Huawei เปิดตัว OceanStor M900 Context Memory Storage หวังเร่งความเร็วการอนุมานของ AI ในไฮเปอร์สเกลดาต้าเซ็นเตอร์

เซี่ยงไฮ้ 18 ก.ย. 2569 /PRNewswire/ -- David Wang รองประธานคณะกรรมการบริหารและประธานหมุนเวียนของ Huawei ได้เปิดตัว OceanStor M900 Context Memory Storage อย่างเป็นทางการระหว่างการกล่าวปาฐกถาภายในงาน HUAWEI CONNECT 2026 ผลิตภัณฑ์นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อการอนุมานของ AI ในไฮเปอร์สเกลดาต้าเซ็นเตอร์ โดยมอบพื้นที่หน่วยความจำแบบใช้ร่วมกันอย่างเต็มรูปแบบให้กับ SuperPoD ซึ่งมาพร้อมความจุระดับเพตาไบต์ (PB) และประสิทธิภาพระดับเทราไบต์ต่อวินาที (TB/s) นี่ถือเป็นจุดเปลี่ยนของโครงสร้างพื้นฐาน AI จากโมเดลที่เน้นการประมวลผลเป็นศูนย์กลาง ไปสู่การทำงานร่วมกันอย่างลึกซึ้งระหว่างการประมวลผล เครือข่าย และระบบจัดเก็บข้อมูล ซึ่งจะช่วยปลดล็อกพลังการประมวลผลของ SuperPoD ได้อย่างเต็มกำลัง

ปี 2569 ถือเป็นปีแห่งการเร่งการเปลี่ยนผ่านของ AI จากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีไปสู่การนำไปใช้งานจริงในวงกว้าง แอปพลิเคชัน AI ได้พัฒนาจากแชทบอตไปสู่เอเจนต์ที่สามารถทำงานซับซ้อนให้สำเร็จได้ด้วยตนเอง เอเจนต์เหล่านี้ถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายในภาคส่วนที่สำคัญ ซึ่งถือเป็นจุดเริ่มต้นของยุค Agentic AI

ในขณะที่โมเดลขนาดใหญ่เติบโตขึ้นจนมีพารามิเตอร์ระดับ 10 ล้านล้าน SuperPoD จึงกลายเป็นทางเลือกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI โมเดลขนาดใหญ่ในกระแสหลักได้รองรับหน้าต่างบริบทที่มีความยาวเกิน 1 ล้านโทเค็น การอนุมานแบบหลายรอบและงานที่ซับซ้อนได้กลายเป็นเรื่องปกติ ในขณะที่ข้อมูลแคช KV ที่สร้างขึ้นระหว่างการอนุมานก็ยังคงเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง แนวโน้มเหล่านี้ได้ผลักดันให้หน่วยความจำบนชิปและ DRAM ทะลุขีดจำกัดทั้งในแง่ของความจุและความคุ้มค่า การสร้างระบบจัดเก็บข้อมูลแบบหลายชั้นที่ประสานการทำงานระหว่างหน่วยความจำบนชิป DRAM และ SSD เพื่อสร้างพื้นที่หน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันอย่างเต็มรูปแบบพร้อมความจุมหาศาล จึงกลายมาเป็นฉันทามติของอุตสาหกรรม

Huawei จึงได้เปิดตัว OceanStor M900 Context Memory Storage เพื่อจัดการกับปัญหาคอขวดด้านความจุของหน่วยความจำในบริบทที่มีความยาวเป็นพิเศษและการอนุมานแบบหลายรอบ OceanStor M900 ใช้เครือข่าย UnifiedBus เพื่อสร้างแคช KV แบบหลายชั้นระดับโลกที่มีความจุระดับเพตาไบต์ พร้อมการเชื่อมต่อแบบฮอปเดียว ซึ่งจะช่วยปลดล็อกศักยภาพพลังการประมวลผลของ SuperPoD ได้อย่างเต็มที่ และช่วยเร่งความเร็วการอนุมานของ AI ในไฮเปอร์สเกลดาต้าเซ็นเตอร์ OceanStor M900 Context Memory Storage มีขีดความสามารถหลัก 3 ประการ ได้แก่:

