DeepSeek Huawei AI software

DeepSeek đã mở ra một phần trong cẩm nang của mình về cách chạy trí tuệ nhân tạo trên các bộ xử lý do Trung Quốc sản xuất, phát hành một gói phần mềm miễn phí được thiết kế để giúp chip của Huawei hoạt động giống như Nvidia hơn mà không bao giờ chạm vào mã nguồn của Nvidia. Động thái này, được công bố vào ngày 30 tháng 9 năm 2026, đánh dấu một trong những bước cụ thể nhất cho đến nay nhằm nới lỏng mối quan hệ “nắm chặt rồi nắm chặt lại” của Trung Quốc với Nvidia, vốn gắn liền với tiêu chuẩn lập trình chip thống trị của hãng. Cốt lõi, bản phát hành phần mềm AI cho Huawei của DeepSeek là nỗ lực nhằm tạo cho các nhà phát triển một lý do thực sự để xây dựng trên phần cứng Trung Quốc thay vì mặc định sử dụng thứ mà ai cũng đã biết.

Những điểm rút ra chính

  • DeepSeek đã công khai mã nguồn một bộ công cụ lập trình đầy đủ cho các bộ tăng tốc AI Ascend của Huawei, được công bố qua tài khoản WeChat vào ngày 30 tháng 9 năm 2026.

  • Gói này bao gồm TileLang, một ngôn ngữ cấp cao được định vị như lựa chọn nội địa thay thế CUDA của Nvidia, cùng với các thư viện như DeepGEMM, FlashMLA, TileKernel, DeepSelect và DeepEP.

  • Các công cụ được tối ưu cho các chip Huawei Ascend 950 và hỗ trợ cấu hình “supernode” kết nối lên đến 128 bộ tăng tốc.

  • Theo Bloomberg’s Luz Ding, Huawei được cho là đã cung cấp sự hỗ trợ đáng kể trong suốt quá trình phát triển.

  • Ngoài ra, DeepSeek có kế hoạch xây dựng một trung tâm dữ liệu ở Nội Mông có khả năng chứa ít nhất 160.000 bộ tăng tốc Huawei Ascend.

DeepSeek phát hành phần mềm mã nguồn mở cho các chip AI Huawei Ascend

Thông báo của DeepSeek, được đăng tải qua tài khoản WeChat và được Bloomberg dẫn lại bởi Luz Ding, đã xác nhận rằng startup AI Trung Quốc này đã phát hành toàn bộ bộ công cụ dưới dạng mã nguồn mở và miễn phí để tải xuống. Chi tiết này rất quan trọng: việc cho đi phần mềm sẽ loại bỏ một trong những lập luận lớn nhất mà nhà phát triển thường dùng để bám vào các lựa chọn tương tự vốn là phần mềm có trả phí hoặc ràng buộc theo giấy phép.

Ở trung tâm của bản phát hành là TileLang, được mô tả là câu trả lời của Trung Quốc cho CUDA — nền tảng phần mềm vốn được xem rộng rãi như chuẩn toàn cầu để lập trình các chip AI. TileLang cung cấp cho nhà phát triển một lớp trừu tượng cấp cao, nghĩa là các lập trình viên vốn đã biết workflow của Nvidia về mặt lý thuyết có thể chuyển sang phần cứng Huawei mà không phải học từ đầu một hệ thống hoàn toàn xa lạ.

Một “ngăn xếp” được xây theo từng lớp, không phải một công cụ đơn lẻ

Ngoài TileLang, DeepSeek còn đóng gói một bộ thư viện về tính toán và truyền thông — DeepGEMM, FlashMLA, TileKernel, DeepSelect và DeepEP — mỗi thư viện bao phủ một phần khác nhau trong chuỗi phát triển AI, từ nhân ma trận (matrix multiplication) đến xử lý bộ nhớ (memory handling) và cả giao tiếp giữa các chip. Bản phát hành cũng bao gồm các công cụ benchmark nhằm giúp nhà phát triển phát triển kernel, cung cấp một cách thức chuẩn hóa để đo hiệu năng và tinh chỉnh mã cho kiến trúc của Huawei. Gộp lại, gói này ít giống một sản phẩm đơn lẻ và nhiều hơn như một nỗ lực tái tạo, theo từng lớp, kiểu hệ sinh thái mà CUDA đã mất nhiều năm để xây dựng quanh phần cứng Nvidia.

Vì sao chip Ascend 950 và cấu hình “supernode” của nó lại quan trọng

Bộ công cụ được tối ưu riêng cho các chip Ascend 950 của Huawei và hỗ trợ cấu hình “supernode” mà DeepSeek gọi tên, kết nối lên đến 128 bộ tăng tốc (accelerators) như vậy. Quy mô này cho thấy ý định hỗ trợ các tác vụ AI quy mô lớn theo dạng batch lớn, thay vì các dự án thử nghiệm nhỏ — kiểu cấu hình cần thiết để huấn luyện hoặc chạy các mô hình tiên tiến với tốc độ cạnh tranh.

