टनर कार्यक्रम में शामिल हो गया था। कंपनी Ascend और Hygon DCU हार्डवेयर पर विकास जारी रखने की योजना बना रही है, जिसमें विषम शेड्यूलिंग, अनुमान त्वरण, कैशिंग और एजेंट अनुप्रयोगों पर विशेष ध्यान दिया जाएगा।

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डीपसीक हावेई एस्केंड चिप्स पर मॉडल V5 को प्रशिक्षित करने की योजना बना रहा है
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डीपसीक हावेई एस्केंड चिप्स पर मॉडल V5 को प्रशिक्षित करने की योजना बना रहा है

स्टार मार्केट डेली की 3 नवंबर की रिपोर्ट के अनुसार, डीपसीक अपने अगले पीढ़ी के मॉडल, V5 को प्रशिक्षित करने के लिए हावेई एस्केंड चिप्स का उपयोग करने का इरादा रखता है। यह योजना, जिसके बारे में कई उद्योग स्रोतों ने बताया है, एस्केंड चिप्स की भूमिका का विस्तार करती है।

पहले एस्केंड चिप्स मुख्य रूप से डीपसीक मॉडलों के इन्फेरेंस संचालन के लिए उपयोग किए जाते थे। हालांकि, V5 के प्रशिक्षण के लिए उनका उपयोग चीनी एआई हार्डवेयर को डीपसीक के बुनियादी ढांचे में एकीकृत करने की दिशा में एक और कदम होगा। यह कंपनी द्वारा घरेलू प्रोसेसर के लिए अपने सॉफ़्टवेयर को अनुकूलित करने के पिछले प्रयासों के बाद आया है।

हुआवेई क्लाउड MaaS प्लेटफॉर्म पर ओपनपंगु-2.0 मॉडल के समर्थन को बंद कर रहा है और विकल्पों की सिफारिश करता है
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हुआवेई क्लाउड MaaS प्लेटफॉर्म पर ओपनपंगु-2.0 मॉडल के समर्थन को बंद कर रहा है और विकल्पों की सिफारिश करता है

हुआवेई क्लाउड ने अपने MaaS (मॉडल एज़ ए सर्विस) प्लेटफॉर्म पर openPangu-2.0-Flash और openPangu-2.0-Pro मॉडल सेवाओं को चरणबद्ध तरीके से हटाने की योजना की घोषणा की है। मॉडल हटाने की सूचना के अनुसार, ये सेवाएं 6 नवंबर को बीजिंग समय के अनुसार बिक्री के लिए उपलब्ध नहीं होंगी और 30 नवंबर को पूरी तरह से बंद हो जाएंगी।

आईटी होम ने 3 नवंबर को हुआवेई क्लाउड की सहायता वेबसाइट पर प्रकाशित इस सूचना के बारे में बताया। इस कार्यक्रम के तहत, नए उपयोगकर्ता 6 नवंबर के बाद इन सेवाओं को खरीद या सक्रिय नहीं कर पाएंगे, हालांकि मौजूदा ग्राहक महीने के अंत तक उनका उपयोग जारी रख सकते हैं। 30 नवंबर के बाद, नए और पुराने दोनों उपयोगकर्ताओं के लिए दोनों मॉडलों तक पहुंच बंद कर दी जाएगी। सूचना में इन सेवाओं को हुआवेई क्लाउड के CN Southwest-Guiyang1 क्षेत्र में सूचीबद्ध किया गया है।

कंपनी प्रत्येक मॉडल के लिए अनुशंसित विकल्प प्रदान करती है। openPangu-2.0-Flash संस्करण 20260630 के उपयोगकर्ताओं को DeepSeek-V4.1-Flash-1017 पर जाने की सलाह दी जाती है, जबकि openPangu-2.0-Pro संस्करण 20260730 के उपयोगकर्ताओं को Zhipu के GLM-5.3 की ओर निर्देशित किया जाता है। हुआवेई क्लाउड इस बात पर जोर देती है कि मॉडल क्षमताओं, एपीआई मापदंडों, मूल्य निर्धारण और वास्तविक कार्यों में प्रदर्शन के मामले में भिन्न होते हैं, और ग्राहकों को स्विच करने से पहले दस्तावेज़ीकरण का अध्ययन करने और अपना मूल्यांकन करने की सलाह देती है।

