DeepSeek erweitert den KI-Stack zu Huawei Ascend und senkt Hürden bei der CUDA-Abhängigkeit in China
🧩 DeepSeek hat TileLang Open Source gestellt sowie mehrere Rechen- und Kommunikationsbibliotheken für Huawei Ascend veröffentlicht und damit Tools erweitert, die zuvor auf Nvidia-Hardware genutzt wurden. TileLang wurde bereits bei einem großen Anteil der Kernel während des DeepSeek-V4-Trainings eingesetzt, was darauf hindeutet, dass es sich um mehr als nur ein experimentelles Projekt handelt.
⚙️ DeepSeek sagt, dass die im Training verwendeten Operatoren nun hochperformante Ascend-Versionen haben, während beide Seiten außerdem an einem 128-Chip-Ascend-950-System arbeiten. Einige veröffentlichte Benchmarks kommen an die angegebenen Hardware-Grenzen heran, obwohl die Zahlen intern berichtet wurden und bislang ohne unabhängige Verifizierung bleiben.
📉 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 helfen, näher an ein stärker eigenständiges Ökosystem aus Modellen, Software und inländischen Beschleunigern heranzurücken.
#AI $NVDA
🧩 DeepSeek hat TileLang Open Source gestellt sowie mehrere Rechen- und Kommunikationsbibliotheken für Huawei Ascend veröffentlicht und damit Tools erweitert, die zuvor auf Nvidia-Hardware genutzt wurden. TileLang wurde bereits bei einem großen Anteil der Kernel während des DeepSeek-V4-Trainings eingesetzt, was darauf hindeutet, dass es sich um mehr als nur ein experimentelles Projekt handelt.
⚙️ DeepSeek sagt, dass die im Training verwendeten Operatoren nun hochperformante Ascend-Versionen haben, während beide Seiten außerdem an einem 128-Chip-Ascend-950-System arbeiten. Einige veröffentlichte Benchmarks kommen an die angegebenen Hardware-Grenzen heran, obwohl die Zahlen intern berichtet wurden und bislang ohne unabhängige Verifizierung bleiben.
📉 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 helfen, näher an ein stärker eigenständiges Ökosystem aus Modellen, Software und inländischen Beschleunigern heranzurücken.
#AI $NVDA
