Principaux renseignements
- DeepSeek s’associe à Huawei pour réduire sa dépendance vis-à-vis de la technologie Nvidia.
- Les frameworks open source et TileLang facilitent la programmation pour le matériel Ascend.
- La Chine cherche à mettre en place un écosystème GPU souverain afin de maximiser la puissance de calcul locale.
Dans le but de réduire sa dépendance vis-à-vis de la technologie de Nvidia, la société chinoise spécialisée dans l’IA DeepSeek a annoncé une collaboration avec Huawei Technologies. Ce partenariat vise à créer des outils de programmation spécialisés adaptés au matériel Ascend de Huawei, reflétant ainsi une tendance croissante parmi les entreprises technologiques chinoises à mettre en place une infrastructure matérielle et logicielle localisée.
Mise en open source du framework Ascend
Dans une mise à jour publique publiée sur WeChat, DeepSeek a annoncé qu’il rendait open source son framework de programmation pour la plateforme Ascend. Ce framework comprend des bibliothèques de communication et de calcul.
Cette initiative fait suite au lancement récent par Huawei de processeurs d’IA avancés et d’architectures de supernœuds. Ces systèmes devraient être déployés à grande échelle dès l’année prochaine pour l’entraînement de modèles d’IA.
Optimisation de l’infrastructure matérielle
DeepSeek a souligné que Huawei avait joué un rôle essentiel dans la mise en place de cette infrastructure. Ensemble, les deux entreprises ont perfectionné une configuration de « supernœud » comprenant 128 puces Ascend 950, visant à maximiser l’efficacité des communications et la puissance de calcul.
TileLang
Au cœur de cette initiative se trouve TileLang, un langage de haut niveau open source conçu pour les puces d’IA afin de rationaliser le codage et d’améliorer la productivité.
DeepSeek a affirmé que la mise en place d’un langage de haut niveau polyvalent et accessible est essentielle pour développer un écosystème logiciel GPU souverain capable d’exploiter pleinement les capacités du matériel. Selon l’entreprise, TileLang offre une expérience de programmation plus simple que la plateforme CUDA de Nvidia.
(at)
Suivez également Business AM sur Google Actualités
Si vous souhaitez accéder à tous les articles, abonnez-vous ici !
