Компания HongYun выпустила HyperLM V2.5 с поддержкой Huawei Ascend 950DT и Atlas 850E SuperPoD
Подробнее
Pandaily
pandaily.com

Компания HongYun выпустила HyperLM V2.5 с поддержкой Huawei Ascend 950DT и Atlas 850E SuperPoD

AI-компания HongYun, базирующаяся в Пекине, представила HyperLM V2.5 — новую версию своей платформы для комбинированного обучения и инференса больших моделей. Об этом сообщили издания IT Home и ifeng Tech 3 ноября. Компания утверждает, что стала первой, кто осуществил глубокую адаптацию к чипу Huawei Ascend 950DT, полностью совместима с системой Atlas 850E SuperPoD с воздушным охлаждением и прошла техническую сертификацию Huawei для Ascend Native.

HongYun считает, что определение поддержки часто бывает слишком расплывчатым, когда модель считается поддерживаемой лишь после установки и генерации токенов. Целью компании является помощь государственным и корпоративным клиентам, использующим частные развертывания, в получении максимальной производительности от новых ускорителей.

Компания описывает Ascend 950DT как флагманский чип для задач, требующих высокой пропускной способности, таких как длительное взаимодействие в чатах, обработка длинных документов и непрерывное рассуждение агентов. Кроме того, отмечается, что система Atlas 850E с воздушным охлаждением может быть интегрирована в существующие центры обработки данных без необходимости модернизации инфраструктуры.

HyperLM V2.5 адаптируется на нескольких уровнях. На уровне межсоединений платформа поддерживает технологию UnifiedBus 2.0 от Huawei, которая обеспечивает пропускную способность системного межсоединения в размере 13,4 ТБ/с, предотвращая узкие места при передаче трафика между картами, что важно для длинных контекстов или разделения этапов предварительного заполнения и декодирования. На уровне оператора система оптимизирована для инференса mxFP4, позволяя использовать 14,2 PFLOPS одного узла.

Платформа поддерживает последние модели с открытым исходным кодом, включая Qwen, GLM и DeepSeek, а ее планировщик был перестроен с учетом профиля памяти и пропускной способности 950DT.

Выпуск HyperLM V2.5 включает пять новых возможностей. Разделение предварительного заполнения и декодирования позволяет изолировать два этапа в независимые пулы ресурсов, чтобы они не конкурировали во время пиковых нагрузок. Многоуровневое кэширование KV повторно использует системные подсказки, часто встречающиеся контексты и фиксированные шаблоны сессий для снижения объема повторяющихся вычислений. Виртуализация vNPU сегментирует чипы Ascend 950DT, 910C и 910B, предоставляя гранулированные квоты и изоляцию для вычислений AI Core и памяти HBM, а также поддерживает горячую миграцию и автоматическое перепланирование при сбое оборудования.

Также добавлена унифицированная шлюзовая модель, совместимая с протоколом OpenAI, которая управляет маршрутизацией, ограничением скорости, бета-релизами и A/B-тестированием. Комплексный мониторинг всего стека отслеживает нагрузку, использование памяти, пропускную способность, задержку и QPS, предоставляя оповещения и автоматическую локализацию сбоев.

Для регулируемых отраслей, таких как государственное управление, энергетика, транспорт и финансы, платформа предусматривает разделение ролей администратора, службы безопасности и аудитора, многоуровневый контроль классификации и полные журналы операций, а также учет вычислительных мощностей, аудит вызовов моделей и статистику использования по каждому проекту.

HongYun была инкубирована Западным институтом вычислительных технологий при Китайской академии наук, а ее основная команда сформирована сотрудниками Института вычислительных технологий и Sugon. В 2020 году компания присоединилась к партнерской программе Ascend от Huawei. Компания планирует продолжать развитие на базе аппаратного обеспечения Ascend и Hygon DCU, уделяя особое внимание гетерогенному планированию, ускорению инференса, кэшированию и приложениям для агентов.

Похожие сюжеты

DeepSeek планирует обучать модель V5 на чипах Huawei Ascend
Подробнее
technode.com

DeepSeek планирует обучать модель V5 на чипах Huawei Ascend

Согласно сообщению STAR Market Daily от 3 ноября, DeepSeek намерен использовать чипы Huawei Ascend для обучения своей модели следующего поколения, V5. Этот план, о котором сообщили несколько отраслевых источников, предполагает расширение роли чипов Ascend.

Ранее чипы Ascend использовались преимущественно для выполнения операций инференса моделей DeepSeek. Однако применение их для тренировки V5 станет очередным шагом в интеграции китайского ИИ-оборудования в инфраструктуру DeepSeek. Это следует за предыдущими усилиями компании по адаптации своего программного обеспечения под отечественные процессоры.

Huawei Cloud прекращает поддержку моделей openPangu-2.0 на платформе MaaS и рекомендует альтернативы
Подробнее
pandaily.com

Huawei Cloud прекращает поддержку моделей openPangu-2.0 на платформе MaaS и рекомендует альтернативы

Huawei Cloud объявила о планах вывести из эксплуатации сервисы моделей openPangu-2.0-Flash и openPangu-2.0-Pro на своей платформе MaaS (Model as a Service). Согласно уведомлению о выводе моделей, эти сервисы перестанут продаваться 6 ноября по пекинскому времени, а полностью будут отключены 30 ноября.

IT Home сообщил об этом уведомлении, опубликованном на сайте поддержки Huawei Cloud 3 ноября. В рамках графика, новые пользователи не смогут приобрести или активировать указанные сервисы после 6 ноября, однако существующие клиенты сохранят возможность их использования до конца месяца. После 30 ноября доступ к обоим моделям будет закрыт как для новых, так и для старых пользователей. Уведомление перечисляет эти сервисы в регионе CN Southwest-Guiyang1 Huawei Cloud.

