ماذا حدث؟
أطلقت DeepSeek بالتعاون مع Huawei مجموعة أدوات برمجية مفتوحة المصدر لمنصة Ascend للذكاء الاصطناعي، في خطوة تستهدف واحدة من أكبر نقاط قوة Nvidia: منظومة البرمجيات المحيطة بـCUDA. الحزمة الجديدة تضم DeepGEMM-Ascend للحوسبة وعمليات ضرب المصفوفات، وDeepEP-Ascend للاتصال بين شرائح الذكاء الاصطناعي أثناء التدريب والاستدلال، إلى جانب دعم أصلي لمعالجات Ascend 950 داخل لغة TileLang المخصصة لكتابة Kernels عالية الأداء.
DeepGEMM-Ascend متوافق مع واجهات DeepGEMM الحالية ويدعم BF16 وFP8 وFP4، بينما صُمم DeepEP-Ascend خصوصاً للاتصالات المستخدمة في نماذج Mixture-of-Experts. وتقول التقارير إن DeepSeek وHuawei عملتا أيضاً على تحسين الحساب والاتصال داخل Supernode يضم 128 شريحة Ascend 950. الهدف ليس استبدال CUDA بضغطة زر، بل تقليل الحاجز أمام نقل أحمال الذكاء الاصطناعي إلى عتاد Huawei وتوفير طبقات برمجية أعلى تخفي جزءاً من تعقيد CANN والبرمجة منخفضة المستوى.
ماذا يعني؟
المنافسة بين Nvidia وHuawei لم تعد تدور حول قوة الشريحة وحدها. Nvidia بنت تفوقها على مدار سنوات عبر CUDA والمكتبات والأدوات التي يعرفها المطورون، ولذلك فإن نجاح Ascend يحتاج إلى منظومة تجعل كتابة النماذج وتحسينها وتشغيلها أقل تعقيداً. DeepGEMM وDeepEP وTileLang تحاول معالجة هذه النقطة تحديداً.
لماذا يهمك؟
إذا نجحت هذه الأدوات في جذب المطورين، فقد يصبح نقل بعض أحمال التدريب والاستدلال إلى Ascend أسهل من السابق ويمنح الشركات خياراً آخر بعيداً عن الاعتماد الكامل على Nvidia. لكن من المبكر اعتبار المنظومة مكافئة لـCUDA؛ فالأداء على نطاق واسع ونضج الأدوات ودعم الأطر والمكتبات سيحدد ما إذا كانت هذه الخطوة تتحول إلى بديل حقيقي أم تظل خياراً متخصصاً.