Huawei công bố công nghệ kết nối 1 triệu chip AI thành một siêu máy tính, tung nước cờ mới cạnh tranh Nvidia

Tại hội nghị Huawei Connect 2026 tổ chức ở Thượng Hải ngày 17/9, Huawei công bố kiến trúc điện toán mới mang tên Peerium, với mục tiêu liên kết hàng trăm nghìn đến 1 triệu bộ xử lý AI thành một hệ thống tính toán thống nhất.

Theo Huawei, kiến trúc này được phát triển để giải quyết một trong những thách thức lớn nhất của ngành trí tuệ nhân tạo: làm thế nào để hàng trăm nghìn chip cùng xử lý một tác vụ mà không bị suy giảm hiệu suất do giới hạn truyền dữ liệu.

Cùng với Peerium, Huawei giới thiệu Atlas 950 SuperPoD, hệ thống sử dụng hơn 8.000 bộ xử lý tăng tốc AI Ascend 950DT. Đây là một trong những nền tảng đầu tiên được xây dựng dựa trên kiến trúc mới.

Doanh nghiệp Trung Quốc cho biết công nghệ này có thể tạo nền tảng cho việc huấn luyện những mô hình ngôn ngữ có quy mô từ 10.000 tỷ đến 40.000 tỷ tham số, lớn hơn đáng kể so với nhiều mô hình AI đang được sử dụng hiện nay. Tuy nhiên, mục tiêu kết nối 1 triệu chip vẫn thuộc lộ trình phát triển của Huawei, chưa phải quy mô hệ thống đã được xác nhận vận hành hoàn chỉnh.

Kết nối 1 triệu chip để hoạt động như một máy tính

Điểm cốt lõi của Peerium là khả năng cho phép số lượng lớn bộ xử lý phối hợp như những thành phần trong cùng một hệ thống, thay vì hoạt động như nhiều máy chủ độc lập.

Để thực hiện điều này, Huawei kết hợp 3 công nghệ gồm xử lý song song nhiều tầng, quản lý bộ nhớ thống nhất và kết nối trực tiếp giữa các bộ xử lý. Trong đó, cơ chế quản lý bộ nhớ thống nhất cho phép chip truy cập dữ liệu lưu trữ trên những máy chủ khác, thay vì chỉ sử dụng bộ nhớ gắn trực tiếp với máy chủ của mình.

Nhờ vậy, các bộ xử lý có thể chia sẻ tài nguyên và phối hợp thực hiện những tác vụ AI có quy mô lớn. Tuy nhiên, việc kết nối hàng trăm nghìn chip đặt ra yêu cầu rất cao về tốc độ truyền dữ liệu.

Theo ông Eric Xu, Chủ tịch luân phiên Huawei, băng thông truyền dữ liệu giữa các tủ máy chủ ở mức 200 GB/giây không đủ để duy trì hoạt động của hệ thống gồm 1 triệu bộ xử lý.

Để giải quyết vấn đề này, Huawei phát triển công nghệ kết nối tốc độ cao UnifiedBus, với băng thông giữa các tủ máy chủ được hãng công bố lên tới 800 GB/giây, tương đương gấp 4 lần mức nói trên.

UnifiedBus sử dụng một giao thức thống nhất để kết nối bộ xử lý trung tâm, chip tăng tốc AI, bộ nhớ, thiết bị lưu trữ và hạ tầng mạng. Công nghệ này được kỳ vọng giúp giảm độ trễ và hạn chế thời gian bộ xử lý phải chờ dữ liệu từ những máy chủ khác.

Huawei cho biết trong các hệ thống máy chủ truyền thống, hoạt động trao đổi dữ liệu giữa các thiết bị có thể chiếm hơn 40% thời gian huấn luyện một số mô hình AI lớn. Việc cải thiện tốc độ kết nối vì thế không chỉ giúp mở rộng quy mô hệ thống mà còn tăng hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán sẵn có.

Ông Xu khẳng định các thử nghiệm ban đầu cho thấy hệ thống sử dụng Peerium và UnifiedBus có thể khai thác tài nguyên tính toán hiệu quả hơn những cụm máy chủ không áp dụng các công nghệ này.

Dù vậy, Huawei chưa công bố đầy đủ kết quả kiểm chứng độc lập đối với hệ thống ở quy mô 1 triệu chip.

