Ascend kernel stack: tham vọng thay thế CUDA và giảm phụ thuộc Nvidia
Ascend kernel stack là tập hợp công cụ lập trình AI mã nguồn mở do DeepSeek và Huawei hợp tác phát triển cho chip tăng tốc Ascend, nhằm cung cấp thư viện tính toán, giao tiếp và ngôn ngữ lập trình cấp cao như TileLang để giảm phụ thuộc vào hệ sinh thái phần cứng lẫn phần mềm của Nvidia trong bối cảnh Trung Quốc muốn tự chủ công nghệ AI. Đây không phải nỗ lực trung lập; đó là bước đi chiến lược trong cuộc cạnh tranh Huawei Nvidia thay thế, nơi Huawei muốn đóng vai trò nền tảng cho toàn bộ ngành AI nội địa. DeepSeek công bố mã nguồn hai thư viện mới DeepGEMM-Ascend (nhân ma trận, hỗ trợ BF16, FP8, FP4) và DeepEP-Ascend (giao tiếp all-to-all cho mô hình mixture-of-experts), cùng lớp TileLang hỗ trợ viết kernel tối ưu cho Ascend. Theo một nguồn tin, mục tiêu không phải khoe hiệu năng mà là hạ chi phí chuyển đổi khỏi CUDA để phá "hào lũy" phần mềm mà Nvidia đã xây dựng trong nhiều năm.
Huawei muốn trở thành "Nvidia của Trung Quốc" và xây chuỗi cung ứng tự chủ
Liên minh với DeepSeek chỉ là một mảnh ghép trong chiến lược rộng hơn: Huawei Nvidia thay thế trong hệ sinh thái AI nội địa. Sau các lệnh trừng phạt năm 2019–2020 khiến hãng bị cắt khỏi dây chuyền sản xuất chip ở nước ngoài và doanh thu smartphone lao dốc, Huawei buộc phải quay sang chip và linh kiện nội địa, hợp tác sâu với các doanh nghiệp Trung Quốc để vá những mắt xích bị thiếu. HiSilicon đảm nhiệm thiết kế, SMIC lo khâu sản xuất theo tiến trình 7 nm, còn Huawei đóng vai trò khách hàng lớn, đặt đơn hàng Kirin và Ascend đủ lớn để SMIC tích lũy kinh nghiệm và cải tiến công nghệ. Song song, hãng tối ưu các mô hình AI Trung Quốc như DeepSeek và Z.AI trên chính chip của mình, nhằm xây dựng một hệ sinh thái AI Trung Quốc độc lập, ít phụ thuộc vào chuỗi cung ứng và phần mềm do Mỹ kiểm soát. Tham vọng được mô tả thẳng thắn: trở thành "Nvidia của Trung Quốc", không chỉ cạnh tranh sản phẩm đơn lẻ mà nắm vai trò dẫn dắt toàn bộ chuỗi cung ứng bán dẫn trong nước.
Ascend kernel stack: tiềm năng kỹ thuật nhưng phạm vi còn hẹp
Về kỹ thuật, Ascend kernel stack thể hiện rõ nỗ lực nghiêm túc, không chỉ là khẩu hiệu AI Trung Quốc độc lập. DeepGEMM-Ascend xử lý các phép toán nền tảng như nhân ma trận cho mô hình DeepSeek, hỗ trợ định dạng BF16, FP8, FP4, đồng thời giữ nguyên giao diện lập trình với thư viện DeepGEMM gốc để lập trình viên chuyển sang Ascend mà không phải viết lại toàn bộ mã. DeepEP-Ascend giải quyết lớp giao tiếp – yếu tố sống còn khi huấn luyện mô hình lớn – từ routing dữ liệu cho các chuyên gia trong mixture-of-experts đến tổng hợp kết quả. Hai thư viện này đã được thử trên hệ thống "supernode" gồm 128 chip Ascend 950, cho thấy Huawei không chỉ giới thiệu lý thuyết mà đã thử nghiệm trên quy mô hạ tầng đủ lớn cho AI hiện đại. Tuy nhiên, phạm vi hiện tại khá hạn chế: DeepGEMM-Ascend yêu cầu dòng Ascend 950 và bộ công cụ CANN 9.20, tức là chỉ một lát mỏng trong toàn bộ thị trường tăng tốc AI toàn cầu. Điều này khiến Ascend kernel stack giống một giải pháp chiến lược cho nội địa hơn là đối thủ trực tiếp của Nvidia trên phạm vi quốc tế.