Điều này quan trọng vì phần mềm không có việc được áp dụng thì chỉ là mã lệnh nằm trên một máy chủ. Sự thống trị của CUDA không thực sự nằm ở sự tinh xảo về mặt kỹ thuật; mà nằm ở quy mô của hệ sinh thái được xây dựng quanh nó trong hơn một thập kỷ. Việc viết lại mã, đào tạo lại các nhóm kỹ sư và tái kiến trúc toàn bộ quy trình để chuyển khỏi CUDA từ trước đến nay luôn được cảm nhận là quá tốn kém đối với đa số nhà phát triển. Bằng cách phát hành bộ công cụ miễn phí và mô phỏng TileLang theo các workflow quen thuộc kiểu CUDA, DeepSeek đang cố tình thu hẹp chi phí chuyển đổi đó, mang lại cho các nhà phát triển Trung Quốc — và có thể cả những nơi khác — một con đường ít rào cản hơn để tiến tới các chip của Huawei.

Dấu ấn của Huawei trong dự án và vấn đề phụ thuộc CUDA

Theo các thông tin từ Bloomberg, Huawei Technologies đã cung cấp sự hỗ trợ đáng kể trong suốt quá trình phát triển bộ công cụ, cho thấy hai công ty đang phối hợp chặt chẽ với nhau nhằm tạo ra một giải pháp được định vị như lựa chọn thay thế cho Nvidia. Sự hợp tác này không diễn ra trong chân không. Đó là phản ứng trực tiếp trước một vấn đề thiếu nguồn cung đã được tích tụ trong nhiều năm.

Nền tảng CUDA của Nvidia không chỉ phổ biến trong giới AI — nó gần như là một yêu cầu. Bởi vì gần như mọi mô hình AI, pipeline huấn luyện và hệ thống suy luận trên toàn cầu đều phụ thuộc vào nó, sự phụ thuộc này đã trở thành một điểm yếu chiến lược thực sự đối với Trung Quốc sau khi Mỹ ban hành các biện pháp kiểm soát xuất khẩu, giới hạn khả năng tiếp cận các chip cao cấp nhất của Nvidia. Bắc Kinh có thể thúc đẩy các công ty như Huawei thiết kế các mạch silicon đối đầu, nhưng phần cứng không có một lớp phần mềm trưởng thành để lập trình cho nó thì trên thực tế rất dễ biến thành “gánh nặng” đắt đỏ. Đây chính là khoảng trống mà bộ công cụ mới nhằm lấp đầy, tạo cơ hội để các chip Ascend của Huawei có thể được sử dụng thực tế bên ngoài hệ sinh thái Nvidia.

Xây dựng hạ tầng để tương thích với phần mềm

Chỉ riêng phần mềm không thể tạo nên một hệ sinh thái, và DeepSeek có vẻ cũng đang triển khai điều này. Với kế hoạch xây dựng một cơ sở quy mô lớn tại Nội Mông (Inner Mongolia) nhằm chứa tối thiểu 160.000 bộ tăng tốc Huawei Ascend, công ty dự kiến sẽ tạo ra một bài “stress test” thực sự cho bộ công cụ mới, thay vì chỉ coi nó như một bài tập giả định.

Việc phát hành này cũng dựa trên nền tảng mà DeepSeek đã đặt ra trước đó vào năm 2026. Vào tháng 4 năm đó, công ty đã chỉnh sửa mô hình AI V4 để chạy trên phần cứng của Huawei, qua đó chứng minh rằng một mô hình hiện đại vẫn có thể vận hành trên các chip không phải của Nvidia. Bộ công cụ phát hành vào ngày 30 tháng 9 đã tổng quát hóa nỗ lực trước đó, cung cấp cho bất kỳ nhà phát triển nào phương tiện để thử thực hiện cùng một bước di cư với mô hình của riêng họ, thay vì phải trông chờ DeepSeek làm thay.

Xét tổng thể, chuỗi sự kiện — một mô hình hoạt động trên phần cứng Huawei vào tháng 4, tiếp theo là một “ngăn xếp” lập trình hoàn chỉnh mã nguồn mở vào tháng 9 — cho thấy DeepSeek đang cố gắng xây dựng bằng chứng khái niệm và hạ tầng song song, thay vì chờ một thứ hoàn tất rồi mới bắt đầu thứ còn lại. Liệu điều này có chuyển hóa thành việc đông đảo nhà phát triển áp dụng bên ngoài các dự án của chính DeepSeek hay không vẫn là một câu hỏi mở, nhưng các mảnh ghép đang được lắp ráp hướng tới một nỗ lực nghiêm túc và bền bỉ hơn nhằm biến chip Ascend của Huawei thành môi trường sản xuất khả dụng, thay vì chỉ là một phương án dự phòng.

Bài viết được tạo với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và được nhóm biên tập xem xét.