DeepSeek und Huawei veröffentlichen Open-Source-CUDA-Alternative für Ascend-Chips
DeepSeek und Huawei haben eine Open-Source-Tool-Suite für Huawei Ascend AI-Beschleuniger veröffentlicht, um die Abhängigkeit vom CUDA-Ökosystem von Nvidia zu reduzieren.
DeepSeek und Huawei veröffentlichen Open-Source-CUDA-Alternative für Ascend-Chips
Die Unternehmen veröffentlichten eine Open-Source-Suite von Tools für Huawei Ascend Chips. Derzeit sind dies die primären chinesischen KI-Beschleuniger, auf die Startups migrieren. Die größte Herausforderung bei diesem Hardware-Wechsel liegt in der Software: Die gesamte Branche schreibt seit über einem Jahrzehnt Code für Nvidias CUDA, und nun steht China vor der Aufgabe, dieses Ökosystem für seine eigenen Chips neu aufzubauen.
Genau hier setzt DeepSeek an. Konkret haben sie Ascend-Versionen ihrer proprietären Bibliotheken als Open Source freigegeben, die ihre eigenen Modelle unterstützen:
- DeepGEMM (Matrix-Multiplikation)
- DeepEP (Chip-zu-Chip-Kommunikation für MoE-Modelle)
- FlashMLA (Aufmerksamkeitsmechanismen)
Die APIs dieser Bibliotheken sind identisch mit ihren Nvidia-Pendants, sodass Code mit minimaler Umschreibung von Nvidia-Hardware migriert werden kann.
Der gesamte Stack läuft auf TileLang, einem weiteren chinesischen Projekt. DeepSeek behauptet, dass TileLang kompakter ist als CUDA, und alle TileLang-Kernel, die für das Training ihrer Modelle verwendet wurden, sind bereits auf Ascend funktionsfähig.
Obwohl dies kein Ersatz für den gesamten CUDA-Stack ist, sondern eher ein Tool zum Schreiben von Kerneln, ist die Richtung klar: China eliminiert methodisch seine Abhängigkeit von Nvidia auf allen Ebenen.
Warum das wichtig ist
AnalyseDiese Entwicklung unterstreicht Chinas strategisches Streben nach souveräner KI-Infrastruktur, was die Dominanz von Nvidia herausfordern und die globale Landschaft der KI-Hardware neu gestalten könnte.
In der Community diskutieren
Teile deine Fragen und Erkenntnisse mit Entwicklern