華為以 Atlas 960E 超級叢集將近封裝光學技術引入人工智能

華為的 Atlas 960E 超級叢集解決了大規模人工智能的一個關鍵限制：數據移動。該公司使用其 Hi-ONE 引擎的 NPO 方法旨在縮短光學轉換前的電氣路徑。這與 Nvidia 和 Broadcom 的共同封裝光學技術 (CPO) 不同，後者將光學引擎直接整合到晶片封裝中。華為認為 NPO 提供更簡單的製造和維修，並引用其可插拔組件。

此舉使華為能夠滿足中國對高性能人工智能基礎設施日益增長的需求。由於美國的出口管制限制了對西方先進人工智能晶片的獲取，華為提供整合解決方案的能力對於國內人工智能發展至關重要。Atlas 960E 聲稱可降低 550 千瓦的功耗，為該地區的大規模人工智能訓練提供了引人注目的替代方案。

華為面臨的考驗是其 NPO 提案能否獲得光學互聯網論壇 (OIF) 的支持。行業標準化將擴大 NPO 的採用，並可能使其成為 CPO 的可行演進步驟，正如 OIF 官員所建議的那樣。如果沒有互操作性，NPO 可能仍將是一種專有解決方案，限制其在華為自身生態系統之外的市場範圍。