Китайская ИИ-компания DeepSeek открыла исходный код шести программных инструментов, разработанных для ИИ-чипов Huawei Ascend, предложив китайским разработчикам отечественную альтернативу программному стеку Nvidia в условиях, когда американские экспортные ограничения делают большинство передовых процессоров США недоступными.

Стартап из Ханчжоу объявил о релизе через свой официальный аккаунт в WeChat, сообщается в материале Reuters. Пакет включает модули для вычислительных и коммуникационных задач, а DeepSeek заявила, что инструменты построены на компонентах с открытым исходным кодом, ранее разработанных для оборудования Nvidia и теперь адаптированных для процессоров Huawei. Публикация кода означает, что сторонние разработчики могут изучать, адаптировать и расширять его — именно так программная экосистема растет за пределы создавшей ее компании.

Наряду с программным обеспечением две компании совместно разработали то, что DeepSeek описывает как систему «суперузла» на 128 ускорителях Huawei Ascend 950, настроенную на баланс вычислений и перемещения данных по кластеру — архитектуру, объединяющую множество чипов так, чтобы они работали как единая система большего масштаба. По данным South China Morning Post, релиз призван заложить основу «независимой и контролируемой» программной экосистемы для GPU, а не просто предложить единичный продукт.

TileLang нацелен на CUDA

Центральным элементом релиза стала совместимая с Ascend версия TileLang — языка программирования высокого уровня от DeepSeek для написания критически важных ядер, определяющих производительность моделей. Nvidia остается основным бэкендом языка, но теперь он официально поддерживает Huawei Ascend 950, добавив такие функции, как генерация нативного кода, автоматическое планирование и синхронизация, сообщает SCMP.

DeepSeek позиционирует TileLang как альтернативу проприетарной платформе Nvidia CUDA, утверждая, что он упрощает программирование, позволяя разработчикам максимально использовать возможности оборудования. В компании охарактеризовали релиз как ранний шаг к более независимой программной экосистеме GPU.

Именно домин CUDA делает эту задачу столь сложной. Почти два десятилетия лидерства Nvidia в инструментах и библиотеках CUDA сделали ее чипы ключевым компонентом ИИ-нагрузок, и ни одному китайскому конкуренту пока не удалось разрушить эту позицию. Программные экосистемы также склонны закрепляться: когда команды уже выстроили модели и рабочие процессы вокруг определенного инструментария, переход на непроверенную альтернативу обычно означает переписывание кода и переосвоение техник оптимизации.

Американские экспортные ограничения повышают ставки

Экспортные ограничения США ограничивают доступ китайских компаний к самым передовым чипам Nvidia, и этот фактор подтолкнул Huawei активнее продвигать свои процессоры Ascend. Инструменты DeepSeek появились примерно через две недели после того, как Huawei представила процессоры ИИ нового поколения и суперузловые системы, на которых компания рассчитывает начать обучение моделей в следующем году.

За неделю до этого анонса Huawei заявила, что поставит чип нового поколения Ascend 960DT в первом квартале 2027 года, перенеся запуск на три квартала раньше, и представила дорожную карту развития чипов до 2029 года.

Председатель на ротационной основе Эрик Сюй заявил, что чипы Huawei Ascend уже занимают большую долю китайского рынка ИИ-чипов, чем Nvidia, хотя он не привел подтверждающих цифр.

Углубление союза DeepSeek и Huawei

Средовый релиз продолжает партнерство, которое в течение года становилось все более тесным. DeepSeek уже демонстрировала свою модель V4, работающую на процессорах Huawei Ascend, что ознаменовало отход от прежней зависимости от Nvidia. Huawei в то же время заявила, что совместно с DeepSeek обеспечила совместимость V4 со всей линейкой Ascend.

Это сотрудничество также показывает, как крупнейшие ИИ-компании Китая адаптируются к отсутствию Nvidia, а не просто ждут ослабления экспортных ограничений в будущем. Ключевой вопрос заключается в том, насколько эти инструменты смогут сократить разрыв в производительности, который удерживает разработчиков у CUDA от Nvidia — вопрос, на который пока нет ответа. Ближайшими индикаторами станут скорость, с которой китайские разработчики примут эти инструменты, и то, выдержит ли Huawei заявленные сроки по оборудованию.