С помощью TileLang DeepSeek хочет сделать ИИ-чипы Huawei такими же простыми в программировании, как и графические процессоры Nvidia, и отделить технологическую индустрию Китая от Запада.
Любой, кто запускает модели искусственного интеллекта на графических чипах, вряд ли может сейчас игнорировать Nvidia. Это связано не только с аппаратным обеспечением, но, прежде всего, с CUDA — средой программирования, которую разработчики используют для работы с этими чипами.
Подробности читайте после объявления
Именно эту зависимость и решает DeepSeek: китайская компания, занимающаяся искусственным интеллектом, предоставляет инструменты программирования для серии ускорителей искусственного интеллекта Huawei Ascend с открытым исходным кодом. О крупном заказе DeepSeek от Huawei стало известно только в начале сентября.
Как объявила DeepSeek в сообщении на своем канале WeChat 30 сентября, новые строительные блоки соответствуют компонентам, которые компания уже выпустила для оборудования Nvidia. Huawei поддержала разработку «без оговорок и с большой приверженностью».
Обе компании также работали вместе над разработкой суперузла, состоящего из 128 чипов Ascend 950.
Шесть строительных блоков для Ascend
Его сердцем является TileLang, язык программирования, включающий компилятор. По словам DeepSeek, его проще использовать, чем CUDA, и он уже выполняет большую часть вычислений, используемых для обучения серии моделей DeepSeek V4.
По словам компании, в Ascend TileLang инкапсулирует аппаратные команды Huawei из Ascend C на языке высокого уровня — без потери производительности. Также существуют DeepGEMM для умножения матриц, DeepEP для связи между чипами, TileKernels для векторных вычислений, FlashMLA для разреженного внимания и DeepSelect для выбора данных.
Подробности читайте после объявления
Информация о проекте звучит амбициозно: DeepGEMM-Ascend на GitHub, который находится под лицензией MIT, предназначен для использования до 99,8 процентов теоретической вычислительной мощности Ascend 950DT, около 431 из 432 терафлопс в числовом формате BF16.
Эти значения не были проверены независимо.
Строительные площадки в связи
Описание DeepEP-Ascend читайте внимательнее. Некоторые функции там считаются экспериментальными, более крупные группы чипов все еще оптимизируются.
Измерения проводились с использованием предварительной версии комплекта разработки аппаратного обеспечения, предоставленного Huawei; Huawei планирует выпустить коммерческую версию примерно в середине октября 2026 года.
В небольших сетях распределение данных достигает 90–95 процентов физически возможной пропускной способности.
Обучение пока остается за Nvidia
Говорят, что заказанные 160 000 ускорителей — это громко Блумберг работает в дата-центре во Внутренней Монголии. Как Телеполис Как уже сообщалось, возможный крупный заказ оценивается примерно в 2,56 миллиарда долларов США.
Чипы Huawei изначально предназначены для инференса, т.е. работы готовых моделей. DeepSeek продолжает обучать свои наиболее важные модели на оборудовании Nvidia; предыдущие попытки с чипами Huawei не дали желаемого результата.
Это может измениться. В середине сентября Huawei представила следующее поколение, в том числе обучающий ускоритель Ascend 960DT, поступление которого запланировано на первый квартал 2027 года.
Благодаря открытым инструментам, которые можно использовать так же, как их аналоги от Nvidia, DeepSeek снижает барьер для перехода — для себя и для других китайских компаний, занимающихся искусственным интеллектом.
