딥시크의 화웨이 칩용 도구, CUDA 생태계에 균열 낼 수 있을까

딥시크가 화웨이와 함께 개발한 Ascend 칩용 프로그래밍 도구를 무료 오픈소스로 공개했다. 목표는 칩을 공급하는 데 그치지 않고, 개발자들이 그 하드웨어에서 AI 모델을 개발하고 학습시킬 수 있는 소프트웨어 기반을 마련하는 것이다. 엔비디아의 CUDA 생태계에 대한 도전으로 볼 수 있지만, 이번 공개가 CUDA와 동등한 성능이나 개발자 규모를 입증하는 것은 아니다. 13

TileLang과 두 종류의 라이브러리는 무슨 일을 하나

TileLang은 개발자가 Ascend 칩에 맞는 프로그램을 작성하도록 돕는 도구다. 개발자가 칩의 세부 명령을 일일이 다루기보다 비교적 높은 수준에서 연산 코드를 작성할 수 있도록 하는 방식이다. 블룸버그는 이를 엔비디아 CUDA에 대응하는 프로그래밍 도구로 소개했다. 3

함께 공개된 연산 라이브러리는 AI 모델을 학습시킬 때 필요한 계산 작업을 처리하고, 통신 라이브러리는 여러 가속기 사이의 데이터 전달과 작업 조율을 돕는다. 가속기 수가 늘어날수록 계산 성능뿐 아니라 칩 사이의 통신도 중요해진다. 딥시크와 화웨이는 Ascend 950 가속기 128개를 연결한 ‘슈퍼노드’ 구성에서 연산과 통신을 함께 최적화했다고 전해졌다. 18

무료 공개만으로 CUDA를 대체할 수 있을까

소프트웨어를 공개하면 개발자들이 도구를 내려받아 시험하고 개선하는 문턱은 낮아진다. 화웨이는 개발 과정에서 전폭적인 지원을 제공했다고 밝혔으며, 두 회사의 협력은 Ascend 하드웨어에 맞춰 소프트웨어와 칩을 함께 조정하는 데 도움이 될 수 있다. 1

다만 오픈소스 공개는 시작점이지, 생태계 경쟁의 결론은 아니다. 개발자들이 기존 CUDA 기반 작업을 옮기려면 도구가 안정적으로 작동하는지, 필요한 라이브러리가 갖춰졌는지, 실제 작업에서 충분한 성능과 지원을 제공하는지를 확인해야 한다. 따라서 이번 발표가 보여주는 것은 대안 마련을 위한 기반이지, CUDA의 영향력을 이미 따라잡았다는 증거는 아니다. 13