DeepSeekは水曜日、ファーウェイと提携してファーウェイのAscend AIプロセッサ用プログラミングツールを開発し、その成果をオープンソース化していると発表した。その中には、NvidiaのCUDAのよりシンプルな代替として位置付けられる同社のTileLang言語のバージョンも含まれる。

この動きは、Nvidia の鎧の最も柔らかい部分をターゲットにしています。 AI コンピューティングにおける同社の優位性は決してシリコンだけに関するものではありません。それは、事実上すべての AI 開発者がトレーニングを積んだソフトウェア エコシステムである CUDA に基づいています。なぜそれが重要なのかについては、私たちが AI 業界を取材した中で、ハードウェアが勝利するのは、その周りのソフトウェアが切り替えに苦痛を与えている場合に限られるということが繰り返し文書化されています。

Ascend 用の 6 つのオープンソース ツール

ロイター通信によると、DeepSeekはファーウェイのAscendプラットフォーム向けに構築された6つのオープンソースソフトウェアモジュールをリリースしているとのこと。このパッケージには、チップ全体のコンピューティングおよび通信パフォーマンスの向上を目的としたライブラリが含まれており、DeepSeekによればファーウェイからの広範な技術サポートを受けて開発されました。

中心となるのは、AI アクセラレータ用に設計されたオープンソースの高レベル プログラミング言語である TileLang です。 DeepSeekは、開発者はアクセスしやすく、基盤となるハードウェアから最大のパフォーマンスを引き出すことができる言語を必要としていると主張し、TileLangはCUDAよりもシンプルなプログラミングモデルを提供すると述べている。それが実現すれば、中国の AI チップ向けのコードを記述する障壁は大幅に下がります。まさにそれが重要なのです。

スケールの証拠としての 128 チップのスーパーノード

このコラボレーションはハードウェアの成果も生み出しました。 DeepSeekとHuaweiは、128個のAscend 950チップを組み合わせたスーパーノードシステムに取り組み、プロセッサ間の通信と全体的なコンピューティングパフォーマンスの最適化に重点を置いたと述べている。相互接続の問題は、歴史的にニッチアクセラレータを本物のデータセンタープラットフォームから切り離してきた相互接続の問題である。

この発表は、ファーウェイが次世代のAIプロセッサと「スーパーノード」コンピューティングシステムを発表した直後に行われ、同社は来年からAIインフラストラクチャがモデルトレーニングに広く使用されることを期待している。国内チッププラットフォーム用のシステムソフトウェアを公開したフロンティアラボは、中国のAI企業がNvidiaハードウェアなしで本格的なトレーニングワークロードを実行するつもりであることを示す最も強力な兆候である。

CUDA の堀が本当の戦場である理由

CUDA は、GPU を中心に構築された巨大なソフトウェア エコシステム、コンパイラー、ライブラリ、そして 20 年にわたる開発者の馴染みのおかげで、Nvidia の優位性の中心となっています。すべての PyTorch リリース、すべての推論フレームワーク、すべてのリサーチ リポジトリは CUDA が動作することを前提としています。生のチップ仕様以上に、その慣性がライバルを寄せ付けないものとなっている。

オープンソースの戦略的ロジックも同様に意図的です。独自のチップ ソフトウェア スタックがデフォルトであることで勝利を収めます。オープンなエコシステムは、みんなのフォールバックになることで勝利を収めます。 Ascend ツールをオープン ライセンスで公開することで、DeepSeek は Nvidia の価格設定を利用したい開発者やクラウド オペレーターのスイッチング コストを削減し、単一ベンダーのスタックを決して受け入れない購入者にとっても Huawei ハードウェアを実行できるようにします。

だからこそ、DeepSeekとファーウェイの協力は中国を超えて重要なのだ。これは、国内の AI ハードウェアとそれを効率的に運用するために必要なソフトウェアを開発するという国内の広範な推進を反映しており、米国の輸出規制により Nvidia の最先端チップへのアクセスがすでに制限されている中で、Nvidia のテクノロジーへの依存を減らしています。ニューヨーク・タイムズは、この提携を、Nvidia の AI 優位性の主要な源泉、つまりチップ自体ではなく、チップを不可欠なものにするコードに対する直接的な攻撃であると批判しました。

既存のパートナーシップを基盤とする

水曜日のリリースは、DeepSeekが国内シリコンに賭ける最初の兆候ではない。 4月に遡ると、ベンジンガ氏とサウスチャイナ・モーニング・ポスト紙は、DeepSeekのV4モデルがファーウェイのチップ上で構築およびトレーニングされており、SCMPはこれを中国のAIの自立性を強化する協力関係と表現していると報じた。今と違うのはソフトウェアです。V4 はモデルが Ascend で実行できることを証明しましたが、このリリースでは他のすべての中国の開発者に従うべきツールが提供されます。

道は平坦ではありませんでした。 Generation-NTは、DeepSeekがファーウェイのAscendチップの問題を背景にR2モデルの発売を延期したと報じたが、この決定は初期のエコシステムの脆弱性を明らかにしたと同アウトレットは述べた。一方、ファーウェイは加速を続けている。ビジネス・タイムズは9月中旬、同社がエヌビディアに対抗するために新しいAIチップの発売を前倒ししていると報じた。オープンソース リリースは、こうした成長の痛みを共有インフラストラクチャに効果的に変換します。DeepSeek が自ら解決する問題は、すべての Ascend 開発者が解決することで恩恵を受ける問題になります。

次に見るべきもの

この取り組みが効果があるかどうかを決めるのは 3 つの点です。まず、採用です。オープンソース ツールは、中国の開発者が実際にツールを使用して構築する場合にのみ重要であり、TileLang の真のテストは、Ascend クラスターでのモデル トレーニングが実験的ではなく日常的なものになるかどうかです。第二に、パフォーマンス: DeepSeek 独自のモデルが Huawei シリコン上で実行されることがすでに報告されていますが、異種ワークロード全体で CUDA 時代のトレーニング スループットに匹敵するのは別のハードルです。第三に、波及効果: TileLang が AI アクセラレーター向けの真にポータブルな言語に成長すれば、中国国境をはるかに越えた場所での Nvidia の立場が複雑になる可能性があります。

今のところ、メッセージは明らかです。 AI ハードウェア競争の次の段階はソフトウェアで戦われており、DeepSeek はその冒頭の議論を公開したばかりです。

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