DeepSeek ו-Huawei מכוונות ליתרון ה-CUDA של Nvidia

DeepSeek ו-Huawei הפכו שישה מודולי תוכנה לקוד פתוח עבור שבבי ה-AI Ascend של Huawei, במטרה לאתגר את היתרון של Nvidia בתחום CUDA. ערכת הכלים כוללת את FlashMLA, DeepEP, DeepGEMM, TileKernels, DeepSelect וגרסה של TileLang עבור Ascend. TileLang הוא הרכיב המרכזי, ומציע מסגרת ברמה גבוהה שנועדה לפשט את פיתוח ה-AI תוך שמירה על ביצועי החומרה. הכלים תומכים במפעילים רבים המשמשים לאימון מודלי V4 של DeepSeek. DeepGEMM תומך בפעולות מטריצה מסוג BF16, FP8 ו-FP4, ואילו TileKernels נועד לספק ממשקי Python תואמים למעבדי GPU של Nvidia ולמעבדי NPU של Huawei. DeepSeek ו-Huawei גם ביצעו אופטימיזציה של החישוב והתקשורת עבור אשכול Ascend 950 בעל 128 שבבים. השותפות מתרחבת. DeepSeek מתכוננת לפרוס לפחות 160,000 שבבי Ascend 950DT במרכז נתונים במונגוליה הפנימית. השבבים צפויים להיות מושקים ברבעון הרביעי של 2026, בעוד שחלקים מהמתקן עשויים להתחיל לפעול מסוף 2027 ועד תחילת 2028. DeepSeek כבר אופטימיזה את מודל V4 שלה עבור חומרת Ascend והשתמשה בשבבי Ascend 950 בחלק מעומסי האימון. ההשקה עשויה להפחית את תלותם של מפתחים סינים ב-Nvidia ולהגביל את החשיפה לפיקוח על היצוא האמריקאי. עם זאת, הראיות לביצועים עדיין מוגבלות. הבדיקות הראשוניות השתמשו בערכת פיתוח להוכחת היתכנות שלא פורסמה ובתצורות ידניות. רוחב הפס המלא צפוי רק עם ערכת Atlas 850E המסחרית של Huawei, שלפי דיווחים מתוכננת לאוקטובר 2026. DeepEP מגיעה כיום לכ-90–95% מרוחב הפס הפיזי בסולמות של מקביליות מומחים עד 32, בעוד שתצורות גדולות יותר ופעולות שילוב נתונים עדיין עוברות אופטימיזציה. FlashMLA עדיין אינה נתמכת ב-Ascend, ו-DeepSelect תומכת כיום רק ב-BF16. עבור סוחרי קריפטו, מדובר בסיפור טכנולוגי ניטרלי ובעיקר ארוך טווח, ולא בזרז מיידי לשוק. השותפות עשויה לתמוך בביקוש לתשתיות AI מקומיות, לחלופות מוליכים למחצה ולקיבולת מרכזי נתונים, אך אינה משפיעה ישירות על היסודות של מטבעות הקריפטו הגדולים. על הסוחרים לעקוב אחר אימוץ TileLang, משלוחי Ascend, רכישות החומרה העתידיות של DeepSeek ונתח השוק של Nvidia בסין.