DeepSeek ve Huawei, Nvidia bağımlılığını azaltmak için Ascend araçlarını açık kaynak yaptı
DeepSeek ile Huawei, Ascend 950 için açık kaynak AI hesaplama ve iletişim araçlarıyla TileLang desteğini yayımladı.
DeepSeek, Huawei ile birlikte, Nvidia’nın CUDA ekosistemine bağımlılığı azaltmak için Huawei’nin Ascend AI hızlandırıcılarına yönelik bir programlama araçları yığınını açık kaynak olarak yayımladı. Bu sürümde, BF16, FP8 ve FP4 desteği olan DeepGEMM-Ascend ile dağıtık iletişim için DeepEP-Ascend yer alıyor. Her iki araç da Ascend 950 donanımında geliştirilip doğrulandı.
TileLang tarafında da DeepSeek’in yüksek seviyeli kernel dili için yerel Ascend 950 desteği eklendi. 30 Eylül güncellemesiyle birlikte code generation, auto scheduling ve synchronization özellikleri geldi; TileLang ise Nvidia GPU’ları ve başka platformları hedeflemeyi sürdürürken Ascend desteğini de genişletmiş oldu. Bu araçlar Huawei’nin CANN stack’i üzerine oturuyor ve büyük ölçekli training iş yüklerinde computation ile data movement’ı optimize etmek için kullanılan 128-Ascend-950 supernode üzerinde birlikte tasarlanıp ayarlandı.
Bu çalışma, DeepSeek ile Huawei’nin mevcut işbirliğini genişletiyor. İki şirket daha önce DeepSeek V4 ve V4-Flash modellerini Ascend çiplerde çalıştırma konusunda birlikte hareket etmişti; yeni araç seti, o ortaklığı model katmanının ötesine taşıyıp geliştirme tarafına yayıyor.
Neden önemli
Ascend üzerinde çalışan ekipler için, Nvidia merkezli yazılım bağımlılığını azaltan yerel araçlar ve iletişim katmanı geliyor. Bu, özellikle büyük ölçekli training ve inference akışlarında Ascend donanımını hedefleyen işlerde geliştirme hattını doğrudan etkiliyor. Huawei ile DeepSeek’in ortaklığı da artık yalnızca model çalıştırmaya değil, modelin etrafındaki programlama araçlarına uzanıyor.
Kalsın mı, çizilsin mi?
Bu haber önemli mi, yoksa abartı mı? Başkalarının ne dediğini görmeden önce sen işaretle.
Kaynaklar
- Tom's Hardware