Deepseek liefert Open-Source-Tools für Huaweis Ascend

Deepseek hat gemeinsam mit Huawei Open-Source-Werkzeuge für die Ascend-KI-Chips freigegeben: im Kern die Programmiersprache TileLang plus Bibliotheken für Berechnungen und den Datentransfer zwischen den Chips, abgestimmt auf einen Supernode aus 128 Ascend-950-Chips.

Was genau freigegeben wurde

Die Werkzeuge sind kostenlos und offen verfügbar. Neben der Sprache selbst nennt der Bericht Bibliotheken für Rechenoperationen und für den Datenaustausch zwischen vielen Beschleunigern – also die Schicht, die bei großen Trainingsläufen darüber entscheidet, wie viel der theoretischen Leistung ein Cluster wirklich liefert. Huawei hat die Arbeit nach Angaben von Deepseek vollständig unterstützt. Einzelne Bibliotheksnamen führt der Bericht nicht auf.

TileLang soll einfacher sein als CUDA

TileLang stammt ursprünglich von Forschenden der Peking-Universität und ist selbst Open Source. Deepseek arbeitet seit rund einem Jahr damit, zunächst auf älteren Nvidia-Chips, inzwischen als zentrales Werkzeug für die eigene AGI-Arbeit. Versprochen wird ein einfacheres Programmiermodell als bei Nvidias CUDA. Deepseeks Argument: Wer ein unabhängiges Software-Ökosystem für KI-Chips aufbauen will, braucht zuerst eine gemeinsame Sprache.

Der Engpass liegt in der Software

Nvidias Vorsprung hängt nicht allein am Chipdesign. Er stützt sich dem Bericht nach auf geschätzt vier Millionen Entwickler weltweit, die CUDA beherrschen. Chinesische Modellhäuser wie Z.ai und Moonshot AI sind schneller unterwegs als die heimischen Chiphersteller – und Software ist die Stelle, an der der Abstand am deutlichsten wird. Die Analysefirma SemiAnalysis verwies darauf, dass Huaweis Stack CANN neben CUDA der einzige war, der Deepseek V4 vom ersten Tag an unterstützte.

Huawei kann die Nachfrage nicht decken

Eric Xu, derzeit im Rotationsamt an der Konzernspitze, verwies mit Blick auf die US-Exportkontrollen darauf, dass man kein Schicksal akzeptieren könne, über das andere mit ihrer Bereitschaft zum Chipverkauf an China entscheiden. Zugleich räumt Huawei ein, die Nachfrage im eigenen Markt nicht decken zu können, und will deshalb weniger ins Ausland verkaufen. Eine offene Sprache, auf die andere chinesische Labore aufsetzen können, verbreitert die Ascend-Basis, ohne dass Huawei jeden Kernel selbst schreiben muss.

Was offen bleibt

SemiAnalysis hatte nach Tests von Jalapeño, dem Inferenz-Chip von OpenAI, den CUDA-Burggraben für möglicherweise erledigt erklärt – und das selbst eingeschränkt: gemessen wurden vergleichsweise leicht optimierbare Szenarien, bei Agenten-Lasten sieht die Firma Nvidia weiter vorn. Ein Leistungsvergleich für Ascend ist das nicht. Benchmark-Zahlen zum Knoten aus 128 Chips nennt der Bericht nicht, und wie viele Entwickler außerhalb von Deepseek TileLang einsetzen, ist nicht belegt.

Quelle: the decoder