Thách thức lớn nhất: cộng đồng lập trình có bỏ CUDA để đến với Ascend?
Dù DeepSeek CUDA công cụ được quảng bá như "mô hình lập trình đơn giản hơn" so với CUDA nhờ TileLang, câu hỏi quan trọng nhất vẫn là: lập trình viên có sẵn sàng chuyển đổi? Nvidia đã tạo ra một hệ sinh thái phần mềm khổng lồ, nơi chi phí bỏ đi kiến thức và công cụ hiện có là quá cao đối với hầu hết đội ngũ kỹ sư. Vì thế, DeepGEMM-Ascend giữ nguyên tên gói Python và hình dạng API như bản cho CUDA, còn DeepEP-Ascend căn chỉnh giao diện buffer công khai với bản Nvidia – tất cả đều nhằm giảm ma sát. Tuy nhiên các tín hiệu công khai cho thấy con đường vẫn dốc: DeepGEMM-Ascend mới có vài trăm lượt "star" và vài chục lượt "fork", trong khi thư viện DeepGEMM gốc dựa trên CUDA đạt hàng nghìn lượt mỗi loại. Hơn nữa, quyền truy cập hạ tầng tính toán Trung Quốc vẫn khó đối với nhiều nhóm nghiên cứu bên ngoài. Nói cách khác, Ascend kernel stack được thiết kế thông minh để hạ chi phí chuyển dịch, nhưng chưa giải được bài toán tâm lý và mạng lưới – nơi CUDA gần như là ngôn ngữ mặc định của AI hiện nay.
Ý nghĩa địa chính trị và triển vọng: thành công cục bộ, khó thay thế toàn cầu
Sáng kiến Ascend kernel stack không thể tách khỏi bối cảnh kiểm soát xuất khẩu công nghệ, nơi chip Nvidia khó được Mỹ xuất khẩu rộng rãi hoặc Trung Quốc cho nhập tự do. Việc DeepSeek và Huawei phát hành bộ công cụ mã nguồn mở là câu trả lời trực diện: nếu không thể dựa vào chip và phần mềm Mỹ, Trung Quốc sẽ tự xây một stack AI hoàn chỉnh cho mình. Theo một chia sẻ, Huawei kỳ vọng các hệ thống AI của hãng sẽ được dùng rộng rãi để huấn luyện mô hình vào khoảng năm 2027, củng cố vị thế nền tảng trong nước. Ở tầm địa chính trị, đây là mảnh ghép quan trọng trong tham vọng AI Trung Quốc độc lập: từ thiết kế chip (HiSilicon), sản xuất (SMIC), đến tối ưu mô hình nội địa trên hạ tầng Ascend và sản phẩm như Mate 60 Pro dùng chip Kirin 9000S theo quy trình 7 nm. Tuy vậy, trên thị trường toàn cầu, việc thách thức Nvidia vẫn là cuộc chơi dài hơi; ngay cả nguồn tin thân Huawei cũng thừa nhận cạnh tranh trực tiếp bên ngoài nội địa là rất khó, và trọng tâm là thống trị hệ sinh thái AI ngay trên sân nhà. Kết luận hợp lý là: Huawei và DeepSeek có cơ hội thành công lớn trong phạm vi Trung Quốc, nhưng Ascend kernel stack khó thể nhanh chóng thay thế CUDA như chuẩn lập trình AI toàn cầu.
