Исследования и инновации

В интеллектуальную эпоху мы намерены в полной мере раскрыть потенциал ИИ. Мы стремимся создавать ценность для клиентов, обеспечивая тем самым и собственный бизнес-успех, при этом неизменно ориентируясь на бизнес-ценность и потребности рынка. Это требует концентрации наших инновационных усилий на стратегически важных направлениях бизнеса, а также наращивания работы по достижению более значимых прорывов в области прикладного применения фундаментальных теорий. Такой подход позволит нам и далее усиливать конкурентоспособность наших продуктов и решений для интеллектуальной эпохи и наилучшим образом служить интересам наших клиентов.

Фундаментальные исследования: концентрация инноваций на стратегических направлениях бизнеса и усиление усилий для достижения более значимых прорывов в области прикладного применения фундаментальных теорий

Алгоритмы ИИ и их применение

Для решения проблемы высокой вычислительной стоимости многошаговой выборки мы предложили алгоритм оптимизации выборки на основе обучения с подкреплением. Этот алгоритм обеспечивает баланс между эффективностью генерации и качеством для мультимодальных диффузионных моделей. Генерация видео и изображений теперь выполняется в пять раз быстрее, при этом снижение точности составляет менее 1%.

Для более эффективного ускорения вывода больших языковых моделей на устройствах мы предложили метод дистилляции, усиленный обучением с подкреплением. Благодаря архитектуре спекулятивного декодирования, объединяющей поиск по дереву и ослабленное принятие токенов, этот новый метод позволил вдвое увеличить пропускную способность вывода Celia Auto-answer при сохранении того же уровня точности.

В long-tail-сценариях выборка, как правило, ограничена, а сбор данных характеризуется низкой эффективностью. Кроме того, самостоятельной сложностью остается end-to-end генеративное моделирование в высокоразмерных пространствах восприятия и действия. Для решения этих задач мы внедрили облачный World Engine и бортовую модель World Action Model для транспортных средств. Эти решения существенно повысили интеллектуальные возможности вождения HUAWEI ADS 4 и способствовали развертыванию системы более чем на 1 миллионе автомобилей.

Коммуникационные технологии и их применение

Massive MIMO предъявляет крайне высокие требования к вычислительным ресурсам. Однако, применив подход итеративной прямой и обратной оптимизации, мы смогли преодолеть это ограничение. Данный подход позволил значительно продвинуться в поиске представления высокоточной матрицы в пространствах с крайне низкой точностью, что снизило вычислительную сложность матриц в передатчиках и приемниках примерно на 50%.

Мы также разработали теорию проектирования приближенных операторов на основе доверительной оценки, что позволило сократить вычислительную сложность сетей цифрового предыскажения (DPD) примерно на 20%.

Интерференция сигналов Wi-Fi и высокое энергопотребление чипов в системах 50G PON представляют собой серьезную проблему для отрасли. В ответ на эти вызовы мы разработали многоуровневую самоадаптивную архитектуру подавления помех, а также самоадаптивный алгоритм динамического инвертирования битов. Эти решения позволили снизить энергопотребление системы примерно на 10% без применения электромагнитного экранирования.

Открытые инновации: фокус на потребностях рынка и бизнес-ценности для повышения конкурентоспособности и создания большей ценности для клиентов

Вычислительные технологии

Поскольку вычислительные мощности являются ключевым элементом развития ИИ, Huawei последовательно развивает решения SuperPoD и кластерные решения для вычислительной инфраструктуры, стремясь удовлетворить постоянно растущий спрос на вычисления. В частности, это включает:

1. Публикацию дорожной карты для наших ориентированных на будущее продуктов SuperPoD — Atlas 950 SuperPoD и Atlas 960 SuperPoD. Эти системы будут оснащаться соответственно до 8 192 и 15 488 нейронных процессоров Ascend (NPU) и будут опережать существующие решения по всем ключевым параметрам, включая количество NPU, совокупную вычислительную мощность, объем памяти и пропускную способность межсоединений.
2. Обеспечение надежности на каждом уровне межсоединений, а также разработку одноранговой архитектуры и унифицированного протокола UnifiedBus 1.0, построенного на семантике памяти, для обеспечения большой дальности, высокой надежности, высокой пропускной способности и низкой задержки. Это также позволяет реализовать унифицированную адресацию памяти, сверхнизкую задержку на уровне 100 наносекунд и пропускную способность на уровне терабайтов, делая возможным создание крупномасштабных систем SuperPoD.
3. Выпуск UnifiedBus 2.0, межсоединения для SuperPoD, в сентябре 2025 года, а также публикацию технических спецификаций для содействия дальнейшему развитию как технологий межсоединений, так и всей отрасли в целом.

