AnswersPublished17 sources
DeepSeek ve Huawei çipleri birlikte tasarlıyor; Nvidia’sız eğitim ise hâlâ kanıtlanmış değil
DeepSeek’in yalnızca Huawei Ascend çiplerini satın almakla kalmayıp gelecekteki tasarımlara geri bildirim verdiği; 950DT ile ön eğitime 2026 sonlarında başlamayı planladığı bildiriliyor. Açık kaynaklı Ascend yazılımları ve 128 çipli süper düğüm, DeepSeek’in model ihtiyaçlarını Huawei donanımına bağlıyor; ancak çip v...
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- DeepSeek’in yalnızca Huawei Ascend çiplerini satın almakla kalmayıp gelecekteki tasarımlara geri bildirim verdiği; 950DT ile ön eğitime 2026 sonlarında başlamayı planladığı bildiriliyor.
- Açık kaynaklı Ascend yazılımları ve 128 çipli süper düğüm, DeepSeek’in model ihtiyaçlarını Huawei donanımına bağlıyor; ancak çip ve yüksek bant genişlikli bellek tedariki kısıt oluşturuyor.
- Bir modeli Ascend üzerinde çalıştırmak ya da çıkarım için uyarlamak, ileri düzey bir modeli bu donanımla baştan eğitmekle aynı şey değil.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is DeepSeek’s collaboration with Huawei evolving beyond a conventional chip supplier–customer relationship into co-designing future AI c. Article summary: DeepSeek and Huawei are moving toward hardware–software co-design: rather than simply buying Ascend chips and adapting its models afterward, DeepSeek is reportedly influencing how future Huawei chips perform calculations. Topic tags: general, news, general web, user generated, academic. 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
DeepSeek ile Huawei arasındaki ilişki, sıradan bir çip tedarikçisi-müşteri bağının ötesine geçiyor gibi görünüyor. The Information’ın 19 Ekim tarihli haberine ilişkin ikincil kaynaklara göre Huawei mühendisleri, gelecekteki çip tasarımlarında DeepSeek’le birlikte çalışıyor; yapay zekâ modellerinin hesaplama yapma ve işlemciler arasında veri taşıma biçimine dair laboratuvarın geri bildirimlerini tasarıma yansıtıyor.8
11 DeepSeek’in Huawei’nin Ascend 950DT çipleriyle ön eğitime 2026’nın sonlarında başlamayı planladığı da bildiriliyor.
8
23
Buradaki stratejik hedef, çipleri, programlama araçlarını ve model iş yüklerini birlikte optimize etmek. Bu yaklaşım Huawei donanımını DeepSeek ve diğer Çinli yapay zekâ geliştiricileri için daha kullanışlı hâle getirebilir. Ancak söz konusu planlar henüz ileriye dönük; mevcut haberler, Ascend’in Nvidia donanımı kadar güvenilir ya da ekonomik biçimde en gelişmiş modelleri eğitebildiğini göstermiyor.
Çip satın almaktan tasarıma katkı sunmaya
Geleneksel düzende çip üreticisi işlemciyi geliştirir, müşteri de yazılımını bu donanımda çalışacak şekilde uyarlar. 19 Ekim tarihli habere ilişkin aktarımlarda ise daha yakın bir geri bildirim döngüsü tarif ediliyor: DeepSeek, iş yüklerinin gereksinimlerini paylaşıyor; Huawei mühendisleri de bu bilgileri hesaplama ve işlemciler arası veri aktarımına ilişkin tasarım kararlarında değerlendiriyor.8
13
Bu iş birliği, Huawei’nin gelecekteki Ascend çiplerini gerçek model eğitimi ihtiyaçlarına göre ayarlamasına yardımcı olabilir. Habere göre DeepSeek, ön eğitim için Ascend 950DT çiplerini kullanmayı planlıyor; Huawei’nin de yeni nesil 960DT’nin ilk tedarikinin büyük bölümünü DeepSeek’e öncelikli olarak ayırması bekleniyor.8
11 Bunlar bildirilen planlar; büyük ölçekte eğitimin başarıyla tamamlandığının kanıtı değil.
İş birliğinin yazılım ayağı
Bir yapay zekâ işlemcisini kullanışlı bir hesaplama platformuna dönüştürmek için donanım tek başına yetmez. Geliştiricilerin iş yüklerini verimli çalıştırabilmesi için programlama araçlarına ve yazılım kütüphanelerine de ihtiyacı var. DeepSeek, 30 Eylül’de Huawei’nin Ascend çiplerine yönelik; hesaplama ve iletişim kütüphanelerini içeren açık kaynaklı programlama altyapısını duyurdu. Reuters’ın haberine göre Huawei, geliştirme sürecine destek verdi.1
2
İki şirket ayrıca 128 Ascend 950 çipinden oluşan bir süper düğüm çözümünü ilerletti.1 Yazılım ve sistem çalışmaları birlikte düşünüldüğünde, modellerin ve çok çipli iş yüklerinin Huawei donanımındaki performansını sınamak için somut bir temel oluşuyor. Bu adımları Nvidia’nın CUDA platformunun hazır bir ikamesi olarak değil, alternatif bir ekosistem kurma çabasının parçaları olarak görmek daha doğru.