माइग्रेशन गाइड में बताया गया है कि जो ग्राहक मानक MaaS V1 एपीआई का उपयोग कर रहे हैं, उन्हें OpenAI के साथ संगत एंडपॉइंट पर जाना होगा, जबकि जो पहले से ही API V2 या OpenAI संगत इंटरफ़ेस का उपयोग कर रहे हैं, उन्हें केवल मॉडल पैरामीटर बदलने की आवश्यकता है।

आईटी होम के अनुसार, हुआवेई क्लाउड चरणबद्ध तरीके से openPangu मॉडल की नई पीढ़ी जारी करने की योजना बना रही है, लेकिन अभी तक उनके नाम या समय सीमा का खुलासा नहीं किया है। ये दो मॉडल इस वर्ष हुआवेई के सबसे बड़े ओपन रिलीज़ में से थे: 92 बिलियन पैरामीटर वाला openPangu-2.0-Flash जून के अंत में जारी किया गया था, और Ascend NPU पर प्रशिक्षित 505 बिलियन पैरामीटर वाला sparse-मॉडल openPangu-2.0-Pro जुलाई के अंत में जारी किया गया था। सितंबर में हुआवेई ने इस श्रृंखला के लिए प्री-ट्रेनिंग, कंट्रोल्ड फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के कोड भी जारी किए थे। हालांकि, यह सेवा समाप्ति सूचना केवल होस्ट की गई MaaS सेवाओं से संबंधित है और ओपन रिलीज़ को प्रभावित नहीं करती है।

प्लेटफॉर्म पर मॉडल बदलना अक्सर होता रहता है। इसी बुलेटिन में हुआवेई क्लाउड ने 16 नवंबर को GLM-5.1 को GLM-5.3 से बदलने और इसे चरणबद्ध तरीके से हटाने की योजना बनाई है, साथ ही DeepSeek-V4-Flash उपयोगकर्ताओं को DeepSeek-V4.1-Flash पर स्थानांतरित कर रही है और 8 नवंबर को Kimi-K2.6 को हटा रही है, जिसमें कई Qwen और Wan मॉडल भी हटाने के लिए इंगित किए गए हैं।

इससे पहले सितंबर में DeepSeek-V4-Pro को और गर्मियों में DeepSeek, Qwen और GLM के कई संस्करणों को हटा दिया गया था। MaaS ग्राहकों के लिए इसका मतलब है कि openPangu-2.0 पर निर्मित वर्कलोड को कम से कम अगली पीढ़ी के openPangu के आने तक, प्लेटफॉर्म के अन्य होस्ट किए गए मॉडलों पर स्थानांतरित किया जाना चाहिए।

हुआवेई ने स्टोरेज और नेटवर्क में KV कैश की बाधा को कम करने के लिए स्टेलर एआई फैब्रिक डिज़ाइन प्रस्तुत किया
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हुआवेई ने स्टोरेज और नेटवर्क में KV कैश की बाधा को कम करने के लिए स्टेलर एआई फैब्रिक डिज़ाइन प्रस्तुत किया

एडवांस्ड स्टोरेज कॉन्फ्रेंस (ASC) में 22 अक्टूबर को शंघाई में आयोजित, हुआवेई ने बड़े मॉडल के आउटपुट को सीमित करने वाली समस्या का समाधान प्रस्तुत किया: कंप्यूटिंग ब्लॉक, स्टोरेज और नेटवर्क के बीच KV कैश का स्थानांतरण। यह सम्मेलन ओपन डेटा सेंटर कमेटी (ODCC) द्वारा आयोजित किया गया था।

एआई के लिए नए वर्कलोड के लिए स्टोरेज और नेटवर्क के विलय पर एक प्रस्तुति के हिस्से के रूप में, हुआवेई ने समस्या का वर्णन किया और प्रयोगशाला परीक्षणों के परिणाम प्रदान किए। KV कैश ध्यान के मध्यवर्ती परिणामों को संग्रहीत करने के लिए कार्य करता है, जिससे मॉडल को पिछले टोकन की पुनर्गणना से बचने की अनुमति मिलती है। हालांकि, एजेंट अनुप्रयोगों के विकास के साथ, जिनके लिए बहुत लंबे संदर्भ और बहु-चरणीय इंटरैक्शन की आवश्यकता होती है, इस कैश का आकार तेजी से बढ़ जाता है।

