S rychlým rozvojem umělé inteligence rostou také nároky na infrastrukturu, na které AI modely fungují. Největší modely mohou mít biliony parametrů a při svém trénování a provozu pracují s obrovským množstvím dat. Další nároky přinášejí takzvaní AI agenti, systémy, které dokážou nejen odpovídat na jednotlivé otázky, ale také samostatně plánovat další kroky, používat různé nástroje a postupně plnit složitější úkoly. Nejde přitom pouze o to mít k dispozici co největší množství výpočetního výkonu. Čím větší jsou modely a celé datové clustery, tím důležitější je také rychlost, s jakou spolu jednotlivé procesory komunikují a předávají si obrovské objemy dat.

Právě komunikace mezi jednotlivými částmi systému se podle Huawei stává jedním z hlavních omezení při budování rozsáhlé AI infrastruktury. Výrazně se to projevuje například u AI agentů, kteří mohou s modely umělé inteligence komunikovat i stokrát během jediné hodiny. Výpočetní systémy proto musí být schopné flexibilně pracovat s různým počtem centrálních procesorových jednotek (CPU) a neuronových procesorových jednotek (NPU) a rychle mezi nimi přenášet potřebná data.

Na tento problém reaguje nová architektura UnifiedBus, kterou Huawei představil na konferenci Huawei Connect 2026. Zjednodušeně funguje jako mimořádně rychlá datová síť uvnitř výpočetní infrastruktury. Propojuje procesory, AI akcelerátory, paměť a datová úložiště tak, aby spolu mohly komunikovat přímo a efektivněji využívat dostupný výkon.

UnifiedBus sjednocuje více než deset různých způsobů propojení pod jeden protokol. Podle Huawei tím zvyšuje šířku pásma propojení z úrovně 100 GB/s na úroveň TB/s a snižuje latenci RTT (round-trip time) ze sedmi mikrosekund na dvě mikrosekundy. V praxi tak mohou jednotlivé části systému přenášet větší množství dat rychleji a s menším zpožděním.

Architektura zároveň přímo propojuje CPU, NPU, paměť a SSD úložiště a umožňuje mezi nimi decentralizovaný přístup typu peer-to-peer i flexibilní kombinování CPU a NPU. Zároveň sdružuje zdroje užívající různé typy pamětí a efektivněji je využívá pro ukládání dat do cache. Paměť DDR tak může například sloužit jako alternativní paměť pro NPU, což pomáhá snižovat latenci při vyhledávání i doporučování obsahu. Zároveň může až zdvojnásobit výkon vektorového vyhledávání při práci s rozsáhlými datovými sadami se stovkami miliard položek a tisíci dimenzí.

Jedním z prvních velkých systémů využívajících novou architekturu je Atlas 960E SuperPoD. Pojmem SuperPoD Huawei označuje řešení, které propojuje velké množství výpočetních jednotek tak, aby mohly fungovat jako jeden systém. Atlas 960E může obsahovat až 4 096 NPU a je určen především pro trénování a provoz největších AI modelů. Díky využití optické technologie Hi-ONE navíc dokáže snížit spotřebu energie o více než 550 kW a současně zvýšit spolehlivost celého systému. Jednotlivé systémy Atlas 960E je zároveň možné dále propojovat. Více SuperPoD může vytvořit rozsáhlý SuperCluster, který může zahrnovat až 512 000 NPU. Při dalším rozšíření infrastruktury počítá Huawei až s jedním milionem NPU propojených do jednoho clusteru.

Nová architektura ale není určena pouze pro systémy s tisíci procesory. Huawei chce stejný princip využívat také v podstatně menším měřítku. Dva vzduchem chlazené servery Atlas 650E lze například prostřednictvím UnifiedBus přímo propojit tak, aby jejich 16 NPU fungovalo jako jeden výpočetní celek. Podle Huawei tak mohou vznikat menší systémy, které umožní i malým a středním podnikům provozovat AI modely přímo ve vlastní infrastruktuře namísto výhradního využívání externích cloudových služeb.

Další novinkou představenou během Huawei Connect je také OceanStor M900, úložiště kontextové paměti určené pro AI, které umožňuje uchovávat velké množství dat potřebných při práci modelu s dlouhým kontextem a opakovaných interakcích.

Vedle samotného hardwaru chce Huawei rozvíjet také software potřebný pro vývoj a provoz umělé inteligence. Platforma CANN, která slouží jako softwarová vrstva pro výpočetní platformu Ascend, je nyní dostupná jako open source a její další vývoj má probíhat také prostřednictvím komunity. Huawei uvádí, že spolu s více než 50 zákazníky, partnery a univerzitami vytvořil 26 oborově zaměřených knihoven a spolupracuje s více než 90 open-source komunitami.