1
2
Çıkarımda ilerleme, eğitimde bağımsızlık demek değil
Bir modelin yanıt üretmesi, yani çıkarım yapması, mutlaka o çip üzerinde eğitildiği anlamına gelmiyor. DeepSeek’in ilerlemesini değerlendirirken bu ayrım önemli.
DeepSeek’in V4 modeli Huawei Ascend’e uyarlandı; Huawei de işlemcilerinin V4-Flash’ın eğitiminin bir bölümünde kullanıldığını söyledi. Ancak haberlerde DeepSeek’in eğitim çalışmalarının Nvidia ekosistemine dayanmaya devam ettiği de aktarıldı. Bu gelişmeler, Çin menşeli donanımla deneyimin arttığını gösteriyor; zorlu eğitim iş yüklerinin tamamının Nvidia’dan taşınabildiğini değil.
İç Moğolistan’daki bir veri merkezine en az 160.000 Ascend 950DT çipi yerleştirme planı ise haberlere göre çıkarım amaçlı. Bu kurulumu, ileri düzey bir modeli eğitecek bir kümeyle karıştırmamak gerekiyor. 950DT ile ön eğitim yapılmasına ilişkin ayrı plan, Huawei donanımının eğitim kapasitesi için daha doğrudan bir sınama olacak.8
23
Yol haritası ve tedarik belirleyici olacak
The Straits Times’ın haberine göre Huawei, Ascend 960DT’nin piyasaya çıkışını 2027’nin ilk çeyreğine çekti; 960PR’nin ise aynı yılın üçüncü çeyreğinde sunulması planlanıyor.24 Daha erken çıkış, Huawei ve DeepSeek’e iş yüklerinden gelen geri bildirimleri yeni platforma yansıtma fırsatı verebilir. Ancak bir lansman tarihi, büyük ölçekli kullanım için yeterli sayıda çip bulunacağını garanti etmiyor.
Tedarik ayrı bir engel. 950DT’nin devreye alınmasına ilişkin bir haberde, yüksek bant genişlikli bellek sıkıntısının üretimi sınırladığı ve DeepSeek’in bildirilen siparişinin tamamlanmasının bir yıldan uzun sürebileceği belirtiliyor. Tedarik dar boğazı sürerse, yazılım ve çip tasarımındaki iyileştirmeler büyük ölçekli eğitim için gereken kurulu kapasiteye kısa sürede dönüşmeyebilir.
Bu ortaklık neyi gösterebilir, neyi henüz gösteremiyor?
Birlikte tasarım, çip davranışını, programlama araçlarını ve model iş yüklerini uyumlu hâle getirerek DeepSeek’in Çin menşeli hızlandırıcılardan daha iyi yararlanmasına yardımcı olabilir. ABD’nin ihracat kısıtlamaları sürerken Çinli şirketlerin Nvidia’ya alternatif arayışı açısından bu stratejik önem taşıyor.1
2
Şimdilik görülen, tamamlanmış bir ikame değil, gelişmekte olan bir girişim. 950DT ile ön eğitim planı, gelecek çiplerin tasarımına katkı ve açık kaynaklı yazılımlar izlenmeye değer adımlar. Ancak bunların ileri düzey model eğitimini rekabetçi hız, güvenilirlik ve maliyetle sağlayıp sağlayamayacağı henüz kanıtlanmış değil. 19 Ekim tarihli iddialar, The Information’ın tam metni yerine bu habere ilişkin ikincil aktarımlara dayanıyor.8
13
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "DeepSeek ve Huawei çipleri birlikte tasarlıyor; Nvidia’sız eğitim ise hâlâ kanıtlanmış değil"?
DeepSeek’in yalnızca Huawei Ascend çiplerini satın almakla kalmayıp gelecekteki tasarımlara geri bildirim verdiği; 950DT ile ön eğitime 2026 sonlarında başlamayı planladığı bildiriliyor.
What are the key points to validate first?
DeepSeek’in yalnızca Huawei Ascend çiplerini satın almakla kalmayıp gelecekteki tasarımlara geri bildirim verdiği; 950DT ile ön eğitime 2026 sonlarında başlamayı planladığı bildiriliyor. Açık kaynaklı Ascend yazılımları ve 128 çipli süper düğüm, DeepSeek’in model ihtiyaçlarını Huawei donanımına bağlıyor; ancak çip ve yüksek bant genişlikli bellek tedariki kısıt oluşturuyor.
What should I do next in practice?
Bir modeli Ascend üzerinde çalıştırmak ya da çıkarım için uyarlamak, ileri düzey bir modeli bu donanımla baştan eğitmekle aynı şey değil.