हुआवेई बताती है कि प्रति अनुरोध कैश का कुल आकार, मेमोरी में समर्थित कैश की मात्रा और नोड्स के बीच ट्रैफ़िक के कारण आउटपुट क्लस्टर का कुल KV कैश पेटाबाइट पैमाने के करीब पहुंच रहा है। कैश के बीच उत्पन्न होने वाले ट्रैफ़िक स्पाइक्स से डेटा सेंटर की नेटवर्क अवसंरचना पर अतिरिक्त भार पड़ता है।

हुआवेई द्वारा देखे गए तीन अवरोध

कंपनी इन बाधाओं को तीन बाधाओं के माध्यम से परिभाषित करती है। कंप्यूटिंग के दृष्टिकोण से, एक्सेलेरेटर कोर में कमजोर इनपुट-आउटपुट प्रदर्शन होता है, और इनपुट-आउटपुट के साथ काम करने से कीमती कंप्यूटिंग संसाधन खर्च होते हैं। विलंबता के संबंध में, विभिन्न परतों के बीच डेटा ट्रांसमिशन कई प्रोटोकॉल और सिमेंटिक्स रूपांतरणों से गुजरता है, जिसे लंबी नेटवर्क देरी से और बढ़ाया जाता है। IOPS स्तर पर, पारंपरिक सॉफ्टवेयर स्टैक बैकएंड स्टोरेज को उसके मूल प्रदर्शन तक पहुंचने से रोकते हैं।

हुआवेई का समाधान तीन स्तरों को कवर करता है। एक्सेलेरेटर पक्ष पर, कंपनी प्रोसेसर को सीधे कैश इनपुट-आउटपुट संचालन शुरू करने के लिए सक्षम करने का लक्ष्य रखती है, जो सीधे AI सीपीयू और वेक्टर कोर से उच्च-विस्तृत SIMT स्तर के इनपुट-आउटपुट संचालन में बदलाव करता है। डेटा स्टोरेज पक्ष पर, भंडारण के करीब वेक्टर त्वरण के लिए ऑपरेटरों को नीचे लाने का प्रस्ताव है। और नेटवर्क स्तर पर, स्टेलर एआई फैब्रिक के भीतर हाइपर-कन्वर्ज्ड फैब्रिक (HCF) आर्किटेक्चर का उपयोग किया जाता है, जिसमें KV कैश ट्रैफ़िक के लिए विशेष रूप से अंतिम नेटवर्क के साथ समन्वित एआई QoS शेड्यूलिंग कॉन्फ़िगरेशन शामिल है। हुआवेई का दावा है कि केवल नेटवर्क स्तर ही स्टोरेज इनपुट-आउटपुट प्रदर्शन को 30% से अधिक बढ़ा सकता है।

मुख्य आंकड़े हुआवेई के आंतरिक प्रयोगशाला परीक्षणों के दौरान प्राप्त किए गए थे। कंपनी के अनुसार, GLM-5.2 मॉडल परिदृश्य में, KV कैश का सीधा डंप पारंपरिक मेमोरी-आधारित दृष्टिकोण की तुलना में 7.3 गुना अधिक आउटपुट थ्रूपुट (TPS) प्रदान करता है। स्टोरेज और नेटवर्क के बीच इनपुट-आउटपुट संचालन के समन्वय के कारण आउटपुट दक्षता में 20% का अतिरिक्त सुधार हासिल किया गया। हालांकि, हुआवेई ने अपने घोषणा में परीक्षण की पूरी कॉन्फ़िगरेशन का खुलासा नहीं किया।

स्टेलर एआई फैब्रिक और HCF आर्किटेक्चर को सितंबर में HUAWEI CONNECT 2026 इवेंट में प्रस्तुत किया गया था। ASC पर प्रस्तुति किसी नए उत्पाद के लॉन्च का प्रतीक नहीं है; इसका मूल्य इस संरचना से जुड़े KV कैश का पहला डेटासेट और एआई क्लस्टरों के लिए साझा संदर्भ मेमोरी के भंडारण हेतु हुआवेई ओशनस्टोर के काम को प्रस्तुत करना है।

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