DeepSeek veröffentlicht Open-Source-Toolkit für Huawei-Chips als CUDA-Alternative

Das chinesische KI-Startup DeepSeek gab am Mittwoch bekannt, dass es ein vollständiges Programmier-Toolkit für Huaweis Ascend-KI-Chips als Open Source zur Verfügung stellt. Dies ist einer der bisher konkretesten Schritte zum Aufbau einer inländischen Alternative zum dominierenden CUDA-Software-Ökosystem von Nvidia ↗ 0.14%.

Die Veröffentlichung, die über den WeChat-Account von DeepSeek angekündigt und von Reuters und Bloomberg gemeldet wurde, umfasst TileLang – eine High-Level-Programmiersprache, die als einfachere Alternative zu CUDA positioniert ist – sowie Rechen- und Kommunikationsbibliotheken wie DeepGEMM, FlashMLA, TileKernel, DeepSelect und DeepEP. Das gesamte Paket ist Open Source und kostenlos herunterladbar.scmp+2

Eine schrittweise Herausforderung für CUDA

"Um eine neue Generation eines unabhängigen, selbstgesteuerten GPU-Software-Ökosystems aufzubauen, ist die erste Priorität die Etablierung einer High-Level-Sprache, die universell, einfach zu programmieren und dennoch in der Lage ist, das volle Leistungspotenzial der Hardware auszuschöpfen", so DeepSeek in seinem WeChat-Post. "TileLang wurde genau für diesen Bedarf geschaffen."reuters

Das Toolkit ist für Huaweis Ascend 950-Chips optimiert und unterstützt eine "Supernode"-Konfiguration, die bis zu 128 Beschleuniger miteinander verbindet – eine Skalierung, die für KI-Trainings-Workloads mit großen Batches ausgelegt ist. Laut der South China Morning Post unterstützt TileLang nun offiziell die native Codegenerierung, automatische Zeitplanung und Synchronisierung für den Ascend 950, wie auf der GitHub-Seite des Projekts bestätigt wurde.scmp+1

Huawei leistete während des gesamten Entwicklungsprozesses laut DeepSeek "uneingeschränkte und tatkräftige Unterstützung". Die Ankündigung erfolgt etwa zwei Wochen, nachdem Huawei seine KI-Prozessoren der nächsten Generation und Supernode-Rechensysteme vorgestellt hat, wobei das Unternehmen angab, dass es bis 2027 eine breitere Nutzung seiner Chips für das Modelltraining erwartet.finance.yahoo+2

Verringerung der Abhängigkeit von Nvidia

Die Partnerschaft spiegelt ein breiteres Bestreben chinesischer Technologieunternehmen wider, die Abhängigkeit von Nvidia-Hardware und -Software angesichts der laufenden US-Exportkontrollen für fortschrittliche Halbleiter zu verringern. DeepSeek, das anfangs stark auf Nvidias H800-Chips angewiesen war, hat sich 2026 zunehmend in Richtung inländischer Alternativen orientiert. Anfang des Jahres modifizierte das Unternehmen sein V4-KI-Modell für den Betrieb auf Huawei-Hardware.cryptonomist+1

DeepSeek plant laut Bloomberg zudem den Einsatz von mindestens 160 000 Huawei Ascend-Beschleunigern in einem Rechenzentrum, das es in der Inneren Mongolei errichtet. Das Unternehmen schließt derzeit separat eine Finanzierungsrunde mit einer Bewertung von fast 500 Milliarden Yuan, etwa 74 Milliarden Dollar, vor einem möglichen Börsengang ab.theedgemalaysia

Die Frage des Software-Ökosystems

Die Dominanz von CUDA beruht nicht nur auf technischer Überlegenheit, sondern auf mehr als einem Jahrzehnt der Ökosystementwicklung. Indem DeepSeek sein Toolkit kostenlos zur Verfügung stellt und TileLang an vertraute CUDA-Workflows anlehnt, versucht das Unternehmen, die Wechselkosten zu senken, die Entwickler bisher an die Nvidia-Plattform gebunden haben. Ob es gelingen wird, die für eine breite Akzeptanz notwendige Entwicklerbasis zu gewinnen, um Huaweis Chips zu einer tragfähigen Alternative zu machen, bleibt die zentrale Frage.wionews+1