Społeczność CANN rośnie. Czy pomoże Huawei zdobyć użytkowników na dłużej?

Huawei chce, by CANN — zestaw oprogramowania dla procesorów AI z rodziny Ascend — był postrzegany jako otwarta platforma rozwijana także poza firmą. Rosnąca społeczność i coraz szerszy zestaw narzędzi wspierają tę opowieść. Dostępne dane nie pozwalają jednak ustalić, jaka część tej aktywności przekłada się na regularne wykorzystanie w działających systemach.38

Duża społeczność, ale niejednoznaczne liczby

Huawei podaje, że przy CANN działa ponad 5200 aktywnych programistów miesięcznie, a osoby spoza firmy stanowią 61% całej społeczności programistów CANN — po raz pierwszy więcej niż pracownicy Huawei.3 Inny materiał, również powołujący się na dane Huawei, mówi o ponad 6230 aktywnych programistach miesięcznie, ponad 60 mln pobrań z repozytoriów oraz o tym, że spoza organizacji Ascend pochodzi ponad połowa aktywnych wkładów w rozwój projektu.10

Dostępne źródła nie wyjaśniają różnicy między dwiema liczbami programistów ani nie pozwalają niezależnie potwierdzić danych o pobraniach i wkładzie w projekt. Warto też odróżnić udział osób w społeczności od udziału ich wkładu w kod: to dwa różne wskaźniki.

Huawei nazywa CANN najżywiej działającą społecznością open source w Chinach; inny materiał przytacza twierdzenie firmy, że od czerwca jest to społeczność o największej aktywności w kraju.311 Źródła nie przedstawiają jednak niezależnego rankingu opartego na porównywalnych kryteriach. Liczby wskazują przede wszystkim na deklarowany przez Huawei wzrost zainteresowania, nie na skalę wdrożeń.

Co zyskują programiści Ascend?

Dostęp do kodu wraz z nowym sprzętem. Według doniesienia kod dla Ascend 950 udostępniono jako open source w dniu pojawienia się tej generacji sprzętu — w modelu „Day 0”.10 Ma to pozwolić programistom analizować i dostosowywać oprogramowanie bez czekania na późniejszą publikację. Huawei opisuje CANN jako stos podzielony na warstwy i komponenty, z interfejsami do tworzenia operatorów, pracy z grafami obliczeniowymi i sterowania aplikacją. W repozytoriach społeczności widnieją między innymi biblioteki operatorów i projekty silnika grafowego.815

Więcej sposobów tworzenia i ulepszania operatorów. Huawei podaje, że aktualizacja języka Ascend C dla generacji Ascend 950 dodała modele programowania SIMD i SIMT oraz Regbase.5 CANNBot ma dostarczać moduły wielokrotnego użytku wspomagające tworzenie operatorów, przenoszenie modeli i optymalizację inferencji w narzędziach takich jak Ascend C, PyPTO, TileLang i Triton. Opisywany proces łączący CANNBot z CANNBench obejmuje generowanie operatorów, ich ocenę, informacje o błędach i kolejne poprawki.552 Może to ograniczać powtarzalną pracę, lecz sama dostępność narzędzi nie dowodzi ich skuteczności w środowiskach produkcyjnych.

Połączenie ze znanymi frameworkami. Huawei opisuje integracje CANN z PyTorch, TensorFlow, MindSpore i PaddlePaddle.8 Firma twierdzi również, że Ascend jest oficjalnie wspieranym backendem akceleratora dla PyTorch i współpracuje z ponad 90 zewnętrznymi projektami open source. Adapter TorchNPU ma umożliwiać używanie procesorów Ascend z PyTorch.313 Dokumentacja Triton-Ascend wymienia obsługę serii Ascend 950 przy kompilacji i dostrajaniu jąder obliczeniowych, a Huawei wskazuje na współpracę między innymi z projektami vLLM i verl.24

Najważniejszy sprawdzian dopiero przed CANN

Pobrania kodu, wkład społeczności i zgodność z popularnymi frameworkami mogą ułatwiać rozpoczęcie pracy z Ascend. Nie pokazują jednak same w sobie, czy zespoły regularnie trenują modele lub obsługują ich działanie na dużą skalę z użyciem tych procesorów.

Reuters podał, że Huawei spodziewa się szerszego wykorzystania systemów Ascend 950DT do trenowania modeli w 2027 r.; według materiałów firmy systemy Ascend 950 trafiły już do zastosowań komercyjnych.1 To ważne rozróżnienie: Huawei przedstawia ekosystem, który nabiera kształtu, ale skala jego trwałego wykorzystania w produkcji pozostaje otwartą kwestią.