DeepSeek y Huawei atacan el gran foso de Nvidia: herramientas abiertas para programar los chips Ascend
DeepSeek publica TileLang y versiones para Ascend de sus bibliotecas DeepGEMM y DeepEP para reducir la dependencia del ecosistema CUDA de Nvidia.
La ventaja de Nvidia en inteligencia artificial no está solo en sus chips, sino en CUDA, el conjunto de herramientas con el que los desarrolladores programan sus GPU. Ahí es donde apuntan ahora DeepSeek y Huawei, que colaboran para que programar los aceleradores Ascend del fabricante chino sea mucho más sencillo.
La iniciativa, adelantada por Reuters, incluye TileLang, un lenguaje de programación que DeepSeek presenta como una alternativa más simple a CUDA, además de versiones para Ascend de dos bibliotecas abiertas de la compañía: DeepGEMM, para cálculo de matrices, y DeepEP, para la comunicación entre chips a gran escala.
Según la información publicada, la colaboración ha servido también para optimizar un «supernodo» basado en 128 chips Ascend 950, la generación más reciente de Huawei, que lleva meses abriendo herramientas para ampliar su ecosistema.
Si China logra un entorno de software cómodo para sus propios chips, la competencia con Nvidia podría cambiar más que con cualquier procesador aislado, en un contexto en el que las restricciones de exportación de EE. UU. ya han reducido la presencia de Nvidia en el país.