9月17日、Inside AIが「Huawei Unveils Ascend 960 SuperPoD with NPO Technology for AI Infrastructure」と題した記事を公開した。この記事では、HuaweiがNPO技術を搭載したAI学習クラスタ「Ascend 960 SuperPoD」を発表し、米国の輸出規制下でもシステムレベルのアーキテクチャ刷新によって独自のAIインフラ競争力を確立しようとしている動きについて詳しく紹介されている。
チップ単体の性能競争から「システム全体の設計」へ
上海で開催されたHUAWEI CONNECT 2026にて、HuaweiはAIスーパーコンピュータクラスタ「Ascend 960 SuperPoD」を発表した。
スペック面では、NPU（ニューラルプロセッシングユニット）カード最大4,096枚、FP8精度で8エクサフロップスの演算性能、HBM（広帯域メモリ）容量1ペタバイトを実現する。エクサフロップスとは10の18乗フロップスを指す単位で、現時点の大規模モデル学習に求められる計算規模と整合する。
しかし今回の発表で見るべき本質は、スペック数字よりも設計思想の転換にある。
Huaweiが問題として設定しているのは「チップ間通信のボトルネック」だ。従来型アーキテクチャでは、10万枚規模のAIクラスタにおいて、学習時間の40%超がチップ間のデータ転送に消費されるとされる。10兆パラメータ規模のモデルになると、サーバを追加するだけでは性能が頭打ちになり、インターコネクトと全体アーキテクチャの設計が支配的な要因になる。
Ascend 960 SuperPoDは複数の計算ノードを高速インターコネクトで接続し、統一メモリ空間を共有させることで、物理的に分散したハードウェアを「1台の巨大なコンピュータ」として振る舞わせる構成を採る。
NPO技術「Hi-ONE」：光モジュール48,000個を5,500個に置き換える
このアーキテクチャの核心技術が、NPO（Near-Packaged Optics：近接実装光学）と呼ばれる光インターコネクト技術だ。従来の「プラガブル光モジュール」は、計算チップから物理的に離れた場所に実装されるため、高速電気信号の伝送距離が長くなり、帯域・消費電力・接続密度の面で制約が生じる。NPOはこの光学部品を計算チップのごく近傍に配置することで、信号伝送距離を短縮する。
Huawei独自のNPO製品「Hi-ONE」は1エンジンあたり7.2テラビット/秒の伝送容量を持つ。Ascend 960 SuperPoDでは約5,500台のHi-ONEが、従来構成なら必要となる48,000台の800G光モジュールを代替する。この置き換えにより：
- 消費電力を550キロワット超削減
- 平均故障間隔（MTBF）を2倍に改善
- 可用性**99.8%**を達成
としている。
Nvidiaとは異なる勝ち筋を狙う
HuaweiのAscend 960 SuperPoD戦略は、NvidiaやAMDとは対照的な方向性を打ち出している。NvidiaはBlackwellアーキテクチャに見られるように、プロセスノードの微細化とメモリ容量の拡大を主軸に置く。一方Huaweiは、インターコネクト技術とパッケージング技術によるシステム統合を競争軸として選んでいる。
同社はすでに100万カード規模のAIクラスタを見据えており、Huaweiの副会長兼ローテーティング会長のWang Tao（David Wang）氏は基調講演で、AIインフラにおいてはチップ単体の性能だけでなく、インターコネクト・ストレージ・システムアーキテクチャまで含めた全体設計が重要だという旨を語った（※元記事からの要旨）。
また、Ascend 960 SuperPoDに搭載されるインターコネクト技術として「UnifiedBus」にも言及があり、詳細は別記事で紹介されている。
なお、DeepSeekがHuaweiのAscendチップを用いた16万枚規模クラスタの構築を検討しているとの報道もあり、Ascendエコシステムへの実需が生まれつつある。
輸出規制下での独自路線
米国の対中半導体輸出規制によりHuaweiはNvidiaの最先端GPUにアクセスできない状況が続いているが、今回の発表はその制約の中でシステムアーキテクチャ全体を設計資産として積み上げる方向性を示したものだ。チップ製造プロセスで追いつけない部分を、インターコネクトとパッケージング技術で補う戦略とも見ることができる。
ただし、Ascend 960 SuperPoDの実際の性能や出荷スケジュール、外部顧客への提供状況については元記事では言及されておらず、現時点では発表の域を出ない。実運用での検証が今後の焦点になる。
詳細はHuawei Unveils Ascend 960 SuperPoD with NPO Technology for AI Infrastructureを参照していただきたい。
