Atlas 950 SuperPoD
#2 in KI-Trainings-HardwareHuawei · v950 · superpod · seit Q4 2026 (kommerzielle Markteinführung); Prototyp-Enthüllung 16. Juli 2026 (WAIC) · 3× · zuletzt 29. Juli 2026
Der Atlas 950 SuperPoD ist ein von Huawei entwickeltes AI-Trainings-Supernode-System, das auf Ascend 950DT NPUs basiert und über das proprietäre UnifiedBus/Lingqu-Interconnect bis zu 8.192 NPUs zu einem logischen Rechner verbindet. Erstmals als Prototyp mit 1.024 NPUs auf der WAIC 2026 gezeigt, erreicht die Vollausbaustufe 8 ExaFLOPS FP8 bzw. 16 ExaFLOPS FP4 Rechenleistung mit 256 TB global adressierbarem Speicher. Das System ist für Q4 2026 zur kommerziellen Markteinführung vorgesehen und richtet sich an Training und Inferenz großer Sprachmodelle mit Billionen Parametern. Die Ascend 950DT-Chips werden auf SMICs N+3-Prozess (ca. 7nm-Äquivalent) gefertigt.
Features
| Fertigungsprozess (nm) | SMIC N+3-Prozess (ca. 7nm-Äquivalent) für Ascend 950DT-Chips |
| Lizenz | CANN (Compute Architecture for Neural Networks) vollständig open-source seit August 2025; unterstützt PyTorch und Triton |
| Plattform | Ascend 950DT NPUs mit UnifiedBus 2.0 Interconnect (Lingqu-Protokoll), CANN-Softwarestack |
| Preis | Kein offizieller Listenpreis veröffentlicht; Huawei positioniert das System als kostengünstigere Alternative zu Nvidia |
| Rechenleistung (FLOPS/TOPS) | 8 ExaFLOPS FP8 / 16 ExaFLOPS FP4 in Vollkonfiguration (8.192 NPUs) |
| Release-Datum | Kommerzieller Marktstart Q4 2026 |
| Speicher | 256 TB globaler einheitlicher Speicheradressraum (Vollkonfiguration) |
| Verfügbarkeit | Prototyp öffentlich gezeigt Juli 2026 (WAIC); kommerzielle Verfügbarkeit ab Q4 2026, u.a. geplanter Markteintritt Südkorea |
