RéponsesPublié14 sources
Pourquoi Huawei et DeepSeek ont besoin l’un de l’autre pour rivaliser avec Nvidia
Huawei apporte le matériel et sa pile logicielle native ; DeepSeek contribue avec des modèles, des charges de travail et de l’ingénierie. DeepSeek a ajouté la prise en charge des puces Ascend à six projets, mais un seul était utilisable au moment du compte rendu.
Publié parModifié avec GPT-6 LunaImages générées avec GPT Image 2
Réponse de recherche
Points clés à retenir
- Huawei apporte le matériel et sa pile logicielle native ; DeepSeek contribue avec des modèles, des charges de travail et de l’ingénierie.
- DeepSeek a ajouté la prise en charge des puces Ascend à six projets, mais un seul était utilisable au moment du compte rendu.
- Les résultats de l’Ascend 950PR montrent une bonne utilisation de la puce sur certains tests, pas une parité générale avec Nvidia.
Prompt IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Bryan Shan and Dylan Patel’s October 21 SemiAnalysis report, “The Huawei-DeepSeek Symbiosis,” reveal about how Huawei’s hardware a. Article summary: The report’s central argument is that Huawei and DeepSeek together can narrow Nvidia’s ecosystem lead: Huawei supplies hardware and native software, while DeepSeek supplies demanding AI workloads and engineering that mak. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Huawei peut fournir des puces et une pile logicielle conçue pour les exploiter. Mais il lui faut des modèles exigeants et des équipes capables de tester cette plateforme en conditions réelles. De son côté, DeepSeek a besoin de capacités de calcul et d’un environnement qu’il peut adapter à ses modèles. C’est cette complémentarité que met en avant le rapport de SemiAnalysis : le partenariat pourrait réduire l’avantage de Nvidia en matière d’écosystème, sans démontrer que Huawei a déjà comblé l’écart de performances.1
2
Deux entreprises aux besoins complémentaires
Selon SemiAnalysis, aucune des deux entreprises ne peut bâtir seule une alternative complète. Huawei possède ses propres modèles Pangu, mais ne dispose pas d’un laboratoire d’IA de pointe pour éprouver ses puces à l’entraînement et à l’inférence. DeepSeek, lui, apporte des modèles et une expertise en ingénierie, mais a besoin de puissance de calcul. Huawei fournit donc le matériel et les logiciels natifs ; DeepSeek apporte les charges de travail et les compétences permettant de rendre la plateforme plus utile.1
Cette distinction est importante : les caractéristiques d’une puce ne suffisent pas à en faire une plateforme compétitive pour l’IA. Il faut aussi des logiciels compatibles et la capacité d’exécuter des tâches réelles. La thèse du rapport est que DeepSeek peut aider Huawei à renforcer ces maillons, tandis que les puces de Huawei offrent à DeepSeek une autre source de calcul.1
2
La prise en charge des puces Ascend s’étend à plusieurs outils
DeepSeek a ajouté la prise en charge des puces Ascend à six projets : TileLang, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels, FlashMLA et DeepSelect. Au moment du compte rendu, seul TileLang était utilisable, car CANN 9.2.0 n’était pas encore disponible.7 Ce bémol montre qu’il s’agit d’un chantier en cours, et non de six composants déjà prêts à être largement déployés.
Les éléments disponibles ne permettent pas d’affirmer que les six projets étaient tous initialement conçus pour Nvidia. Ce que l’on peut retenir, plus prudemment, c’est que DeepSeek étendait la compatibilité Ascend à plusieurs outils logiciels d’IA.7
Ce que les tests de l’Ascend 950PR indiquent — et ce qu’ils ne prouvent pas
Un résumé secondaire du rapport indique que les noyaux de calcul de l’Ascend 950PR ont atteint 99,7 % du plafond théorique lors de tests de calcul matriciel en BF16, un format numérique utilisé en apprentissage automatique. Il situe aussi les performances globales de la puce entre celles de l’A100 de Nvidia et de la MI300X d’AMD.6
Ces comparaisons ne disent pas la même chose. Atteindre une forte proportion du plafond théorique signifie qu’un noyau de calcul exploite efficacement la puce pour une opération donnée. Cela ne signifie pas que la puce égale en performances absolues un concurrent plus rapide, ni qu’elle obtient des résultats comparables sur tous les types de tâches. Le chiffre de 99,7 % est donc notable, mais ne démontre pas une parité avec Nvidia.6
Les sources disponibles ne permettent pas de vérifier les comparaisons d’efficacité sur les tâches limitées par la mémoire avec la H100, ni les limites rapportées pour certaines optimisations sur les serveurs x86. Ces éléments ne peuvent donc pas être considérés ici comme établis.
Un possible virage, pas une migration déjà accomplie
Le South China Morning Post rapporte que SemiAnalysis prévoit que DeepSeek pourrait s’appuyer principalement sur la pile technologique de Huawei en 2027 ou 2028. Il s’agit d’une projection sur une évolution possible, et non de la confirmation que DeepSeek a déjà transféré ses charges de travail ou qu’il le fera nécessairement.2
L’argument central est celui d’un écosystème en construction : Huawei possède le matériel et les logiciels natifs ; DeepSeek peut apporter les modèles, les charges de travail et l’ingénierie nécessaires pour éprouver la plateforme et contribuer à son amélioration. Les résultats de l’Ascend 950PR suggèrent une utilisation efficace de la puce pour certains tests de calcul matriciel, tandis que l’ajout de la compatibilité Ascend témoigne d’un effort logiciel plus large. Rien de tout cela ne démontre que Huawei a rattrapé Nvidia en performances globales ou en maturité de son écosystème.1
2
6
7
Studio Global AI
Continuez vos recherches
Cette page comprend une réponse basée sur la source que vous pouvez continuer dans Studio Global.
Les gens demandent aussi
Quelle est la réponse courte à « Pourquoi Huawei et DeepSeek ont besoin l’un de l’autre pour rivaliser avec Nvidia » ?
Huawei apporte le matériel et sa pile logicielle native ; DeepSeek contribue avec des modèles, des charges de travail et de l’ingénierie.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Huawei apporte le matériel et sa pile logicielle native ; DeepSeek contribue avec des modèles, des charges de travail et de l’ingénierie. DeepSeek a ajouté la prise en charge des puces Ascend à six projets, mais un seul était utilisable au moment du compte rendu.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Les résultats de l’Ascend 950PR montrent une bonne utilisation de la puce sur certains tests, pas une parité générale avec Nvidia.