DeepSeek’in Huawei çipleri için araçları CUDA’ya rakip olabilir mi?

DeepSeek’in yeni yazılım paketi, Huawei’nin Ascend AI çiplerini kullanmanın önündeki pratik bir engeli hedefliyor: Geliştiricilerin yalnızca donanıma değil, o donanımı programlayacak ve çipler arasında işi koordine edecek araçlara da ihtiyacı var. DeepSeek ve Huawei, TileLang’in yanı sıra hesaplama ve iletişim kütüphanelerini içeren Ascend programlama altyapısını açık kaynak olarak yayımladı. Şirketler ayrıca 128 Ascend 950 çipine dayalı bir sistem üzerinde birlikte çalıştıklarını bildirdi. 1813

Amaç, Huawei platformunu Nvidia’nın CUDA ekosistemine karşı daha kullanılabilir bir seçenek hâline getirmek. Yine de açık kaynaklı bir araç seti ve çok çipli bir yapı, geliştiricilerin platforma geçtiğini ya da sistemin CUDA tabanlı çözümlerle performans bakımından eşleştiğini tek başına göstermez.

Ascend araç setinde neler var?

TileLang, AI yazılımları geliştirmek için kullanılan bir programlama dili. Geliştiricilere, Nvidia’nın CUDA platformuna bağlı kalmadan Ascend donanımına yönelik program yazabilecekleri bir katman sunuyor. TileLang’in Ascend sürümü, ücretsiz sunulan araçlar arasında yer alıyor. 68

Paketteki kütüphaneler işin iki başka yönünü ele alıyor:

• Hesaplama kütüphaneleri, çiplerin AI işlemlerini yürütmesine yönelik yazılım bileşenleri sağlıyor.
• İletişim kütüphaneleri, bir görev birden fazla hızlandırıcıya dağıtıldığında çiplerin veri alışverişi yapmasına ve birlikte çalışmasına yardımcı oluyor. 11325

Programlama katmanı ile bu kütüphaneler birlikte, hem tek tek çiplerde çalışmayı hem de daha büyük bir sistemde işleri koordine etmeyi hedefliyor. Bu araçların yayımlanması geliştiricilere üzerinde çalışabilecekleri bileşenler sunuyor; ancak her modelin veya iş akışının Ascend üzerinde sorunsuz çalışacağını kanıtlamıyor.

128 çipli sistem ne gösteriyor, neyi göstermiyor?

İş birliğine ilişkin haberlere göre DeepSeek ve Huawei, hesaplama ve iletişim özellikleri birlikte optimize edilmiş, 128 Ascend 950 çipine dayalı bir “süper düğüm” üzerinde çalıştı. 1324

Bu sayı, şirketlerin üzerinde çalıştıklarını bildirdiği yapının ölçeğini gösteriyor. Ancak sistemin herhangi bir Nvidia kümesinin yerini alabileceğinin ya da benzer eğitim hızı, güvenilirlik veya maliyet sunduğunun kanıtı sayılmamalı: yayımlanan haberlerde bu başlıklarda karşılaştırmalı veriler bulunmuyor.

Huawei’nin desteği neden önemli?

DeepSeek, programlama altyapısının geliştirilmesi sırasında Huawei’nin tam destek sağladığını belirtti. 1 Bu destek önemli; çünkü bir AI hızlandırıcısı için geliştirilen yazılımın hedef donanımla uyumlu çalışması gerekiyor. İş birliği, çip ve yazılım geliştirmeyi birbirinden ayrı ele almak yerine aynı çalışmada buluşturuyor.

Girişim, Çinli teknoloji şirketlerinin Nvidia ekosistemine alternatifler geliştirme çabasının da parçası. ABD’nin ihracat kontrolleri, Çinli geliştiricilerin yerli seçeneklere yönelmesinin arka planındaki etkenlerden biri. Ancak araçların yayımlanması, donanım veya yazılım alanındaki kısıtlamaları kendiliğinden ortadan kaldırmıyor. 114

Asıl sınav: Geliştiriciler benimseyecek mi?

Araçları açık kaynaklı ve ücretsiz indirmeye uygun hâle getirmek, deneme eşiğini düşürüyor. Ancak yerleşik bir iş akışını değiştirmek için yazılımın güvenilir olması, geliştiricilerin ihtiyaçlarına karşılık vermesi ve gelişimini sürdürecek ölçüde desteklenmesi de gerekiyor. Haberler iş birliğini, araçların yayımlanmasını ve 128 çipli yapı üzerinde çalışıldığını aktarıyor; geniş çaplı geliştirici benimsemesini ya da CUDA ile eşdeğerliği göstermiyor. 1813

Aradaki farkı gözden kaçırmamak gerek: DeepSeek ve Huawei, Ascend’i programlamayı ve büyük ölçekte kullanmayı kolaylaştırmaya yönelik ciddi bir adım attı. Bunun CUDA’ya güçlü bir alternatif olup olmayacağı ise araç setinin gerçek iş yüklerinde ne kadar iyi çalışacağına ve geliştiricilerin onu tercih edip etmeyeceğine bağlı.