Компании DeepSeek и Huawei представили набор инструментов с открытым исходным кодом для программирования ИИ-решений на базе процессоров Ascend. Разработка призвана упростить создание приложений и снизить зависимость разработчиков от экосистемы Nvidia.
В состав релиза вошли библиотека DeepGEMM-Ascend для матричных вычислений с поддержкой форматов BF16, FP8 и FP4, а также DeepEP-Ascend для управления обменом данными при обучении моделей. Инструменты прошли тестирование на суперузлах, состоящих из 128 чипов Ascend 950.
Обновление языка TileLang от 30 сентября добавило нативную поддержку процессоров Ascend 950, включая функции автоматического планирования и генерации кода. Разработчики позиционируют этот инструмент как более простую альтернативу платформе Nvidia CUDA.
Новые библиотеки дополняют программную инфраструктуру Huawei CANN. Ранее компании уже сотрудничали при создании модели DeepSeek V4, представленной в апреле. Huawei подтвердила, что ее суперузлы на базе Ascend 950 полностью совместимы с этими моделями.
Двумя неделями ранее Huawei анонсировала новое поколение ИИ-процессоров и систем суперузлов. Компания прогнозирует широкое использование своих аппаратных решений для обучения нейросетей к 2027 году.
