중국 통신·IT 기업 Huawei가 9월 17일 상하이에서 열린 HUAWEI CONNECT 2026에서 Atlas 960E SuperPoD를 발표했다. 자사 최초로 NPO(near-package optics, 근접 패키지 광학)를 채택한 슈퍼포드 제품이다.
핵심 제원은 아래 표와 같다.
▼ Atlas 960E SuperPoD 주요 사양 (출처: Huawei 공식 발표)
| 항목 | 사양 |
|---|---|
| NPU 수 | 4,096개 |
| 연산 성능 (FP8) | 8 EFLOPS |
| 연산 성능 (FP4) | 16 EFLOPS |
| 광학 엔진 | Hi-ONE (최초 양산형 NPO 광학 엔진) |
| Hi-ONE 전송 용량 | 7.2 Tbit/s |
| Hi-ONE 도입 수량 | 5,500개 |
| 대체 800G 광모듈 수 | 약 48,000개 |
| 소비전력 절감 | 550kW 이상 |
| 목표 시스템 가용성 | 99.8% |
| 냉각 방식 | 전체 수냉 |
| 캐비닛 배치 | 직교(orthogonal) 레이아웃 |
Huawei는 광학 인터커넥트 노드 엔진 Hi-ONE을 이 제품의 핵심으로 내세웠다. Hi-ONE은 다중 물리 패키징과 통합 광원을 갖춘 양산형 NPO 광학 엔진으로, 5,500개의 Hi-ONE이 기존 방식에서 필요한 800G 광모듈 약 48,000개를 대체한다고 밝혔다. 이를 통해 소비전력을 550kW 이상 줄이고, 무장애 운영 시간을 두 배로 늘릴 수 있다는 설명이다. 다만 이 수치는 Huawei의 자체 발표 기준이다.
인터커넥트 구조는 UnifiedBus와 Hi-ONE을 결합한다. UnifiedBus의 메모리 주소 지정 방식은 수천 개의 NPU가 단일 머신처럼 동작하도록 설계돼, 긴 컨텍스트 에이전틱(agentic) 워크로드에 적합하다고 Huawei는 설명했다. 목표 모델 규모는 10조 파라미터 수준이다.
같은 기조연설에서 Huawei는 범용 TaiShan 시스템에도 슈퍼포드 아키텍처를 적용해 최대 4,096 노드, 256TB 통합 메모리 풀을 구성할 수 있다고 밝혔다. 또한 AI 소프트웨어 프레임워크 CANN을 지속적 오픈소스 커뮤니티 운영 체제로 전환한다고 덧붙였다.
Atlas 960E SuperPoD의 NPU 수·FP8/FP4 성능·광모듈 전력 절감 수치는 Ascend 클러스터 도입을 검토하는 사업자에게 구체적인 비교 기준이 된다. AI 추론·학습용 슈퍼포드의 규격 경쟁이 가속화하는 가운데, 데이터센터 인터커넥트 표준과 광모듈 공급망을 함께 검토하는 한국 데이터센터·반도체·네트워크 업계에도 기술 참고 지표로 활용될 수 있다.
