Китайская компания DeepSeek 30 сентября выпустила поддержку для чипов Huawei Ascend в шести хранилищах, включая инструменты DeepGEMM, FlashMLA и сторонний открытый фреймворк TileLang. Полупроводниковый исследовательский институт SemiAnalysis 21 октября опубликовал отчёт, в котором сравнил возможности Huawei и DeepSeek и протестировал Ascend 950PR относительно NVIDIA A100.
По оценке SemiAnalysis, аппаратная часть Huawei может отставать от NVIDIA более чем на 5 лет, тогда как программное обеспечение уже находится на переднем крае. Исследователи отмечают, что Huawei обладает развитой экосистемой, но у компании нет передовой лаборатории, которая могла бы доказать, что её чипы подходят для обучения и вывода моделей. В то же время у DeepSeek есть модели, но не хватает вычислительных мощностей. Компании дополняют друг друга: Huawei предоставляет аппаратное обеспечение и программное обеспечение, а DeepSeek — рабочие нагрузки для моделей и инженерные возможности для их поддержки.
В отчёте прогнозируется, что к 2027–2028 годам DeepSeek может перейти на технологическую платформу Huawei, особенно под давлением необходимости создания полностью локализованной китайской экосистемы. Среди шести инструментов, получивших поддержку Ascend, на момент публикации отчёта реально использовался только TileLang — остальные требовали программного пакета CANN 9.2.0, который тогда ещё не был выпущен.
SemiAnalysis провёл тестирование Ascend 950PR: система с 28 вычислительными ядрами и 128 GiB высокочастотной памяти (HBM) сравнивалась с моделями из открытых источников на 1 055 формах матричного умножения (GEMM) в формате BF16. Лучший вычислительный ядро Huawei достигало 99,7% от теоретического предела, однако в условиях ограничений пропускной способности памяти медиана эффективности Ascend составила 41,5%, тогда как у NVIDIA H100 — 46,8%. По абсолютным показателям Ascend 950PR находится между NVIDIA A100 и AMD MI300X.
Отчёт также указывает на ограничения сотрудничества: оптимизация DeepSeek в основном ориентирована на архитектуру суперузлов Huawei. На x86-хостах использование Ascend сопряжено с проблемами — например, x86-хосты не поддерживают DeepGEMM. По словам основателя DeepSeek Лян Вэньфэна, для замены одной ускорительной карты NVIDIA требуется четыре карты Huawei, а выход аппаратного обеспечения Huawei отстаёт от NVIDIA примерно на два года.
Подписаться в Макс
