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DeepSeekとHuawei、Ascend 950向けオープンソースツールを発表、CUDA依存を低減

2026年9月30日、DeepSeekはHuaweiの支援を受け、Ascend 950アクセラレータ向けのオープンソースライブラリ群を公開し、NvidiaのCUDAインフラへの代替手段を提供することを目指した。

nullbot 編集部公開日 2026年10月3日約 4 分で読めます出典 (2)
中国・深圳にある華為の本社キャンパスのパノラマビュー
RG72 · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons

DeepSeekは2026年9月30日に、Huaweiとの共同開発により、Ascend 950アクセラレータ向けの複数のオープンソースプログラミングツールを一般に公開したと発表した。この発表は、開発者がNvidiaのCUDAエコシステムにのみ依存することによって生じる摩擦を軽減し、AIコミュニティにおけるハードウェア選択肢を広げる戦略的な一歩として位置付けられている。さらに、同社はこのリリースがAIモデルの訓練や推論における柔軟性を高め、将来的な技術エコシステムの多様化に寄与すると述べている。

AIエコシステムの背景

数年間にわたり、CUDAは大規模モデルの訓練と推論の標準プラットフォームとして確固たる地位を築いてきた。その理由は、プラットフォームの成熟度、最適化されたライブラリの豊富さ、そしてデータセンターにおけるNvidia GPUの広範な導入にある。この支配的な立場は構造的な依存関係を生み出し、コストやエネルギー効率の面で潜在的な利点がある代替アーキテクチャの採用を阻む要因となっている。

DeepSeekとHuaweiの新ツール

DeepGEMM-Ascendは今回公開されたライブラリの第一弾である。これは行列乗算を行う層で、BF16、FP8、FP4といった低精度フォーマットをサポートし、従来のDeepGEMMと同様のインターフェースを提供する。開発者はコードの変更を最小限に抑えるだけで、Ascend 950チップのアーキテクチャを活用した訓練および推論ワークロードに移行できるよう設計されている。

  • BF16
  • FP8
  • FP4

DeepEP-AscendはDeepGEMMを補完し、分散訓練や大規模推論時のデバイス間通信を担当する。ライブラリにはmixture‑of‑experts(MoE)モデルのルーティング用ルーチンが含まれ、モデルの一部を異なるチップに分散させて効率を向上させる技術が実装されている。両社のプレスリリースによれば、このソリューションはPyTorchおよびTensorFlowの標準的なワークフローとシームレスに統合できるよう設計されている。

TileLangはHuaweiが提供する高水準プログラミング言語であり、今回のリリースでAscend 950へのネイティブサポートが追加された。拡張機能によりコードの自動生成、タスクの自動スケジューリング、操作の同期が可能となり、特定ハードウェア向けの最適化に伴う手作業負荷が大幅に削減される。TileLangはマルチプラットフォーム対応であるため、ユーザーはNvidiaを完全に離れることなく、他のアーキテクチャでも作業を継続できるが、性能が同等であることを保証するものではないと明記されている。

128チップスーパーノードでのアーキテクチャとテスト

新しいライブラリの性能を検証するため、DeepSeekとHuaweiは128枚のAscend 950チップで構成されたスーパーノード上でベンチマークテストを実施した。テスト結果は、DeepGEMM‑AscendとDeepEP‑Ascendを組み合わせて使用した場合、計算効率と通信効率の両方で改善が見られたことを示している。これらの改善は、HuaweiのCANNプラットフォームとの統合に起因し、ハードウェアレベルでのリソース割り当てとタスクオーケストレーションを最適化する機能が寄与している。

しかし、プレスリリースはこの公開がNvidiaを完全に置き換えるものでも、CUDAと同等の性能を実現するものでもないことを明確にしている。CUDAエコシステムの成熟度は依然として競争上の優位性であり、公開されたベンチマークはすべてのワークロードタイプやネットワーク構成を網羅しているわけではない。そのため、Ascend 950の導入は各組織が自社のユースケースに合わせて個別に評価する必要がある。

ラテンアメリカの開発者とデータセンターへの影響

地域のAI開発チームにとって、DeepGEMM‑Ascend、DeepEP‑Ascend、TileLangのサポートは、既存のPyTorchやTensorFlowベースのワークフローを維持しながら代替ハードウェアを試す機会を提供する。既にHuaweiインフラを保有するデータセンターは、今回のソフトウェアスタックの充実により、ライセンスコストの削減やベンダー多様化のメリットを享受できる可能性がある。

実際にAscend 950アクセラレータを試す組織は、訓練パイプラインを見直し、新しいライブラリを統合するために分散通信スクリプトを調整し、独自のデータセットで性能を検証する必要がある。Huaweiは2027年までに自社システムの訓練利用が広がることを期待しており、サポートやドキュメントは今後も進化し続けると述べている。これにより、ソリューションを採用する企業は移行が容易になると予想される。

出典

  1. DeepSeek y Huawei se alían para reducir la dependencia de NvidiaExpansión · 2026年9月30日
  2. DeepSeek and Huawei release open-source Ascend AI programming toolsTom's Hardware · 2026年10月1日

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