DeepSeek ja Huawei rakentavat ohjelmistopohjaa Ascend-tekoälypiireille

DeepSeekin ja Huawein yhteistyö tarttuu tekoälypiirien käyttöönoton käytännön haasteeseen: pelkkä laitteisto ei riitä. Kehittäjät tarvitsevat myös ohjelmistot, joilla piirejä ohjelmoidaan ja niiden työtä sovitetaan yhteen. Yhtiöt ovat julkaisseet avoimen lähdekoodin ohjelmointityökaluja Huawein Ascend-alustalle, muun muassa TileLangin sekä laskenta- ja tiedonsiirtokirjastoja. Ne kertovat myös kehittäneensä yhdessä 128 Ascend 950 -piiriin perustuvaa järjestelmää. 1813

Tavoitteena on tehdä Huawein alustasta käyttökelpoisempi vaihtoehto Nvidian CUDA-ekosysteemille. Avoin ohjelmistopaketti ja suuri piirijärjestelmä ovat kuitenkin vasta lähtökohtia: ne eivät vielä osoita, että kehittäjät olisivat siirtyneet Ascendille tai että järjestelmä vastaisi suorituskyvyltään CUDA-pohjaisia ratkaisuja.

Mitä Ascend-työkalupakettiin kuuluu?

TileLang on ohjelmointikieli tekoälyohjelmistojen kehittämiseen. Sen avulla kehittäjät voivat kirjoittaa Ascend-laitteistolle suunnattua ohjelmakoodia ilman Nvidian CUDA-alustaa. DeepSeekin Ascend-versio TileLangista on yksi maksutta saataville tuoduista työkaluista. 68

Pakettiin kuuluvat kirjastot tukevat kahta muuta keskeistä tehtävää:

• Laskentakirjastot tarjoavat ohjelmistoa tekoälyn laskentatehtävien suorittamiseen piireillä.
• Tiedonsiirtokirjastot auttavat piirejä vaihtamaan tietoa ja jakamaan työtä silloin, kun tehtävä hajautetaan usealle kiihdyttimelle. 11325

Ohjelmointikerros ja kirjastot on tarkoitettu tukemaan sekä yksittäisillä piireillä tehtävää työtä että suuremman järjestelmän koordinointia. Niiden julkaisu antaa kehittäjille rakennuspalikoita, mutta ei vielä takaa, että kaikki mallit tai työnkulut toimivat Ascend-alustalla ongelmitta.

Mitä 128 piirin järjestelmä kertoo – ja mitä se ei kerro?

DeepSeek ja Huawei ovat uutisraporttien mukaan kehittäneet yhdessä 128 Ascend 950 -piiriin perustuvaa ”supernode”-järjestelmää, jossa laskentaa ja tiedonsiirtoa on optimoitu rinnakkain. 1324

Piirien määrä kertoo ilmoitetun kokoonpanon mittakaavasta. Se ei kuitenkaan todista, että järjestelmä voisi korvata minkä tahansa Nvidian klusterin tai yltäisi vastaavaan koulutusnopeuteen, luotettavuuteen tai kustannustasoon: saatavilla olevissa raporteissa näitä vertailuja ei esitetä.

Miksi Huawein tuki on tärkeää?

DeepSeekin mukaan Huawei antoi ohjelmointi-infrastruktuurin kehitykseen täyden tuen. 1 Tuki on olennainen, koska tekoälykiihdyttimille tarkoitettujen ohjelmistojen on toimittava juuri kyseisellä laitteistolla. Yhteistyössä piirien ja niitä ohjaavien ohjelmistojen kehitys kulkevat rinnakkain.

Hanke liittyy myös kiinalaisten teknologiayhtiöiden laajempaan pyrkimykseen rakentaa vaihtoehtoja Nvidian ekosysteemille. Yhdysvaltain vientirajoitukset ovat osa taustaa, jonka vuoksi kiinalaiset kehittäjät etsivät kotimaisia vaihtoehtoja. Työkalujen julkaisu ei kuitenkaan itsessään poista laitteistoihin tai ohjelmistoihin liittyviä rajoitteita. 114

Ratkaisevaa on, ottavatko kehittäjät työkalut käyttöön

Avoin lähdekoodi ja maksuton lataus madaltavat kynnystä kokeilla työkaluja. Vakiintuneen työnkulun vaihtaminen riippuu silti siitä, toimivatko ne luotettavasti, sopivatko ne kehittäjien tarpeisiin ja saavatko ne riittävästi tukea kehittyäkseen. Raportit vahvistavat yhteistyön, julkaisun ja 128 piirin kokoonpanon – mutta eivät laajaa kehittäjäsiirtymää tai CUDA-tason vastaavuutta. 1813

Olennainen ero on tässä: DeepSeek ja Huawei ovat ottaneet uskottavan askeleen kohti helpommin ohjelmoitavaa ja suuressa mittakaavassa käytettävää Ascend-alustaa. Se, nouseeko siitä vakavasti otettava vaihtoehto CUDAlle, riippuu työkalujen toimivuudesta käytännössä ja siitä, haluavatko kehittäjät rakentaa niiden varaan.