Das chinesische KI-Unternehmen DeepSeek hat sechs Software-Tools für Huaweis Ascend-KI-Chips als Open Source veröffentlicht und chinesischen Entwicklern damit eine heimische Alternative zu Nvidias Software-Stack geboten – zu einem Zeitpunkt, zu dem US-Exportkontrollen den Zugang zu den meisten fortschrittlichen US-Prozessoren verwehren.

Das Startup aus Hangzhou gab die Veröffentlichung über seinen offiziellen WeChat-Account bekannt, wie Reuters berichtet. Das Paket umfasst Module für Rechen- und Kommunikationsworkloads; DeepSeek erklärte, die Tools basierten auf Open-Source-Komponenten, die zuvor für Nvidia-Hardware entwickelt worden waren und nun an Huaweis Prozessoren angepasst wurden. Die öffentliche Freigabe des Codes bedeutet, dass externe Entwickler ihn einsehen, anpassen und erweitern können – der Mechanismus, durch den ein Software-Ökosystem über das Unternehmen hinauswächst, das es geschaffen hat.

Neben der Software haben die beiden Unternehmen gemeinsam ein von DeepSeek als „Supernode“ bezeichnetes System entwickelt, das auf 128 von Huaweis Ascend-950-Beschleunigern läuft und darauf ausgelegt ist, Rechenleistung und Datenbewegung im Cluster auszubalancieren – eine Architektur, die viele Chips miteinander verbindet, sodass sie wie ein einziges, größeres System agieren. Laut South China Morning Post soll die Veröffentlichung ein „unabhängiges und kontrollierbares“ Software-Ökosystem für GPUs begründen, statt lediglich ein einzelnes Produkt bereitzustellen.

TileLang greift CUDA an

Das Herzstück der Veröffentlichung ist eine Ascend-kompatible Version von TileLang, DeepSeeks hochsprachiger Programmiersprache für das Schreiben der kritischen Kernels, die die Modellleistung bestimmen. Nvidia bleibt das wichtigste Back-End der Sprache, doch sie unterstützt nun offiziell Huaweis Ascend 950 und bringt laut SCMP Funktionen wie native Codegenerierung sowie automatische Planung und Synchronisation mit.

DeepSeek positionierte TileLang als Alternative zu Nvidias proprietärer CUDA-Plattform und erklärte, es vereinfache die Programmierung, während Entwickler weiterhin die maximale Leistung aus der zugrunde liegenden Hardware herausholen könnten. Das Unternehmen bezeichnete die Veröffentlichung als frühen Schritt zu einem unabhängigeren GPU-Software-Ökosystem.

CUDA-Dominanz macht die Herausforderung so schwierig. Nvidias fast zwei Jahrzehnte währende Vorreiterstellung bei CUDA-Tools und -Bibliotheken hat seine Chips zu einem Kernbestandteil von KI-Workloads gemacht, und kein chinesischer Wettbewerber konnte diese Stellung bisher brechen. Software-Ökosysteme neigen zudem zur Verfestigung: Sobald Teams Modelle und Workflows um eine Toolchain aufgebaut haben, bedeutet der Wechsel zu einer unerprobten Alternative in der Regel das Umschreiben von Code und das erneute Erlernen von Optimierungstechniken.

US-Exportkontrollen erhöhen die Spannung

US-Exportkontrollen beschränken den Zugang chinesischer Unternehmen zu Nvidias fortschrittlichsten Chips – eine Einschränkung, die Huawei dazu gebracht hat, seine Ascend-Prozessoren aggressiver zu bewerben. Die DeepSeek-Tools erschienen rund zwei Wochen nachdem Huawei seine KI-Prozessoren und Supernode-Systeme der nächsten Generation vorgestellt hatte, auf denen das Unternehmen bereits im nächsten Jahr mit dem Modelltraining beginnen will.

Eine Woche vor dieser Ankündigung hatte Huawei mitgeteilt, seinen Chip der nächsten Generation, den Ascend 960DT, im ersten Quartal 2027 auszuliefern – die Markteinführung wurde um drei Quartale vorgezogen – und eine Chip-Roadmap bis 2029 vorgelegt.

Rotierender Vorsitzender Eric Xu behauptete, Huaweis Ascend-Chips hätten bereits einen größeren Anteil am chinesischen KI-Chip-Markt als Nvidia, ohne jedoch Zahlen zur Untermauerung dieser Behauptung zu nennen.

Eine sich vertiefende Allianz zwischen DeepSeek und Huawei

Die Veröffentlichung am Mittwoch baut auf einer Partnerschaft auf, die sich im Laufe des Jahres vertieft hat. DeepSeek hatte bereits eine Vorschau seines V4-Modells auf Huaweis Ascend-Prozessoren gezeigt, womit es sich von seiner früheren Abhängigkeit von Nvidia entfernte. Huawei erklärte damals, es habe mit DeepSeek zusammengearbeitet, um V4 mit der gesamten Ascend-Produktreihe kompatibel zu machen.

Die Zusammenarbeit zeigt auch, wie sich Chinas größte KI-Unternehmen an Nvidias Abwesenheit anpassen, statt darauf zu warten, dass sich Exportbeschränkungen irgendwann lockern. Die zentrale Frage ist, wie weit diese Tools den Leistungsabstand verringern können, der Entwickler bislang an Nvidias CUDA bindet – eine Frage, die vorerst unbeantwortet bleibt. Kurzfristige Anhaltspunkte werden sein, wie schnell chinesische Entwickler die Tools übernehmen und ob sich Huaweis angekündigte Hardware-Zeitpläne bewahrheiten.