Huawei zou op 17 september 2026 tijdens Huawei Connect 2026 in Shanghai de Ascend 960 SuperPoD hebben onthuld. Het systeem is bedoeld voor training en inferentie van AI-modellen tot 10 biljoen parameters, terwijl de gemelde planning de trainingsvariant Ascend 960DT voor het eerste kwartaal van 2027 en de inferentievariant Ascend 960PR voor het derde kwartaal van 2027 noemt.
De grote verschuiving zit niet alleen in de accelerator zelf. Huawei bouwt het verhaal rond een compleet AI-systeem met duizenden chips, snelle verbindingen en optische technologie. De prestatiecijfers zijn doelen uit Huawei's roadmap; een directe snelheidsrangorde met Nvidia volgt er niet uit.
Huawei zou de Ascend 960 SuperPoD in Shanghai hebben gepresenteerd
De Ascend 960 is Huawei's volgende generatie AI-accelerators en de verwerkingsbasis van de Atlas 960 SuperPoD. In de berichtgeving over de presentatie wordt near-packaged optics genoemd: optische verbindingen die dichter bij de chip- en systeemcomponenten worden geplaatst om grote rekensystemen met elkaar te verbinden.
Huawei zegt dat de SuperPoD training en inferentie moet ondersteunen voor modellen met maximaal 10 biljoen parameters. Dat is een doel voor het volledige systeem, niet een specificatie die automatisch aan één Ascend 960-chip kan worden toegeschreven.
Waarom de SuperPoD verder gaat dan één snellere chip
Een SuperPoD koppelt veel accelerators aan elkaar zodat ze als één logisch rekensysteem kunnen samenwerken. Daardoor verschuift de aandacht van de snelheid van één chip naar de combinatie van rekenkracht, geheugen, verbindingen en software.
De officiële roadmap van Huawei uit 2025 beschreef voor de Atlas 960 SuperPoD onder meer:
- maximaal 15.488 Ascend 960-chips;
- 30 EFLOPS bij FP8 en 60 EFLOPS bij FP4 voor het volledige systeem;
- 4.460 TB geheugen;
- 34 PB/s interconnectbandbreedte;
- 220 kasten, waarvan 176 rekenkasten en 44 communicatiekasten;
- een opgegeven implementatie van 2.200 m².
FP8 en FP4 zijn rekenformaten met respectievelijk acht en vier bits voor de numerieke representatie. Een lager aantal bits kan in AI-werkbelastingen meer berekeningen per seconde mogelijk maken, maar de genoemde EFLOPS-waarden blijven prestatiedoelen voor het volledige SuperPoD-systeem.
De onderliggende strategie is herkenbaar: als één accelerator niet op elk onderdeel kan concurreren, kan een fabrikant proberen het verschil op systeemniveau te verkleinen met schaal, netwerkarchitectuur, verpakking en software. Dat is ook de reden waarom Huawei's verhaal verder gaat dan een klassieke chipvergelijking.
De 960DT- en 960PR-roadmap schuift naar voren
Huawei zou de trainingsgerichte Ascend 960DT in het eerste kwartaal van 2027 gereed willen hebben. Voor de inferentiegerichte Ascend 960PR wordt het derde kwartaal van 2027 genoemd. Dat zijn geplande mijlpalen voor twee verschillende varianten, niet één algemene datum voor elke Ascend 960-configuratie.
De eerdere officiële roadmap van Huawei plaatste de algemene Ascend 960 in het vierde kwartaal van 2027. De nieuwe planning kan daarom worden gelezen als een versnelling of als een nadere opsplitsing tussen de trainings- en inferentievarianten.
Huawei heeft daarnaast een jaarlijkse generatiecyclus geschetst: de Ascend 970 staat gepland voor 2028 en de Ascend 980 voor 2029.
Wat Huawei's eerdere roadmap specificeerde
Voor de Ascend 960-chip zelf noemde Huawei in 2025 een doel van 2 PFLOPS bij FP8 en 4 PFLOPS bij FP4. Dezelfde roadmap stelde dat de chip ten opzichte van de Ascend 950-serie twee keer zoveel rekenkracht, geheugenbandbreedte, geheugencapaciteit en interconnectpoorten zou krijgen. Ook werd ondersteuning voor Huawei's eigen 4-bitsformaat HiF4 genoemd.
Die cijfers hebben een andere schaal dan de SuperPoD-doelen. PFLOPS beschrijft hier de rekenkracht van een chip, terwijl EFLOPS voor de totale Atlas 960-configuratie wordt gebruikt. De 34 PB/s betreft de onderlinge verbindingen van het systeem en is geen geheugencapaciteit.
De Nvidia-vraag blijft een systeemvergelijking
Huawei positioneert de Ascend 960 tegenover Nvidia door te wijzen op systeemarchitectuur, optische netwerken, grote SuperPoD-configuraties en samenwerking tussen hardware en software. Dat maakt de infrastructuurstrategie relevant, maar een doelwaarde voor Huawei's eigen systeem is geen rechtstreeks benchmarkresultaat tegen een Nvidia-systeem.
Voorlopig is de concrete ontwikkeling dus de gemelde SuperPoD-presentatie en de geplande opsplitsing van de 960-familie in een trainingsvariant voor het eerste kwartaal van 2027 en een inferentievariant voor het derde kwartaal van 2027.
