Ascend không chỉ là chip AI, mà là tuyên ngôn độc lập phần mềm
Ascend là dòng chip AI của Huawei được thiết kế cùng một hệ sinh thái phần mềm AI riêng, với mục tiêu cho phép các mô hình học sâu huấn luyện và suy luận hiệu quả trên hạ tầng phần cứng nội địa, giảm lệ thuộc vào hệ sinh thái phần cứng–phần mềm của Nvidia và tạo nền tảng cho tự chủ công nghệ AI quy mô quốc gia.
Ngày 30/9, DeepSeek công bố mã nguồn mở một bộ gồm 6 công cụ tối ưu cho chip AI Ascend của Huawei. Về hình thức, đây là một bản phát hành mã nguồn mở AI mới; nhưng về bản chất, đó là bước đi mang tính chính trị–công nghệ: chuyển dần trọng tâm từ phần cứng Nvidia sang chip Ascend và hệ thống phần mềm nội địa. Các thư viện tính toán, thư viện giao tiếp chip-to-chip và hỗ trợ ngôn ngữ TileLang cho Ascend đều được xây dựng nhằm giảm phụ thuộc vào hệ sinh thái Nvidia CUDA, đúng như tuyên bố: phát triển một hệ sinh thái phần mềm "độc lập và có thể kiểm soát" cho bộ xử lý AI.
Từ TileLang đến DeepGEMM: xây gạch nền cho hệ sinh thái phần mềm AI
Điểm đáng chú ý là các công cụ của DeepSeek không phải những mảnh ghép rời rạc, mà là một lớp phần mềm trọn vẹn nằm trên nền tảng CANN hiện có của Huawei, vốn cung cấp hạ tầng chạy tác vụ AI trên chip AI Ascend. Bằng cách kế thừa nền tảng này, DeepSeek không phải xây dựng từ con số 0, mà bổ sung lớp tối ưu ở tầng ngôn ngữ và thư viện chuyên sâu.
TileLang – ngôn ngữ lập trình từng gắn với GPU Nvidia – giờ có phiên bản tương thích Ascend 950 với khả năng sinh mã trực tiếp, lập lịch tự động và đồng bộ hóa. DeepSeek tự tin mô tả TileLang là mô hình lập trình "đơn giản hơn" so với CUDA, giúp tăng hiệu quả phát triển và làm mã nguồn gọn hơn. Trên lớp ngôn ngữ đó, DeepGEMM Ascend đảm nhiệm phép nhân ma trận với các định dạng BF16, FP8, FP4, nhưng giữ nguyên API như bản DeepGEMM cũ, giúp lập trình viên chuyển sang Ascend mà không phải học lại từ đầu. Đây là cách xây hệ sinh thái phần mềm AI thông minh: giữ trải nghiệm quen thuộc, nhưng đổi nền phần cứng.
Supernode 128 chip và tham vọng phá thế độc quyền Nvidia
Sức mạnh của hệ sinh thái mới chỉ thực sự lộ rõ khi nhìn vào kiến trúc siêu nút 128 chip mà DeepSeek và Huawei cùng tối ưu. Hai bên đã hợp tác để tối ưu cả tính toán lẫn trao đổi dữ liệu trên supernode xây quanh 128 bộ xử lý Ascend 950, đáp ứng hai yêu cầu cốt lõi của workload AI lớn: tính toán hiệu quả trên từng chip và truyền dữ liệu đủ nhanh để giữ cho bộ tăng tốc luôn hoạt động.
DeepEP Ascend là mảnh ghép then chốt cho truyền thông: nó phụ trách luồng dữ liệu huấn luyện và suy luận, bao gồm định tuyến dữ liệu tới các chuyên gia trong mô hình mixture-of-experts và trộn kết quả đầu ra. DeepSeek khẳng định trong một số thử nghiệm, các công cụ mới đạt hiệu năng tiệm cận "giới hạn phần cứng" trên chip Huawei. Nếu kết quả này được cộng đồng xác thực, đây là lời đáp trực diện với ưu thế lâu nay của Nvidia: không chỉ có GPU mạnh, mà còn có stack phần mềm tối ưu từ kernel đến cluster.
Mã nguồn mở AI như lá chắn dài hạn trước kiểm soát xuất khẩu
Động thái mở mã nguồn các công cụ cho Ascend diễn ra trong bối cảnh Trung Quốc thúc đẩy hệ sinh thái phần cứng–phần mềm AI nội địa, trong khi kiểm soát xuất khẩu của Mỹ hạn chế khả năng tiếp cận chip Nvidia tiên tiến. Mục tiêu không giấu giếm: giảm dần lệ thuộc vào độc quyền công nghệ Nvidia ở cả phần cứng lẫn phần mềm, thông qua một hệ sinh thái mở, "độc lập và có thể kiểm soát".
Với việc mã nguồn mở AI, rào cản phần mềm cho các nhà phát triển Trung Quốc khi triển khai mô hình trên phần cứng nội địa giảm rõ rệt; họ không còn bị khóa chặt vào CUDA hay các bộ công cụ của Nvidia. Bản thân TileLang vẫn hỗ trợ nhiều nền tảng, bao gồm cả Nvidia, nhưng việc bổ sung hỗ trợ gốc cho Ascend 950 biến nó thành "ngôn ngữ trung lập" giữa các hệ sinh thái. Đây là bước đi chiến lược: thay vì đối đầu trực diện, DeepSeek chọn chia nhỏ lợi thế của Nvidia bằng một tầng công nghệ đa nền tảng, khiến việc di chuyển workload sang Ascend trở nên ít đau đớn hơn về mặt kỹ thuật.
Chiến lược dài hạn: từ Ascend 950 đến 960DT và xa hơn
Công bố bộ công cụ má nguồn mở chỉ là một mắt xích trong chiến lược dài hạn. Đầu tháng 9, Huawei cho biết chip Ascend 960DT dành cho huấn luyện mô hình AI sẽ sẵn sàng trong quý I/2027, sớm hơn 3 quý so với kế hoạch. Hai tuần trước thông báo của DeepSeek, Huawei cũng giới thiệu thế hệ bộ xử lý AI và hệ thống supernode mới, và kỳ vọng hệ thống AI của họ sẽ được dùng rộng rãi cho huấn luyện mô hình vào năm 2027.
Sự kết nối không dừng ở phần cứng–phần mềm: khi DeepSeek ra mắt mô hình V4, Huawei tuyên bố supernode Ascend 950 "hỗ trợ đầy đủ" cho suy luận và đã dùng chip của mình cho một phần huấn luyện phiên bản V4-Flash. Các nhà sản xuất chip khác trong nước cũng xác nhận tương thích với mô hình DeepSeek. Điều này cho thấy mục tiêu cuối cùng không chỉ là độc lập công nghệ Nvidia, mà là xây dựng một chuẩn de facto cho hệ sinh thái phần mềm AI Trung Quốc. Nếu Ascend và bộ công cụ kèm theo trở thành lựa chọn mặc định trong nước, cán cân quyền lực trong thế giới AI sẽ buộc phải tính lại, kể cả khi Nvidia vẫn mạnh ở phạm vi toàn cầu.