การทลายขีดจำกัดด้านความจุเพื่อเสริมพลัง AI ขนาดใหญ่ด้วยหน่วยความจุมหาศาล

แคช KV ที่ขับเคลื่อนโดยเครือข่ายการเชื่อมต่อ UnifiedBus ความเร็วสูง สามารถบรรลุการรวมกลุ่มระดับโลก และการแบ่งปันร่วมกับระบบจัดเก็บข้อมูลแบบจัดชั้น แคช KV ของ SuperPoD ได้รับการขยายขอบเขตจากหน่วยความจำบนชิปและ DRAM ไปสู่ SSD ซึ่งช่วยให้คลัสเตอร์เดียวสามารถส่งมอบความจุได้มากถึง 64 PB ความจุแคช KV ที่ใช้งานได้ต่อ NPU ได้รับการอัปเกรดจากระดับกิกะไบต์เป็นเทราไบต์ ทำให้สามารถจัดเก็บ แบ่งปัน และนำบริบทกลับมาใช้ใหม่ได้มากขึ้น พร้อมกับช่วยเพิ่มอัตราส่วนการเข้าถึงข้อมูลในแคช KV ได้อย่างมีนัยสำคัญ

การเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานเพื่อปลดล็อกพลังการประมวลผลอย่างเต็มกำลัง

OceanStor M900 คือสถาปัตยกรรมแรกของอุตสาหกรรมที่บูรณาการ CPU หน่วยควบคุมเครือข่าย และหน่วยควบคุม NAND เข้าด้วยกัน ระบบนี้ให้ความหมายเชิงบริบทของ KV แบบเนทีฟ เพื่อรองรับการเชื่อมต่อแบบฮอปเดียวจาก NPU ของ SuperPoD ไปยัง SSD ทั้งยังช่วยขจัดความจำเป็นในการแปลงโปรโตคอลและการส่งต่อข้อมูลโดย CPU ส่งผลให้ความแฝงหน่วงในการเข้าถึงลดลงอย่างมากจากระดับมิลลิวินาทีเหลือเพียง 60 ไมโครวินาที ซึ่งลดลงถึง 90% คลัสเตอร์เดียวสามารถให้แบนด์วิดท์การเข้าถึงรวมได้สูงถึง 40 TB/s ซึ่งสูงกว่าโซลูชันอื่นๆ ในระดับเดียวกันถึง 1.5 เท่า สถาปัตยกรรมนี้จะเพิ่มการส่งผ่านโทเค็นของคลัสเตอร์การอนุมานขึ้นเป็นสองเท่าในสถานการณ์การเขียนโปรแกรม AI ทั่วไป และลดระยะเวลาที่ใช้ในการสร้างโทเค็นแรกลงครึ่งหนึ่ง ซึ่งเป็นการเปลี่ยนพลังการประมวลผลให้กลายเป็นผลิตภาพ

การลดต้นทุนโทเค็นเพื่อรองรับการนำ AI ไปใช้งานในวงกว้างอย่างคุ้มค่า 

OceanStor M900 ใช้เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลแบบปรับตัวที่รับรู้ถึง KV เป็นครั้งแรกของอุตสาหกรรม ซึ่งสามารถคาดการณ์วงจรชีวิตของแคช KV ตามมูลค่าของข้อมูล และกระจายข้อมูลไปยังสื่อบันทึกข้อมูลต่างๆ ได้อย่างชาญฉลาด เทคโนโลยีนี้รองรับการเขียนข้อมูลลงไดรฟ์สูงสุด 24 ครั้งต่อวัน (DWPD) ซึ่งช่วยยืดอายุการใช้งานของ SSD ได้ถึง 16 เท่า และรับประกันความเสถียรยาวนานถึง 3 ปี การลดต้นทุนการเปลี่ยนสื่อบันทึกข้อมูลและค่าใช้จ่ายด้านการดำเนินงานและการบำรุงรักษา (O&M) จะช่วยลดต้นทุนในระยะยาวสำหรับโครงสร้างพื้นฐานการอนุมาน AI ขนาดใหญ่ และช่วยให้สามารถนำ AI มาประยุกต์ใช้ได้เร็วยิ่งขึ้น

ในขณะที่ AI ขยายตัวเข้าสู่ระบบการผลิตหลักในอุตสาหกรรมทุกรูปแบบ โครงสร้างพื้นฐานของ AI ก็กำลังพัฒนาจากโมเดลที่เน้นการประมวลผลเป็นศูนย์กลางไปสู่ความร่วมมือระหว่างการประมวลผล เครือข่าย และระบบจัดเก็บข้อมูลที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น โดยระบบจัดเก็บหน่วยความจำแบบ Context จะมีความจำเป็นอย่างยิ่งยวดในการยกระดับความจุและประสิทธิภาพการเข้าถึงแคช KV สำหรับการอนุมานระดับไฮเปอร์สเกลอย่างต่อเนื่อง

SOURCE Huawei