Китайская ИИ-отрасль сплачивается: Deepseek выпустила открытое ПО для чипов Ascend от Huawei

Deepseek объявила о сотрудничестве с Huawei в официальном канале компании в WeChat. В набор вошли библиотеки для вычислений и передачи данных между чипами; весь программный код опубликован с открытым исходным кодом, сообщает Reuters. По словам Deepseek, Huawei полностью поддержала работу. Компании также оптимизировали суперузел — кластер из 128 чипов Ascend 950.

В центре выпуска — TileLang, открытый язык программирования для ИИ-чипов. Его создали исследователи Пекинского университета, а Deepseek использует его около года. Компания считает, что для независимой программной экосистемы ИИ-чипов нужен универсальный язык: он должен быть простым в использовании и обеспечивать полную производительность оборудования. По мнению Deepseek, программировать на TileLang проще, чем на CUDA.

Сначала Deepseek проверяла TileLang на старых чипах Nvidia. Сейчас это основной инструмент компании в работе над искусственным общим интеллектом (AGI), пишет The New York Times.

Программное обеспечение определит успех китайских чипов

Партнёрство нацелено на одну из главных проблем китайской ИИ-индустрии: отечественным чипам нужны программы, которые позволят использовать их возможности по максимуму.

Лидерство Nvidia держится не только на разработке чипов. По оценке, с CUDA работают около четырёх миллионов разработчиков по всему миру. Эта экосистема стала барьером для конкурентов вроде AMD: преодолеть его не удалось, даже когда их оборудование на бумаге выглядело не хуже.

По данным The New York Times, китайские разработчики моделей, такие как Z.ai и Moonshot AI, пока продвигались быстрее производителей чипов. Huawei хочет сократить разрыв. За две недели до объявления Deepseek компания представила новые ИИ-процессоры и системы-суперузлы, добавив, что в следующем году их будут широко использовать для обучения моделей.

Huawei также признаёт, что не может удовлетворить внутренний спрос, поэтому планирует сократить продажи чипов за рубеж. Говоря об экспортных ограничениях США, нынешний ротационный председатель Huawei Эрик Сюй заявил, что компания не может согласиться с будущим, которое зависит от готовности других стран продавать чипы Китаю.

Преимущество CUDA ослабевает, но Nvidia лидирует в задачах для ИИ-агентов

Исследовательская компания SemiAnalysis изучила, насколько прочным остаётся преимущество CUDA. Испытав Jalapeño — чип OpenAI для инференса, — аналитики назвали это преимущество «возможно, уже исчезнувшим»: OpenAI удаётся быстро запускать новые модели на собственном оборудовании.

В большинстве проверенных сценариев Jalapeño показал лучшую производительность на ватт, чем Blackwell от Nvidia. По данным SemiAnalysis, модели OpenAI помогали проектировать чип, хотя сами работают на графических процессорах Nvidia.

Аналитики оговорили ограничения тестирования. Они проверяли только сценарии, которые сравнительно легко оптимизировать: примерно 8 000 входных и 1 000 выходных токенов. Бенчмарк AgentX, оценивающий, как ИИ-агенты справляются с многоэтапными задачами, пока не запускали.

Именно в таких задачах SemiAnalysis в августе обнаружила большое преимущество Nvidia. С нынешним программным стеком AMD Nvidia всё равно обходилась бы дешевле в расчёте на токен, даже если бы AMD отдавала своё оборудование бесплатно. Долгосрочное преимущество Nvidia аналитики связывают не с самими чипами, а с программами, которые объединяют множество чипов в одну систему.

Чипы Huawei в сравнении AgentX не участвовали. Однако в более раннем анализе DeepSeek V4 SemiAnalysis отмечала, что программный стек CANN от Huawei был единственным после CUDA, который поддерживал модель с первого дня.