Hướng tới huấn luyện mô hình AI 40.000 tỷ tham số

Song song với việc giới thiệu kiến trúc mới, Huawei đang đẩy nhanh phát triển các hệ thống điện toán AI quy mô lớn. Atlas 950 SuperPoD sử dụng chip Ascend 950DT hiện trong giai đoạn thử nghiệm cho hoạt động huấn luyện AI.

Theo ông Xu, kết quả ban đầu tương đối khả quan và Huawei dự kiến bắt đầu cung ứng hệ thống trên quy mô lớn vào cuối năm 2026 hoặc đầu năm 2027.

Doanh nghiệp cũng đang triển khai và thử nghiệm một cụm siêu máy tính SuperCluster gồm 256.000 card tính toán. Đây là bước tiến quan trọng trong lộ trình mở rộng hệ thống lên quy mô 1 triệu bộ xử lý mà Huawei đặt ra.

Ông Liao Heng, nhà khoa học trưởng tại HiSilicon, bộ phận thiết kế chip của Huawei, nhận định trong 2 năm tới sẽ có khoảng 6 đến 7 phòng thí nghiệm AI hàng đầu Trung Quốc tìm cách huấn luyện các mô hình ngôn ngữ nền tảng có quy mô từ 10.000 tỷ đến 40.000 tỷ tham số.

Tham số là những giá trị được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện, giúp mô hình AI học và xử lý thông tin. Số lượng tham số càng lớn thường đòi hỏi dung lượng bộ nhớ và năng lực tính toán càng cao, dù không đồng nghĩa mô hình sẽ luôn thông minh hoặc hiệu quả hơn.

Theo ông Liao, hạ tầng tính toán hiện nay cần tiếp tục mở rộng để đáp ứng nhu cầu phát triển những mô hình ở quy mô nói trên.

Tuy nhiên, việc huấn luyện thành công mô hình 40.000 tỷ tham số vẫn là mục tiêu hướng tới, chưa phải thành tựu đã được Huawei xác nhận.

Huawei tìm cách cạnh tranh Nvidia bằng sức mạnh hệ thống

Động thái của Huawei diễn ra khi các doanh nghiệp Trung Quốc đang đẩy mạnh phát triển công nghệ AI nội địa, trong bối cảnh Mỹ duy trì những biện pháp kiểm soát xuất khẩu đối với chip tiên tiến.

Theo Reuters, Huawei đang lựa chọn cách tiếp cận tập trung vào năng lực tính toán tổng thể, nhằm bù đắp những hạn chế về hiệu suất của từng chip riêng lẻ so với các sản phẩm hàng đầu của Nvidia.

Thay vì chỉ cạnh tranh bằng một bộ xử lý mạnh hơn, Huawei tìm cách kết nối số lượng lớn chip Ascend thành các hệ thống đủ sức phục vụ những mô hình AI phức tạp. Công ty đã triển khai hơn 1.000 hệ thống sử dụng chip Ascend 910C thế hệ trước, đồng thời cho biết hơn 40 mô hình AI đã được huấn luyện trực tiếp trên nền tảng điện toán của hãng.

Dù vậy, Nvidia vẫn nắm lợi thế lớn về phần mềm, đặc biệt là hệ sinh thái CUDA được sử dụng rộng rãi trong phát triển và vận hành các ứng dụng AI.

Huawei cũng đối mặt với hạn chế về năng lực sản xuất. Ông Xu thừa nhận nguồn cung thiết bị AI hiện chưa đủ đáp ứng nhu cầu trong nước, khiến công ty phải hạn chế kế hoạch mở rộng ra thị trường quốc tế.

Trong khi đó, cuộc đua xây dựng các cụm siêu máy tính AI quy mô lớn đang diễn ra quyết liệt trên toàn cầu. Hệ thống Colossus do doanh nghiệp AI của Elon Musk phát triển từng đạt quy mô 200.000 GPU Nvidia được kết nối trong cùng một cụm. Doanh nghiệp này tiếp tục mở rộng hạ tầng với mục tiêu triển khai số lượng chip lớn hơn đáng kể.

Nếu đạt được mục tiêu đề ra, công nghệ mới có thể giúp Huawei mở rộng đáng kể năng lực điện toán AI, đồng thời tạo thêm lựa chọn cho các doanh nghiệp Trung Quốc đang tìm cách giảm phụ thuộc vào phần cứng của Mỹ.