화웨이 CANN 개발자 늘었다지만…실제 운영 확산은 별개

화웨이는 자사 어센드(Ascend) AI 프로세서용 소프트웨어 기반인 CANN을 회사 밖 개발자도 함께 만드는 개방형 플랫폼으로 내세운다. 개발자 참여가 늘고 도구도 다양해졌다는 자료가 그 주장을 뒷받침한다. 다만 코드 다운로드나 커뮤니티 참여가 실제 AI 모델의 지속적인 학습·서비스 운영으로 얼마나 이어졌는지는 현재 자료만으로 판단하기 어렵다.38

개발자 수치는 커졌지만, 집계는 서로 다르다

화웨이는 CANN의 월간 활동 개발자가 5,200명 이상이며, 전체 개발자 중 **외부 개발자 비중이 61%**로 처음으로 내부 개발자를 넘어섰다고 밝혔다.3 다른 보도는 화웨이를 인용해 월간 활동 개발자 6,230명 이상, 코드 저장소 다운로드 6,000만 회 이상, 어센드 조직 밖에서 이뤄진 활동 기여 절반 이상이라는 수치를 전했다.10 제공된 자료는 두 개발자 수치가 왜 다른지 설명하지 않으며, 다운로드·기여 수치를 독립적으로 검증하지도 않는다. ‘외부 개발자의 비중’과 ‘외부 기여의 비중’ 역시 서로 다른 지표다.

화웨이는 CANN을 중국에서 가장 활발한 오픈소스 커뮤니티라고 평가한다. 다른 보도에는 올해 6월부터 가장 활동적이라는 회사 측 설명도 나온다.311 하지만 비교 대상과 집계 방식이 동일한 독립 순위는 제시되지 않았다. 이 수치들은 참여 증가를 보여주는 화웨이 측 설명으로 읽어야지, 실제 운영 규모의 지표로 받아들여서는 안 된다.

개발자에게 달라지는 점은 무엇인가

새 하드웨어와 함께 코드를 살펴볼 기회. 한 보도에 따르면 어센드 950용 코드가 하드웨어 출시 시점에 맞춰 ‘데이 제로(Day-0)’ 방식으로 오픈소스 공개됐다.10 개발자 입장에서는 소프트웨어가 나중에 공개되기를 기다리지 않고 새 칩에 맞춰 코드를 검토하고 조정할 수 있다는 의미다. 화웨이는 CANN을 기능별로 나눈 소프트웨어 구조로 설명하며, 연산자 개발용 API와 연산 그래프 인터페이스, 애플리케이션 제어 기능을 제공한다고 밝힌다. 커뮤니티 저장소에도 연산자 라이브러리와 그래프 엔진 프로젝트가 올라와 있다.815

연산자 개발·조정 도구 확대. 화웨이는 어센드 950 세대에 맞춰 Ascend C에 SIMD·SIMT 프로그래밍과 Regbase 프로그래밍을 추가했다고 밝혔다.5 CANNBot은 Ascend C, PyPTO, TileLang, Triton 등을 활용한 연산자 개발, 모델 이전, 추론 최적화에 쓰는 재사용형 에이전트 기술 모음으로 소개된다. CANNBot과 CANNBench를 연계해 연산자를 생성하고 평가한 뒤 결함을 반영해 다시 개선하는 작업 흐름도 보도됐다.52 반복 작업을 줄일 가능성은 있지만, 도구가 있다는 사실만으로 실제 운영 환경의 성능이 확인되는 것은 아니다.

익숙한 AI 개발 환경과의 연결. 화웨이는 CANN이 PyTorch, TensorFlow, MindSpore, PaddlePaddle과 연동된다고 설명한다.8 또 어센드가 PyTorch의 공식 지원 가속기 백엔드에 포함됐고 90개가 넘는 외부 오픈소스 프로젝트와 연계된다고 밝혔다.3 TorchNPU는 PyTorch에서 어센드 프로세서를 사용할 수 있도록 하는 어댑터다.13 Triton-Ascend 문서에는 어센드 950의 커널 컴파일·튜닝 지원이 명시돼 있으며, 화웨이는 vLLM·verl 등과의 협력도 제시한다.24

최종 시험대는 실제 운영이다

다운로드, 코드 기여, 프레임워크 호환성은 개발을 시작하기 쉽게 만든다. 그러나 기업과 개발팀이 어센드에서 AI 모델을 반복적으로 학습시키거나 대규모로 서비스하고 있는지까지 보여주지는 않는다. 로이터에 따르면 화웨이는 2027년 어센드 950DT 시스템이 모델 학습에 더 널리 쓰일 것으로 예상한다. 동시에 화웨이 자료는 어센드 950 시스템이 이미 상용 사용에 들어갔다고 설명한다.1 생태계가 형성되고 있다는 주장과 그 생태계가 장기간의 실제 운영으로 자리 잡았다는 판단은 구분할 필요가 있다.