DeepSeek оголосив у середу, що співпрацює з Huawei для розробки інструментів програмування для процесорів Huawei Ascend AI — і відкриває результати, включаючи версію своєї мови TileLang, яка позиціонується як простіша альтернатива CUDA від Nvidia.
Цей крок спрямований на найм’якше місце в броні Nvidia. Домінування компанії в обчисленнях зі штучним інтелектом ніколи не стосувалося лише кремнію; він базується на CUDA, програмній екосистемі, на якій навчався практично кожен розробник ШІ. Щоб зрозуміти, чому це важливо, наша галузь штучного інтелекту неодноразово документувала, що апаратне забезпечення виграє лише тоді, коли програмне забезпечення навколо нього робить перемикання болісним.
Шість інструментів з відкритим кодом для Ascend
За даними Reuters, DeepSeek випускає шість модулів програмного забезпечення з відкритим кодом, створених для платформи Huawei Ascend. Пакет містить бібліотеки, спрямовані на покращення обчислювальної та комунікаційної продуктивності між чіпами, розроблені за допомогою, як DeepSeek описує як широку технічну підтримку від Huawei.
Центральна частина — TileLang, мова програмування високого рівня з відкритим кодом, розроблена для прискорювачів ШІ. DeepSeek стверджує, що розробникам потрібна мова, яка є одночасно доступною та здатною отримати максимальну продуктивність від основного обладнання, і каже, що TileLang пропонує простішу модель програмування, ніж CUDA. Якщо це вдасться, бар’єр для написання коду для китайських чіпів штучного інтелекту суттєво впаде — у чому саме суть.
Супервузол із 128 мікросхем як доказ масштабу
Співпраця також дала результати в області апаратного забезпечення. DeepSeek і Huawei кажуть, що вони працювали над системою супервузлів, що об’єднує 128 чіпів Ascend 950, зосереджуючись на оптимізації зв’язку між процесорами, а також на загальній продуктивності обчислень — проблемі з’єднання, яка історично відокремлювала нішеві прискорювачі від справжніх платформ центрів обробки даних.
Оголошення з’явилося незабаром після того, як Huawei представила своє наступне покоління процесорів ШІ та обчислювальних систем «супервузлів», і компанія очікує, що її інфраструктура ШІ ширше використовуватиметься для навчання моделей, починаючи з наступного року. Передова лабораторія, яка публікує своє системне програмне забезпечення для вітчизняної платформи чіпів, є найсильнішим сигналом того, що китайські компанії штучного інтелекту мають намір виконувати серйозні навчальні навантаження без обладнання Nvidia.
Чому рів CUDA є справжнім полем битви
CUDA стала центральною частиною домінування Nvidia завдяки величезній програмній екосистемі, побудованій навколо її графічних процесорів — компіляторів, бібліотек і двох десятиліть знайомства розробників. Кожен випуск PyTorch, кожна структура висновків, кожне дослідницьке репо припускає, що CUDA працює. Саме ця інерція, а не сирі специфікації мікросхем, тримає конкурентів на відстані.
Стратегічна логіка відкритого програмного забезпечення також є продуманою. Власні стеки програмного забезпечення чіпів виграють, оскільки є стандартними; відкриті екосистеми виграють, будучи запасним резервом для всіх. Публікуючи інструменти Ascend за відкритими ліцензіями, DeepSeek знижує вартість переходу для будь-якого розробника чи хмарного оператора, який шукає важелів впливу на ціни Nvidia — і робить апаратне забезпечення Huawei життєздатним саме для покупців, які ніколи не приймуть стек від одного постачальника.
Ось чому співпраця DeepSeek і Huawei має значення за межами Китаю. Це відображає ширший поштовх усередині країни до розробки внутрішнього апаратного забезпечення штучного інтелекту та програмного забезпечення, необхідного для його ефективної роботи, зменшуючи залежність від технологій Nvidia в той час, коли експортний контроль США вже обмежив доступ до найсучасніших чіпів Nvidia. New York Times назвала це партнерство прямим нападом на ключове джерело домінування Nvidia в сфері ШІ — не на самі чіпи, а на код, який робить їх незамінними.
Розвиток існуючого партнерства
Випуск у середу не є першою ознакою того, що DeepSeek робить ставку на вітчизняний кремній. Ще в квітні як Benzinga, так і South China Morning Post повідомили, що модель DeepSeek V4 була створена та навчена на чіпах Huawei, що SCMP назвав співпрацею, що зміцнює самодостатність Китаю в галузі штучного інтелекту. Що зараз інше, так це програмне забезпечення: V4 довів, що моделі можуть працювати на Ascend, тоді як цей випуск дає кожному іншому китайському розробнику інструменти для наслідування.
Дорога не була гладкою. Generation-NT повідомило, що раніше DeepSeek відклав випуск моделі R2 через труднощі з чіпами Huawei Ascend. Це рішення, за словами видання, виявило крихкість нової екосистеми. Huawei, зі свого боку, продовжувала прискорюватись — у середині вересня The Business Times повідомила, що компанія прискорює запуск нового чіпа AI для боротьби з Nvidia. Випуск із відкритим вихідним кодом ефективно перетворює ці труднощі зростання в спільну інфраструктуру: проблеми, які DeepSeek вирішує для себе, стають проблемами, які кожен розробник Ascend має на користь.
Що дивитися далі
Три речі визначатимуть, чи будуть ці зусилля ефективними. По-перше, впровадження: інструменти з відкритим вихідним кодом мають значення лише в тому випадку, якщо китайські розробники дійсно будують з ними, і справжній тест TileLang полягає в тому, чи стане навчання моделі на кластерах Ascend рутиною, а не експериментом. По-друге, продуктивність: вже повідомлялося, що власні моделі DeepSeek працюють на кремнієвому процесорі Huawei, але відповідність навчальної пропускної здатності епохи CUDA для різнорідних робочих навантажень — це інша планка. По-третє, побічний ефект: якщо TileLang перетвориться на справжню портативну мову для прискорювачів ШІ, це може ускладнити позицію Nvidia далеко за межами Китаю.
Наразі повідомлення зрозуміле. Наступна фаза гонки апаратного забезпечення штучного інтелекту – це програмне забезпечення, і DeepSeek щойно опублікував свої вступні аргументи.
---
Будьте попереду ШІОтримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.
Читати більше новин AI →
