ISC High Performance 2026: Huawei unterstützt Hochschulen & Forschung mit High-Performance-Dateninfrastruktur für KI

Huawei hat seine Speicher-, Rechen- und Netzwerklösung für High Performance Computing und KI weiterentwickelt, um Universitäten und Forschungseinrichtungen dabei zu unterstützen, die Leistung und Effizienz ihrer gesamten Arbeitsabläufe zu verbessern. Das erweiterte Portfolio vereint Speicher-, Rechen- und Netzwerkfunktionen und erfüllt die Infrastrukturanforderungen für den groß angelegten Einsatz von KI. Huawei präsentierte die Lösung auf der ISC High Performance 2026, die vom 23. bis 25. Juni im Congress Center Hamburg stattfand.

(Stand von Huawei auf der ISC High Performance 2026, 23.–26. Juni, Hamburg, Deutschland)

KI-Dateninfrastruktur von Huawei

Huawei stellte seine Dateninfrastruktur für KI-Rechenzentren erstmals im Mai auf dem Innovative Data Infrastructure (IDI)-Forum in Paris vor. Die Technologie ist die klare Antwort auf eine neue Herausforderung: KI-Anwendungen und digitale Agenten treiben den Token-Verbrauch in Unternehmen rasant in die Höhe – und bestehende IT-Architekturen stoßen an ihre Grenzen. Huawei begegnet diesem Problem mit einem durchgängigen AIDC-IT-Stack, der vom KI-Data-Lake über KI-Datenplattformen und Context-Memory-Storage-Plattformen bis hin zu Modellentwicklung, Agenten-Frameworks und Datenresilienz reicht:

• Im Bereich des Forschungsdatenmanagements entwickeln sich traditionelle RDM-Plattformen (Research Data Management) rasch zu KI-Data-Lakes weiter. Die KI-Data-Lake-Lösung von Huawei unterstützt Forschungseinrichtungen dabei, ihre Ziele hinsichtlich der effektiven Speicherung, Verwaltung und Nutzung von Daten zu erreichen. Zu den Funktionen gehört unter anderem der Scale-Out-Speicher „OceanStor Pacific“, der mit einer branchenführenden Speicherdichte von 11 PB pro 2HE eine effiziente Speicherung riesiger Mengen wissenschaftlicher Forschungsdaten bei optimalen Gesamtbetriebskosten (TCO) ermöglicht. Durch die Nutzung des einheitlichen Datenraums „DME Omni-Dataverse“ unterstützt die Lösung die Echtzeit-Erfassung multimodaler und standortübergreifender Daten in den Data Lake sowie deren globale Transparenz und Verwaltung. Darüber hinaus bietet sie die Möglichkeit, eine Abfrage auf der zweiten Ebene von Hunderten von Milliarden multidimensionaler Vektordaten durchzuführen, was die Aggregation, Bereitstellung und Auswertung hochwertiger wissenschaftlicher Forschungsdaten weiter beschleunigt.
• Im Bereich des Hochleistungsrechnens (High-Performance Computing) erweitern sich die Forschungsaufgaben kontinuierlich vom herkömmlichen HPC hin zum Training und zur Inferenz im Bereich der künstlichen Intelligenz.
• Für KI-Trainingsszenarien bildet das Huawei OceanDisk 1610 Smart Disk Enclosure die optimale Speicherbasis für parallele Dateisysteme und bietet eine Bandbreite von 220 GB/s sowie eine hohe Speicherdichte von 4 PB pro 2HE. Es verbessert nicht nur die Effizienz bei der Bereitstellung von Trainingsdaten, sondern reduziert auch den Platzbedarf im Rechenzentrum und die Energiekosten erheblich.
• Für KI-Inferenzszenarien hat Huawei eine bahnbrechende „3+1“-KI-Datenplattform entwickelt, die eine Wissensdatenbank, KV-Cache, Arbeitsspeicher und einheitliche Datenverwaltungsfunktionen beinhaltet. Diese Plattform nutzt die UCM-Technologie zur Datenverwaltung im Inferenzspeicher, mit der eine Wissensabfrage mit einer Genauigkeit von über 95 % erreicht werden kann.
• Das CMS (Context Memory Storage) von Huawei revolutioniert herkömmliche Speicherarchitekturen durch die Nutzung zentraler Funktionen wie multimodale Medienspeicherung, eine innovative 3-in-1-Festplattenarchitektur und einen semantischen KV-Bypass. Es wurde speziell für die KV-Cache-Beschleunigung und die Context Memory-Speicherung entwickelt. Im Hinblick auf die Integration in das Computing-Ökosystem unterstützt es verschiedene Computing-Cluster mit GPUs und NPUs, und seine Netzwerkprotokolle sind mit RoCE und Unified Bus (UB) kompatibel. Im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen steigert CMS die Durchsatzleistung bei der Inferenz von KI-Grundmodellen um das 3- bis 5-fache, reduziert die Latenz des ersten Tokens um bis zu 90 % und senkt gleichzeitig die Kosten um 30 %.

