Huawei ha presentato la sua nuova infrastruttura dati AI full-stack progettata specificamente per università ed enti di ricerca, un settore in cui l'azienda vanta già collaborazioni attive con oltre 600 istituzioni europee. Svelata in occasione dell'evento ISC High Performance 2026, questa soluzione integrata di storage-computing-networking mira a ottimizzare le prestazioni lungo l'intero workflow di ricerca, rispondendo efficacemente ai limiti delle architetture IT tradizionali ormai messe a dura prova dall'esponenziale aumento del consumo di token e dalle crescenti esigenze delle applicazioni basate su agenti digitali. L'impegno di Huawei si traduce in uno stack IT end-to-end che comprende un ecosistema completo per i data center AI, focalizzato sulla resilienza dei dati e sulla capacità di gestire compiti di engineering dei modelli su scala massiva.

Al centro dell'offerta troviamo l'evoluzione delle piattaforme di gestione dati in veri e propri AI Data Lake, fondamentali per archiviare, gestire e utilizzare in modo efficace enormi volumi di informazioni scientifiche. Grazie allo storage OceanStor Pacific, che offre una densità senza precedenti di 11 PB in soli 2U, e al sistema di gestione unificata DME Omni-Dataverse, gli enti di ricerca possono godere di uno spazio dati centralizzato, capace di gestire l'ingestione in tempo reale di dati multimodali distribuiti su più siti. Questa architettura consente di effettuare ricerche in pochi secondi su centinaia di miliardi di dati vettoriali multidimensionali, accelerando drasticamente l'aggregazione e l'analisi di dati scientifici di alta qualità, con un costo totale di proprietà ottimizzato per le esigenze accademiche.

Per quanto riguarda le attività di addestramento, il dispositivo OceanDisk 1610 Smart Disk Enclosure si pone come una base ottimale per i file system paralleli, offrendo una larghezza di banda di 220 GB/s e contribuendo a ridurre sensibilmente l'occupazione di spazio fisico nei data center e i consumi energetici. Parallelamente, sul fronte dell'inferenza, la nuova piattaforma integra funzionalità avanzate di memoria e cache, mentre la tecnologia Context Memory Storage (CMS) rivoluziona le architetture di storage tradizionali. Grazie all'innovativa gestione dei dati di memoria, il sistema è in grado di incrementare da 3 a 5 volte il throughput dei foundation model AI, riducendo la latenza del primo token fino al 90% e consentendo una riduzione complessiva dei costi operativi del 30%.

La solidità dell'intera infrastruttura è garantita dalla rete Xinghe AI Data Center Network, basata su Open Ethernet, che offre una scalabilità di rete quattro volte superiore rispetto agli standard di settore, supportando cluster ad alta densità con configurazioni avanzate. Attraverso l'impiego dei moduli ottici StarryLink, il sistema assicura un bilanciamento del carico estremamente preciso, migliorando l'efficienza delle attività di training e raggiungendo un throughput di rete del 98%. Con queste innovazioni, Huawei offre agli istituti accademici una base tecnologica capace di supportare l'implementazione dell'intelligenza artificiale su larga scala, riducendo del 40% il costo totale di proprietà per le reti e garantendo la stabilità operativa necessaria per le sfide della ricerca scientifica moderna.