Компания предлагает рекомендованные замены для каждой модели. Пользователям openPangu-2.0-Flash версии 20260630 рекомендуется перейти на DeepSeek-V4.1-Flash-1017, а пользователи openPangu-2.0-Pro версии 20260730 направляются к GLM-5.3 от Zhipu. Huawei Cloud подчеркивает, что модели различаются по возможностям, параметрам API, ценообразованию и производительности в реальных задачах, и советует клиентам изучить документацию и провести собственную оценку перед переключением.

Руководство по миграции указывает, что клиентам, использующим стандартный API MaaS V1, потребуется перейти на конечную точку, совместимую с OpenAI, тогда как тем, кто уже использует API V2 или интерфейс, совместимый с OpenAI, достаточно изменить только параметр модели.

По данным IT Home, Huawei Cloud планирует выпуск нового поколения моделей openPangu поэтапно, но пока не раскрыла их названия или сроки. Эти две модели были одними из крупнейших открытых релизов Huawei в текущем году: openPangu-2.0-Flash с 92 миллиардами параметров был открыт в конце июня, а sparse-модель openPangu-2.0-Pro с 505 миллиардами параметров, обученная на Ascend NPUs, вышла в конце июля. В сентябре Huawei также выпустила код для предварительного обучения, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением для этой серии. При этом уведомление о выводе из эксплуатации касается только размещенных сервисов MaaS и не затрагивает открытые релизы.

Смена моделей на платформе происходит часто. В том же бюллетене Huawei Cloud запланировала вывод из эксплуатации GLM-5.1 16 ноября, заменив его на GLM-5.3, а также переводит пользователей DeepSeek-V4-Flash на DeepSeek-V4.1-Flash и выводит из эксплуатации Kimi-K2.6 8 ноября, при этом также указываются несколько моделей Qwen и Wan для вывода.

Ранее в сентябре были выведены из эксплуатации DeepSeek-V4-Pro, а летом — несколько версий DeepSeek, Qwen и GLM. Для клиентов MaaS это означает, что рабочие нагрузки, построенные на openPangu-2.0, должны быть перенесены на другие размещенные модели платформы, по крайней мере, до появления следующего поколения openPangu.

Huawei представила дизайн Stellar AI Fabric для снижения узкого места KV Cache в хранилище и сети
Подробнее
pandaily.com

Huawei представила дизайн Stellar AI Fabric для снижения узкого места KV Cache в хранилище и сети

На конференции Advanced Storage Conference (ASC), которая состоялась 22 октября в Шанхае, компания Huawei представила свое решение проблемы, ограничивающей вывод больших моделей: перемещение KV Cache между вычислительными блоками, хранилищем и сетью. Конференция была организована Комитетом по открытым центрам обработки данных (ODCC).

В рамках доклада о слиянии хранилища и сети для новых рабочих нагрузок ИИ, Huawei описала проблему и предоставила результаты лабораторных испытаний. KV Cache служит для сохранения промежуточных результатов внимания, что позволяет модели избегать повторного расчета более ранних токенов. Однако по мере развития агентных приложений, которые требуют очень длинных контекстов и многоходовых взаимодействий, размер этого кэша быстро увеличивается.

Huawei отмечает, что совокупный размер кэша на один запрос, объем кэша, который поддерживается в памяти, и трафик между узлами приводят к тому, что общий объем KV Cache кластера вывода приближается к петабайтному масштабу. Возникающие всплески межузлового трафика кэша создают дополнительную нагрузку на сетевую инфраструктуру центров обработки данных.

Три препятствия, которые видит Huawei

Компания определяет это узкое место через три барьера. С точки зрения вычислений, ядра ускорителей обладают слабой производительностью ввода-вывода, и работа с вводом-выводом отнимает драгоценные вычислительные ресурсы. Что касается задержек, передача данных между слоями проходит через многократные преобразования протоколов и семантики, что усугубляется длительными сетевыми задержками. На уровне IOPS традиционные программные стеки мешают бэкенд-хранилищу достигать своей нативной производительности.

Решение Huawei охватывает три уровня. На стороне ускорителей компания стремится к тому, чтобы процессоры могли напрямую инициировать операции ввода-вывода кэша, переходя от прямого доступа AI CPU и векторных ядер к операциям ввода-вывода на уровне SIMT с высокой детализацией. На стороне хранения данных предлагается спускать операторов до векторного ускорения, близкого к самому хранилищу. А на сетевом уровне используется архитектура Hyper-Converged Fabric (HCF) в рамках Stellar AI Fabric, с настройкой планирования QoS ИИ, скоординированного с конечной сетью, специально для трафика KV Cache. Huawei утверждает, что только сетевой уровень способен повысить производительность ввода-вывода хранилища более чем на 30%.

Основные цифры получены в ходе собственных лабораторных тестов Huawei. Согласно компании, в сценарии модели GLM-5.2 прямой выгрузка KV Cache обеспечила в 7,3 раза большую пропускную способность вывода (TPS) по сравнению с традиционным подходом, основанным на памяти. Дополнительное улучшение эффективности вывода на 20% было достигнуто благодаря согласованию операций ввода-вывода между хранилищем и сетью. При этом Huawei не раскрыла полную конфигурацию тестирования в своем объявлении.

Stellar AI Fabric и архитектура HCF были представлены на мероприятии HUAWEI CONNECT 2026 в сентябре. Доклад на ASC не знаменует собой запуск нового продукта; его ценность заключается в представлении первого набора данных по KV Cache, связанных с этой конструкцией, а также работы Huawei OceanStor по хранению общего контекста памяти для кластеров ИИ.

Популярное