DeepSeek lanza herramientas para ayudar a Huawei a reducir el dominio de Nvidia en la inteligencia artificial

La empresa china de inteligencia artificial DeepSeek ha liberado el código fuente de seis herramientas de software creadas para los chips de IA Ascend de Huawei, con el objetivo de ofrecer a los desarrolladores chinos una alternativa propia al conjunto de software de Nvidia, en un momento en que los controles de exportación estadounidenses garantizan que la mayoría de los procesadores estadounidenses más avanzados permanezcan fuera de su alcance.

Según Reuters , la startup con sede en Hangzhou anunció el lanzamiento en su cuenta oficial de WeChat . El paquete incluye módulos para cargas de trabajo de computación y comunicación. DeepSeek afirma que las herramientas se basan en componentes de código abierto que había desarrollado previamente para hardware de Nvidia y que ahora se han adaptado para los procesadores de Huawei.

Además del software, ambas empresas desarrollaron conjuntamente lo que DeepSeek denominó un sistema de "supernodos" que funciona con 128 aceleradores Ascend 950 de Huawei. El sistema está optimizado para equilibrar la computación y el movimiento de datos en todo el clúster. Según informó el South China Morning Post, este lanzamiento busca impulsar un ecosistema de software "dent y controlable" para GPU, en lugar de depender de un único producto.

TileLang apunta a CUDA

La principal novedad de esta actualización es una versión de TileLang compatible con Ascend, el lenguaje de programación de alto nivel de DeepSeek para escribir los núcleos críticos que impulsan el rendimiento del modelo. Nvidia sigue siendo su principal proveedor de backend, pero el lenguaje ahora es compatible oficialmente con la Ascend 950 de Huawei, añadiendo funciones como la generación de código nativo, la programación automáticamatic la sincronización, según informa SCMP.

DeepSeek también posicionó TileLang como una alternativa a la plataforma propietaria CUDA de Nvidia, afirmando que simplifica la programación a la vez que permite a los desarrolladores sacar el máximo provecho del hardware subyacente. La compañía lo describió como un primer paso hacia un ecosistema de software para GPU másdent .

El dominio de CUDA es lo que hace que el desafío sea tan difícil. La ventaja de Nvidia durante casi dos décadas en herramientas y bibliotecas CUDA ha convertido a sus chips en una parte fundamental de las cargas de trabajo de IA, y ningún rival chino ha logrado romper ese dominio.

Los controles de exportación de EE. UU. afectan esto significativamente

Dado que los controles de exportación estadounidenses limitan el acceso de las empresas chinas a los chips más avanzados de Nvidia, Huawei ha estado impulsando aún más sus procesadores Ascend. Las herramientas de DeepSeek llegaron aproximadamente dos semanas después de que Huawei presentara sus procesadores de IA de próxima generación y sistemas de supernodos, con los que la compañía espera comenzar a entrenar modelos el próximo año.

Una semana antes, Huawei anunció que comenzaría a distribuir su chip Ascend 960DT de próxima generación en el primer trimestre de 2027, adelantando el lanzamiento en tres trimestres, y trazó una hoja de ruta de chips que se extendía hasta 2029.

El presidente rotatorio, Eric Xu, afirmó que los chips Ascend de Huawei ya tienen una cuota de mercado mayor en el sector de chips de IA de China que los de Nvidia, aunque no proporcionó cifras para respaldar esta afirmación.

Una alianza cada vez más estrecha entre DeepSeek y Huawei

El lanzamiento del miércoles consolida una colaboración que se ha estrechado este año. DeepSeek ya había presentado un avance de su modelo V4, que funciona con los procesadores Ascend de Huawei, dejando atrás su anterior dependencia de Nvidia.

En aquel momento, Huawei también declaró que había colaborado con DeepSeek para que la versión V4 fuera compatible con toda la gama Ascend.

Esta alianza también demuestra cómo las mayores empresas chinas de IA se están adaptando a la ausencia de Nvidia y no se limitan a esperar a que se flexibilicen las restricciones a la exportación en el futuro. La pregunta clave sigue siendo hasta qué punto estas herramientas pueden reducir la brecha de rendimiento que ha mantenido a los desarrolladores ligados a CUDA de Nvidia, una pregunta para la que, por ahora, aún no tenemos respuesta.

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