Huawei Atlas 800I A2 - это 4U стоечный inference-сервер на базе четырёх CPU Kunpeng 920 и восьми NPU Ascend 910B Reasoning, рассчитанный на промышленные сценарии Инференса / Развертывания (Inference), RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) и reasoning-моделей в интернет-, финтех- и гос-проектах. Сервер официально позиционируется как inference-платформа для крупных генеративных моделей, развёртываемых в ЦОД и облаках.
В конфигурации с 8 × Ascend 910B Reasoning суммарная мощность достигает 2,24 PFLOPS в FP16 и 4,48 POPS в INT8, при этом каждый NPU Ascend 910B оснащён 64 ГБ HBM - всего до 512 ГБ “GPU-памяти” с пропускной способностью до 1,6 ТБ/с по шине HBM.
Поддержка до 32 модулей DDR4-3200 (16/32/64 ГБ на слот, суммарно до 2 ТБ) позволяет держать большие индексы для RAG-систем, KV-кэши и пайплайны Анализа данных (Data Science), а гибкая корзина локального хранилища (варианты до 10×2.5″ SATA/NVMe с поддержкой RAID 0/1/5/6/10/50/60) закрывает задачи хранения датасетов, снапшотов и чекпоинтов. Восемь 200GE QSFP-портов с RoCE дают плотную сетевую связность для кластеров, а до трёх слотов PCIe 4.0 позволяют добавить сетевые карты или специализированные адаптеры.
Сервер использует программный стек Huawei CANN + MindSpore / Ascend-совместимый PyTorch (torch-npu), а также уже поддерживается vLLM-Ascend для LLM-сервинга на Atlas A2 (Ascend-cann-kernels-910b), куда входит и Atlas 800I A2. Это делает его практичной альтернативой NVIDIA-кластерам для развёртывания современных LLM и reasoning-моделей, но требует ориентации на экосистему Ascend вместо CUDA/ROCm. Ограничения: сервер не предназначен для GPU-графики и классического FP64-ориентированного HPC / Научных расчётов, а перенос части tooling’а (TensorRT, CUDA-ориентированные фреймворки) потребует портирования или использования Ascend-специфичных реализаций.
Производительность GPU
| Тип точности | Совокупная мощность восьми Ascend 910B Reasoning |
| FP32 | 0.60 PFLOPS |
| FP16 | 2.24 PFLOPS |
| INT8 | 4.48 POPS |
Совместимость с LLM-моделями
| Модель |
Тип квантизации |
Требуется VRAM |
Совместимость |
Примечание |
| DeepSeek-R1-GGUF 671B |
Q4_K_M |
Примерно 404GB |
✅ |
Требует аккуратной раскладки весов и ограничения batch/контекста; на 8×Ascend 910B Reasoning (512ГБ HBM) возможен продакшн-инференс при использовании оптимизированного стека под Ascend. |
| Qwen3.5-397B-A17B-GGUF |
Q4_K_M |
Примерно 241 GB |
✅ |
Отлично подходит для reasoning-задач и аналитики; уверенно размещается на 8×Ascend 910B Reasoning и масштабируется по всем NPU для снижения латентности. |
| gpt-oss-120b |
Нет |
Примерно 196GB |
✅ |
Даёт высокую скорость отклика на Ascend 910B; остаётся значительный запас HBM для RAG-индексов и одновременного запуска нескольких инстансов в продакшн-сервисах. |
| GigaChat3-702B-A36B GGUF |
Q4_K_M |
Примерно 427GB |
✅ |
Подходит для сложных русскоязычных ассистентов, аналитики и генерации длинных текстов; комфортно работает в Q4_K_M на всех 8 NPU Ascend 910B Reasoning. |
| Mistral-Large-3-675B GGUF |
Q4_K_M |
Примерно 404GB |
✅ |
Многоязычная модель для reasoning-задач, RAG-сценариев и интеллектуальных агентов; хорошо масштабируется по NPU и подходит для сервисов с длинным контекстом на Atlas 800I A2. |
| GLM-5-GGUF |
Q4_K_M |
Примерно 456GB |
✅ |
Уверенно работает на 8×Ascend 910B Reasoning и подходит для многоязычных ассистентов, аналитики и производственных LLM-сервисов. |
Совместимость с диффузионными моделями
| Модель |
Тип |
Совместимость |
Примечание |
| Stable Diffusion 3 Medium |
Текст в изображение |
✅ |
Использует 8×Ascend 910B Reasoning и большой объём HBM для генерации изображений до 4096×4096 с высокими batch-размерами; подходит для сложных композиций и художественных стилей при наличии сборок под Ascend. |
| FLUX.2-dev |
Текст в изображение |
✅ |
Ускоренная версия FLUX для 4K-генерации; на Atlas 800I A2 хорошо масштабируется по 8 NPU Ascend 910B Reasoning и подходит для потоковой генерации и рендеринга при использовании фреймворков с поддержкой Ascend. |
| Stable Video Diffusion 1.1 |
Видео(img2vid) |
✅ |
Использует Ascend 910B Reasoning для генерации роликов до ~8 секунд в Full HD; для длинных видео рекомендуется рендер по сегментам с последующей склейкой и параллельным запуском нескольких задач. |
| Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers |
Текст в изображение |
✅ |
Лёгкая версия Kandinsky 5.0 (~35 GB VRAM); на Atlas 800I A2 есть большой запас HBM для высокого разрешения, крупных батчей и одновременного запуска нескольких диффузионных пайплайнов. |
| Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s-Diffusers |
Текст в видео |
✅ |
T2V-модель (~29 GB VRAM) для роликов до ~5 секунд; на Atlas 800I A2 хорошо масштабируется по нескольким NPU Ascend 910B Reasoning и подходит для продакшн-пайплайнов генерации короткого видео. |
Технические характеристики
| Видеокарта | 8x Ascend 910B Reasoning 64GB HBM |
| Процессор | 4x Kunpeng 920 (64c/64t, 2.6Ghz, 180W)
|
| Оперативная память | 512GB DDR4 ECC REG возможно увеличить до 2TB |
| Сетевые карты | 8-port 200Gbe QSFP интерфейс прямого выхода, протокол RoCE |
Нажимая кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку и хранение персональных данных и принимаю соглашение