Xinghe KI-Netzwerk für Rechenzentren: Skalierung von KI-Clustern mit hohem Durchsatz und hoher Betriebseffizienz

Für Universitäten und Forschungseinrichtungen hängen moderne HPC- und KI-Umgebungen ebenso stark von der Netzwerkleistung und -stabilität ab wie von Rechenleistung und Speicherplatz. Das Xinghe AI Data Center Network erfüllt diese Anforderungen, indem es eine hohe Bandbreiten-Skalierbarkeit mit betrieblicher Effizienz verbindet.

Basierend auf Open Ethernet senkt es die Betriebs- und Wartungskosten um 30 % und unterstützt das Wachstum großer KI-Cluster durch Frame-Boxen mit hoher Dichte (bis zu 128 × 800 GE oder 128 × 400 G in luft- oder flüssigkeitsgekühlten Konfigurationen). Damit ermöglicht es eine große Netzwerk-Skalierbarkeit (viermal größer als bei vergleichbaren Lösungen in der Branche) und senkt die Gesamtbetriebskosten für den Netzwerkaufbau bei gleicher Skalierbarkeit um 40 %.

Die optischen StarryLink-Module ermöglichen eine Lastverteilung auf Paketebene. So wird ein Netzwerkdurchsatz von 98 % erreicht und die Effizienz bei Training und Inferenz wird um 7 % gesteigert. Die integrierte Telemetrie bietet eine Abtastrate im Sub-Millisekunden-Bereich sowie die Visualisierung wichtiger Netzwerk-KPIs, was eine Fehlerlokalisierung innerhalb weniger Minuten ermöglicht, während iFlashboot 2.0 einen Neustart innerhalb von 5 Sekunden unterstützt, um Unterbrechungen während des Trainings und der Inferenz zu reduzieren.

Ideal für Schulen und Hochschulen

Speicher ist ein entscheidender Faktor für HPC- und KI-Workflows, da er bestimmt, wie schnell Daten von der Erfassung bis zum Training und zur Inferenz übertragen werden. Mit seinem AIDC-Storage-Stack – bestehend aus AIDP, AI Data Lake, Context Memory Storage und einer HPC-Speicherlösung – unterstützt Huawei Universitäten und Forschungseinrichtungen dabei, eine Dateninfrastruktur aufzubauen, die mit den steigenden Anforderungen an Modelle und Simulationen mitwächst. In Europa arbeitet Huawei mit vielen öffentlichen Einrichtungen und Kunden aus dem Bildungsbereich zusammen, darunter mehr als 600 Universitäten und Institutionen sowie mehr als 80.000 Schulen, und kooperiert mit Forschungsinstituten in der gesamten Region.

Die ISC High Performance ist Europas Forum für High-Performance Computing und zieht jedes Jahr mehr als 3.500 Teilnehmer aus Wissenschaft, Behörden und Industrie an. Die Veranstaltung deckt die Themenbereiche HPC, KI, Quantencomputing und Cloud ab. Sie bietet Anbietern und Anwendern eine Plattform, um über Leistung, Energieeffizienz und kosteneffiziente Infrastruktur für HPC und KI zu diskutieren.

Im Rahmen der Veranstaltung nahm Huawei zudem als Partner am Programm der Open Edge and HPC Initiative (OEHI) teil.

Mehr Informationen: https://e.huawei.com/de/products/storage