DeepSeek bắt tay Huawei xây 'hệ sinh thái AI riêng', tham vọng thay thế Nvidia

Trong thông báo đăng trên tài khoản WeChat chính thức ngày 30/9, DeepSeek cho biết sẽ mở mã nguồn một phần hạ tầng lập trình dành cho nền tảng Ascend của Huawei, gồm các thư viện phục vụ tính toán và truyền thông giữa các chip.

Động thái này diễn ra khoảng 2 tuần sau khi Huawei công bố thế hệ chip AI mới cùng các hệ thống “supernode”, tức cụm máy tính hiệu năng cao kết nối nhiều bộ xử lý AI để hoạt động như một hệ thống thống nhất.

Huawei trước đó cho biết các hệ thống AI thế hệ mới của hãng được kỳ vọng sẽ được sử dụng rộng rãi hơn cho huấn luyện mô hình từ năm tới.

Ghép 128 chip Ascend thành một “siêu nút” tính toán

DeepSeek cho biết Huawei đã hỗ trợ toàn diện trong quá trình phát triển hạ tầng phần mềm mới.

Hai bên đồng thời phối hợp tối ưu một giải pháp “supernode” gồm 128 chip Ascend 950, với trọng tâm là tăng hiệu quả tính toán và tốc độ trao đổi dữ liệu giữa các bộ xử lý.

Khái niệm “supernode” có thể hiểu là cụm nhiều chip AI được liên kết chặt chẽ để hoạt động như một hệ thống tính toán lớn hơn. Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng trong huấn luyện và vận hành các mô hình AI quy mô lớn, vốn cần hàng chục hoặc hàng trăm bộ xử lý làm việc đồng thời.

Trong trường hợp của Huawei, việc tăng hiệu quả kết nối giữa các chip cũng là một cách để cải thiện năng lực tổng thể của hệ thống, thay vì chỉ dựa vào sức mạnh của từng bộ xử lý riêng lẻ.

Muốn giảm phụ thuộc vào hệ sinh thái Nvidia

Một trong những thành phần đáng chú ý nhất của dự án là TileLang, ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở cấp cao dành cho chip AI.

Theo DeepSeek, TileLang được thiết kế để giúp lập trình viên viết mã đơn giản hơn mà vẫn khai thác được hiệu năng phần cứng ở mức cao.

DeepSeek cho rằng để xây dựng một hệ sinh thái phần mềm GPU độc lập, điều quan trọng đầu tiên là có một ngôn ngữ lập trình vừa phổ quát, dễ sử dụng, vừa đủ khả năng khai thác tối đa sức mạnh của chip.

Công ty mô tả TileLang là một mô hình lập trình đơn giản hơn CUDA của Nvidia.

CUDA hiện được xem là một trong những lợi thế lớn nhất của Nvidia. Không chỉ bán chip, hãng Mỹ còn sở hữu một hệ sinh thái phần mềm đã được xây dựng trong nhiều năm, cho phép lập trình viên dễ dàng phát triển, tối ưu và triển khai các ứng dụng AI trên GPU Nvidia.

Vì vậy, việc cạnh tranh với Nvidia không đơn thuần là sản xuất một con chip có hiệu năng tương đương, mà còn cần xây dựng đầy đủ các thư viện, trình biên dịch, công cụ giao tiếp và môi trường lập trình đi kèm.

Phần mềm trở thành mặt trận mới trong cuộc đua AI

Những năm gần đây, các công ty Trung Quốc đã đẩy mạnh phát triển phần cứng AI nội địa trong bối cảnh Mỹ siết xuất khẩu các chip tiên tiến của Nvidia sang Trung Quốc.

Huawei nổi lên là một trong những nhà cung cấp quan trọng nhất với dòng Ascend, trong khi DeepSeek, Alibaba và nhiều công ty khác tăng tốc tối ưu mô hình cho phần cứng trong nước.

Tuy nhiên, thách thức lớn không chỉ nằm ở năng lực tính toán của chip.

Một hệ sinh thái AI hoàn chỉnh còn cần trình biên dịch, thư viện phần mềm, công cụ lập trình, framework và khả năng kết nối nhiều chip với nhau ở quy mô lớn.

Do đó, sự hợp tác giữa DeepSeek và Huawei cho thấy trọng tâm cạnh tranh đang dịch chuyển từ việc đơn thuần tạo ra chip mạnh hơn sang xây dựng cả hệ sinh thái phần mềm đủ khả năng thay thế Nvidia trong thực tế.

Với TileLang, các thư viện tính toán mới và hệ thống supernode 128 chip Ascend 950, hai công ty đang hướng tới mục tiêu giảm dần phụ thuộc vào CUDA và tạo ra một nền tảng AI nội địa có thể mở rộng cho các mô hình ngày càng lớn.