DeepSeek erweitert seine KI-Stack-Lösungen für Huawei Ascend und senkt die Hürden für eine geringere CUDA-Abhängigkeit in China
🧩 DeepSeek hat TileLang zusammen mit mehreren Rechen- und Kommunikationsbibliotheken für Huawei Ascend Open Source gestellt und damit Werkzeuge erweitert, die zuvor auf Nvidia-Hardware eingesetzt wurden. TileLang wurde bereits zu einem großen Anteil bei Kerneln während des DeepSeek-V4-Trainings verwendet, was darauf hindeutet, dass es sich um mehr als ein reines Experiment handelt.
⚙️ DeepSeek zufolge verfügen die in der Ausbildung verwendeten Operatoren nun über hochleistungsfähige Ascend-Versionen, während die beiden Seiten außerdem ein System mit 128 Chips auf Basis von Ascend 950 entwickeln. Einige veröffentlichte Benchmarks kommen nahe an die angegebenen Hardwaregrenzen heran, allerdings bleiben die Zahlen intern berichtet und es fehlt an unabhängiger Verifizierung.
📉 Die größere Bedeutung liegt in einer geringeren Reibung beim Wechsel von KI-Workloads zwischen Nvidia und Huawei. Das bedeutet nicht, dass CUDA ersetzt wurde, aber es könnte China dabei helfen, näher an ein stärker selbstständiges Ökosystem heranzurücken, das Modelle, Software und heimische Beschleuniger umfasst.
#Aİ $NVDAB
🧩 DeepSeek hat TileLang zusammen mit mehreren Rechen- und Kommunikationsbibliotheken für Huawei Ascend Open Source gestellt und damit Werkzeuge erweitert, die zuvor auf Nvidia-Hardware eingesetzt wurden. TileLang wurde bereits zu einem großen Anteil bei Kerneln während des DeepSeek-V4-Trainings verwendet, was darauf hindeutet, dass es sich um mehr als ein reines Experiment handelt.
⚙️ DeepSeek zufolge verfügen die in der Ausbildung verwendeten Operatoren nun über hochleistungsfähige Ascend-Versionen, während die beiden Seiten außerdem ein System mit 128 Chips auf Basis von Ascend 950 entwickeln. Einige veröffentlichte Benchmarks kommen nahe an die angegebenen Hardwaregrenzen heran, allerdings bleiben die Zahlen intern berichtet und es fehlt an unabhängiger Verifizierung.
📉 Die größere Bedeutung liegt in einer geringeren Reibung beim Wechsel von KI-Workloads zwischen Nvidia und Huawei. Das bedeutet nicht, dass CUDA ersetzt wurde, aber es könnte China dabei helfen, näher an ein stärker selbstständiges Ökosystem heranzurücken, das Modelle, Software und heimische Beschleuniger umfasst.
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