DeepSeek открывает исходный код инструментария для чипов Huawei в противовес CUDA от Nv...
DeepSeek открывает исходный код инструментария для чипов Huawei в противовес CUDA от Nvidia В среду китайский ИИ-стартап DeepSeek объявил об открытии исходного кода полноценного программного инструментария для ИИ-чипов Huawei Ascend — это один из наиболее конкретных шагов на пути к созданию отечественной альтернативы доминирующей программной экосистеме CUDA от. Релиз, анонсированный через аккаунт DeepSeek в WeChat и освещённый агентствами Reuters и Bloomberg, включает TileLang — высокоуровневый язык программирования, позиционируемый как более простая альтернатива CUDA, — а также библиотеки вычислений и коммуникаций: DeepGEMM, FlashMLA, TileKernel, DeepSelect и DeepEP. Весь пакет распространяется с открытым исходным кодом и доступен для свободного скачивания. Опубликовано 30 сент. 2026 года opensourceforu.com Послойный вызов CUDA «Для создания нового поколения независимой, самодостаточной экосистемы GPU-программного обеспечения первостепенной задачей является разработка высокоуровневого языка, который будет универсальным, удобным в программировании и при этом способным раскрыть весь потенциал производительности аппаратного обеспечения», — написала DeepSeek в своём посте в WeChat. — «Именно для этой цели и был создан TileLang». Инструментарий оптимизирован для чипов Huawei Ascend 950 и поддерживает конфигурацию «суперузла», объединяющего до 128 ускорителей, — масштаб, рассчитанный на крупнопакетные рабочие нагрузки при обучении ИИ. По данным South China Morning Post, TileLang теперь официально поддерживает нативную генерацию кода, автоматическое планирование и синхронизацию для Ascend 950, что подтверждается на странице проекта на GitHub. Huawei оказывала DeepSeek, по словам самой компании, «безоговорочную и активную поддержку» на протяжении всего процесса разработки. Объявление последовало примерно через две недели после того, как Huawei представила процессоры ИИ нового поколения и суперузловые вычислительные системы: компания рассчитывает на более широкое применение своих чипов для обучения моделей к 2027 году. Снижение зависимости от Nvidia Партнёрство отражает общую тенденцию среди китайских технологических компаний к снижению зависимости от оборудования и программного обеспечения Nvidia на фоне продолжающихся американских экспортных ограничений на передовые полупроводники. DeepSeek, изначально в значительной мере опиравшаяся на чипы Nvidia H800, в 2026 году всё активнее переходит на отечественные альтернативы. В начале этого года компания адаптировала свою модель искусственного интеллекта V4 для работы на оборудовании Huawei. Кроме того, по данным Bloomberg, DeepSeek планирует установить не менее 160 000 ускорителей Huawei Ascend в строящемся ею дата-центре во Внутренней Монголии. Параллельно компания завершает раунд привлечения инвестиций при оценке стоимости около 500 миллиардов юаней, или порядка 74 миллиардов долларов, в преддверии возможного выхода на биржу. Вопрос о программной экосистеме Доминирование CUDA объясняется не только техническим превосходством, но и более чем десятилетним развитием экосистемы. Сделав свой инструментарий бесплатным и разработав TileLang по образцу привычных рабочих процессов в стиле CUDA, DeepSeek стремится снизить издержки перехода, которые удерживают разработчиков в рамках платформы Nvidia. Сможет ли компания привлечь достаточное число разработчиков, чтобы сделать чипы Huawei полноценной альтернативой в промышленном масштабе, — вот центральный вопрос.