Huawei presenta el sistema de almacenamiento de memoria contextual OceanStor M900 para acelerar la inferencia de IA en centros de datos a hiperescala

SHANGHÁI, 17 de septiembre de 2026 /PRNewswire/ -- En HUAWEI CONNECT 2026, David Wang, vicepresidente del consejo de administración y presidente rotatorio de Huawei, presentó oficialmente el sistema de almacenamiento de memoria contextual OceanStor M900 durante su discurso inaugural. Diseñado para la inferencia de IA en centros de datos a hiperescala, el producto proporciona a los SuperPoDs un espacio de memoria totalmente compartido que ofrece una capacidad a escala de PB y un rendimiento del orden de TB/s. Esto supone un cambio en la infraestructura de la IA, que pasa de un modelo centrado en la potencia de cálculo a una colaboración profunda entre la potencia de cálculo, la red y el almacenamiento. Esto contribuirá a aprovechar al máximo la potencia de cálculo de los SuperPoDs.

El año 2026 ha sido testigo de la transición acelerada de la inteligencia artificial, que ha pasado de los avances tecnológicos a su implantación a gran escala. Las aplicaciones de inteligencia artificial han pasado de ser simples chatbots a convertirse en agentes capaces de realizar tareas complejas de forma autónoma. Estos agentes se utilizan ampliamente en sectores críticos, lo que marca el inicio de la era de la IA basada en agentes.

A medida que los modelos de gran tamaño alcanzan los 10 billones de parámetros, los SuperPoDs se están convirtiendo en la opción óptima para la infraestructura de IA. Los grandes modelos más habituales ya admiten ventanas de contexto que superan el millón de tokens; la inferencia de múltiples turnos y las tareas complejas se han convertido en la norma, y los datos de la caché KV generados durante la inferencia no dejan de crecer. Estas tendencias han llevado a la memoria integrada en el chip y a la DRAM más allá de sus límites en cuanto a capacidad y rentabilidad. Se ha convertido en un consenso del sector la creación de un sistema de almacenamiento de varios niveles que coordine la memoria integrada en el chip, la DRAM y las unidades SSD para crear un espacio de memoria totalmente compartido con una capacidad enorme.

Huawei ha presentado el sistema de almacenamiento de memoria contextual OceanStor M900 para superar los cuellos de botella en la capacidad de memoria en inferencias de contexto ultralargas y de múltiples turnos. OceanStor M900 utiliza la red UnifiedBus para crear una caché KV global de varios niveles a escala de PB con conexiones de un solo salto. Esto permite aprovechar al máximo el potencial de potencia de cálculo de los SuperPoDs y acelera la inferencia de IA en los centros de datos a hiperescala. El sistema de almacenamiento de memoria contextual OceanStor M900 cuenta con tres características clave:

Superar los límites de capacidad para potenciar la IA a gran escala con una memoria masiva

Gracias a la red de interconexión de alta velocidad UnifiedBus, la caché KV permite la agrupación y el uso compartido globales con el almacenamiento por niveles. La caché KV de los SuperPoDs se amplía, pasando de la memoria integrada en el chip y la DRAM a las unidades SSD, lo que permite que un único clúster ofrezca una capacidad de 64 PB. La capacidad de caché KV disponible por NPU se ha ampliado de gigabytes a terabytes, lo que permite almacenar, compartir y reutilizar más contexto. Esto aumenta considerablemente la tasa de aciertos de la caché KV.

Potenciar el rendimiento de la inferencia para aprovechar al máximo la potencia de cálculo

OceanStor M900 es la primera arquitectura del sector que integra la CPU, la unidad controladora de red y la unidad controladora NAND. Proporciona una semántica KV nativa que permite una conexión de un solo salto desde la NPU de los SuperPoDs a las unidades SSD. De este modo, se elimina la necesidad de conversión de protocolos y de reenvío por parte de la CPU, lo que reduce drásticamente la latencia de acceso de milisegundos a 60 microsegundos, lo que supone una reducción del 90 %. Un solo clúster ofrece un ancho de banda de acceso agregado de 40 TB/s, 1,5 veces superior al de otras soluciones similares. En los escenarios habituales de programación de IA, esta arquitectura duplica el rendimiento de tokens del clúster de inferencia y reduce a la mitad el tiempo hasta el primer token, lo que se traduce en una mayor productividad gracias a la potencia de cálculo.

Reducción de los costos de los tokens para facilitar una adopción económica a gran escala de la IA

OceanStor M900 utiliza la primera tecnología de almacenamiento adaptativo del sector que tiene en cuenta el KV, la cual predice los ciclos de vida de la caché KV en función del valor de los datos y distribuye de forma inteligente los datos entre los soportes de almacenamiento. Esta tecnología permite realizar hasta 24 operaciones de escritura al día (DWPD), lo que multiplica por 16 la vida útil de los SSD y garantiza su estabilidad durante tres años. Al reducir los costos de sustitución de los soportes y los de operación y mantenimiento, disminuye los costos a largo plazo de las infraestructuras de inferencia de IA a gran escala y permite una adopción más rápida de la IA.

A medida que la inteligencia artificial se va incorporando a los principales sistemas de producción en todo tipo de sectores, su infraestructura está evolucionando desde un modelo centrado en la potencia de cálculo hacia una colaboración más estrecha entre potencia de cálculo, red y almacenamiento. El almacenamiento de memoria contextual será esencial para mejorar continuamente la capacidad y la eficiencia de acceso de las cachés KV de inferencia a hiperescala.

FUENTE Huawei