Беспроводные коммуникации

Готовясь к эпохе мобильного ИИ, мы отвечаем на изменения за счет конвергенции технологий и создаем прочную основу сетевой инфраструктуры. В этой связи в прошлом году мы:
●Преодолели узкое место, связанное с перегрузкой пилотных сигналов в высокоразмерных каналах сантиметрового диапазона T-MIMO, за счет использования квазистационарного распространения и сценарно-ориентированного высокоточного измерения пространственной области. Это обеспечило примерно восьмикратное повышение спектральной эффективности.
●Использовали интегрированный пассивный фронтэнд радиочастотного модуля для mmWave T-Cells и стали первой компанией, реализовавшей множественный доступ с частотным разделением по поддиапазонам (FDMA). Это значительно расширяет возможности базовых станций, позволяя им эффективно обрабатывать интенсивный трафик данных от большого числа одновременных пользователей.
●Предложили принципиально новый подход к синхронному отключению полного диапазона по всей сети в тайм-слотах с нулевым энергопотреблением, а также многоуровневую конфигурацию энергопотребления для более точного управления ресурсами. Это позволяет сократить энергопотребление по всей цепочке почти на 50%.
●Продолжили развитие опорных сетей на базе генеративного ИИ с применением мультиагентных технологий, в сочетании с интегрированными возможностями сантиметрового диапазона по зондированию и связи. Это позволяет адаптировать сети по требованию под on-device AI и embodied AI, одновременно повышая качество беспроводного подключения.

Оптические сети

В области оптических сетей мы:

● Добились прорывов в технологиях определения, подавления и компенсации искажений в оптических линиях, а также разработали новую архитектуру динамического декодирования прямой коррекции ошибок (FEC), сосредоточив внимание на механизмах источника света, волоконных каналах и алгоритмах. Это обеспечивает высоконадежные и энергоэффективные оптические межсоединения между дата-центрами.

● Достигли прогресса по ряду ключевых технологий, включая лазерную связь в космосе, оптические антенны с дифракционным пределом и высокоточные технологии захвата, сопровождения и наведения (ATP). Эти достижения позволяют реализовать быстрое и высокоточное межспутниковое обнаружение и сопровождение, а также поддерживать стабильную лазерную связь в свободном пространстве.

Сетевые технологии

В области сетевых технологий мы продолжаем повышать производительность крупномасштабных коммуникаций для SuperPoD и кластеров. Для этого мы:

● Разработали первый в отрасли алгоритм управления перегрузками Message-level signaling Congestion Control (MCC) на основе информации о множестве маршрутов для решения задачи обеспечения высокой пропускной способности при обучении и выводе в крупных кластерах. Этот алгоритм позволил преодолеть проблему многомаршрутной передачи и перегрузок на уровне отдельных пакетов, а также увеличить пропускную способность коммуникаций на 25–50%.

● Создали первую в отрасли параллельную архитектуру коммуникаций для плоскостей передачи данных и управляющей сигнализации. Это обеспечивает низкую задержку при выводе mixture of experts (MoE) для систем SuperPoD. За счет снижения накладных расходов на синхронизацию и сохранение порядка такая архитектура сокращает время завершения коллективных коммуникаций на 10–30%.

Потребительский бизнес

В этом направлении мы продолжаем находиться на переднем крае технологических инноваций и пользовательского опыта — от материалов до архитектуры, от наземных до спутниковых сетей, от интеллектуальных устройств до интеллектуальных приложений, а также в сфере света и цветопередачи. В частности, за последний год мы:

● Представили первую в отрасли переключаемую двойную телеобъективную камеру. Эта камера объединяет крупный сенсор и двойной телеобъектив, поддерживая два уровня оптического зума — 3,7x и 9,4x.
● Разработали трехсекционную высокоточную шарнирную систему Advanced Precision Hinge System с дополнительными кулачковыми механизмами, обеспечивающую складным устройствам плавный и бесшовный процесс складывания и раскрытия.
● Внедрили в наши складные ноутбуки двойные ультратонкие вентиляторы диаметром 3,5 мм и антигравитационную трехмерную испарительную камеру из композитного материала на основе меди и стали, обеспечив высокую эффективность охлаждения при толщине устройства в раскрытом состоянии всего 7,3 мм.
● Обеспечили превышение пиковой скорости восходящего канала наземной сети более 1 Гбит/с, а также использовали интегрированную архитектуру чипа как для спутниковой, так и для сотовой связи, гарантируя бесшовное подключение в наземной и воздушной среде.
● Предложили новую технологию экстренной связи в зонах отсутствия покрытия сети. Это позволило обеспечить высококачественный пользовательский опыт в условиях наземной, спутниковой связи и полного отсутствия сети.
● Совершили качественный скачок в развитии нашей True-to-Color Camera. Благодаря технологии Multi-spectral Local White Balance камера поддерживает баланс белого на уровне каждого пикселя и бесшовно взаимодействует с основной камерой, сверхширокоугольной камерой и телеобъективом, обеспечивая исключительную точность цветопередачи и естественность каждого оттенка в сценах с несколькими источниками света.
● Использовали ИИ для существенного усиления вычислительной эстетики и графических вычислений, предоставляя интеллектуальные мультимедийные функции, такие как Custom Styles, Instant Movies в Галерее, иммерсивные светополевые визуальные эффекты и ускорение 3DGS-рендеринга.
● Расширили возможности ИИ за счет внедрения on-device-моделей, обеспечив более интеллектуальные сценарии использования, включая шумоподавление при звонках, сводки по звонкам, Celia Brief, краткие резюме документов и локальный ИИ-поиск, сделав Celia еще более интеллектуальной и функциональной.

● Завершили глубокую вертикальную интеграцию аппаратного обеспечения, программного обеспечения и чипов, что позволило добиться более чем 35-процентного прироста производительности в смартфонах серии Mate 80 благодаря HongMeng Kernel, компилятору BiSheng и оконной системе ОС.

Базовое программное обеспечение

В этом направлении мы в полной мере задействуем возможности ИИ для поддержки критически важных возможностей базового программного обеспечения нового поколения гетерогенной вычислительной инфраструктуры, а также для того, чтобы предоставить миру новую альтернативу на основе нашей прочной ИИ-вычислительной базы. В этой связи мы:

●Расширили возможности компилятора BiSheng, повысив производительность ключевых операторов Ascend более чем на 20% за счет компиляции с учетом особенностей микроархитектуры.
● Использовали комплект Unified Memory Development Kit (UMDK) для ускорения коммуникаций, что позволило Ascend выйти в число лидеров по производительности вывода в сценариях MoE Expert Parallelism.
● Достигли передовых результатов в таких технологиях, как интеллектуальное распознавание и планирование ресурсов, Optimized Container для многопроцессорных кластеров и ускорение компиляции с учетом особенностей приложений. На этой основе наша операционная система openEuler и компилятор BiSheng обеспечили Kunpeng лидирующие показатели производительности в ключевых сценариях.

● Заложили основу архитектуры multi-write на базе pooling для нашей GaussDB. В сочетании с TaiShan 950 SuperPoD это позволяет обеспечить плавную миграцию мейнфреймов и серверов среднего класса для ядровых систем финансовых организаций.

Инженерия НИОКР

В этом направлении мы усилили работу по формированию эффективных и надежных инженерных возможностей. За последний год это позволило нам:

●Разработать надежный, прослеживаемый сквозной механизм верификации вычислений с плавающей точкой. Этот механизм выявляет более 90% скрытых повреждений данных на NPU, существенно повышая вероятность успешной сходимости при обучении моделей на сверхкрупных вычислительных кластерах.
● Стать пионером в разработке нового подхода к повышению надежности ИИ-агентов на базе LLM. Основанный на языке Planning Domain Definition Language (PDDL), этот высокоадаптивный подход способен качественно выявлять рискованные этапы выполнения задач и предотвращать 99,9% операций с наивысшим уровнем риска.

● Переосмыслить программную инженерию, обеспечивая более значимую и надежную роль ИИ в распределении запросов, генерации кода, ревью кода, модульном тестировании, системном тестировании и устранении уязвимостей в open-source-компонентах.