SULAWESI TENGGARA — DeepSeek bersama Huawei merilis library pemrograman open-source untuk chip AI Ascend 950, mencakup komputasi dan komunikasi antar-chip. Langkah ini menambah opsi bagi pengembang yang ingin melepas ketergantungan dari ekosistem CUDA milik Nvidia. Perangkat ini menyasar pengembang yang menjalankan model bahasa besar di infrastruktur Huawei.
Huawei memberi dukungan penuh selama pengembangan. Tujuannya, mempermudah pengembang memaksimalkan performa perangkat keras tanpa harus menulis kode tingkat rendah dari nol.
Library Inti: DeepGEMM-Ascend dan DeepEP-Ascend
Dua library jadi tulang punggung rilis ini. DeepGEMM-Ascend menangani perkalian matriks dan operasi komputasi lain yang dipakai model-model DeepSeek. Library ini mendukung operasi BF16, FP8, dan FP4, serta memakai antarmuka pemrograman yang sama dengan DeepGEMM versi sebelumnya.
Kesamaan API itu penting. Pengembang yang terbiasa dengan DeepGEMM bisa pindah ke Ascend tanpa belajar ulang sintaks. DeepEP-Ascend mengurus komunikasi untuk pelatihan dan inferensi, termasuk merutekan data ke berbagai pakar dalam model mixture-of-experts dan menggabungkan kembali hasilnya.
Kedua library dikembangkan dan diuji langsung di perangkat Ascend 950. Huawei dan DeepSeek juga mengoptimalkan komputasi serta komunikasi pada sistem supernode berisi 128 chip Ascend 950.
TileLang: Alternatif CUDA untuk Ascend
TileLang menyediakan lapisan pemrograman tingkat tinggi untuk menulis kernel yang dioptimalkan. DeepSeek menyebut TileLang menawarkan model pemrograman yang lebih sederhana dibanding CUDA milik Nvidia, dengan tujuan meningkatkan efisiensi pengembangan dan menyederhanakan kode.
Bahasa ini sebelumnya sudah mendukung Nvidia dan perangkat lain, termasuk adaptor untuk prosesor Ascend Huawei. Pembaruan 30 September menambahkan dukungan native untuk Ascend 950, mencakup pembuatan kode, penjadwalan otomatis, dan sinkronisasi.
Dukungan multi-platform membuat TileLang tetap berguna untuk GPU Nvidia. Pengembang tidak terkunci pada satu vendor.
Latar Belakang dan Konteks Industri
Rilis ini melanjutkan upaya mengurangi ketergantungan pada ekosistem perangkat lunak dan keras Nvidia. Platform CUDA Nvidia sudah lama jadi standar industri, dengan lingkungan pemrograman matang dan library yang dioptimalkan untuk GPU mereka. Ekosistem software itu jadi bagian besar dari keunggulan Nvidia di komputasi AI.
Perangkat baru DeepSeek dibangun di atas platform perangkat lunak CANN Huawei, yang menyediakan infrastruktur dasar untuk menjalankan beban kerja AI di Ascend. Pengumuman ini muncul dua pekan setelah Huawei memperkenalkan prosesor AI generasi berikutnya dan sistem supernode.
Huawei menyatakan sistem AI mereka diharapkan banyak dipakai untuk pelatihan model pada 2027. Kedua perusahaan sebelumnya sudah berkolaborasi pada model DeepSeek V4 yang dirilis dalam bentuk preview pada April, dengan dukungan chip Ascend Huawei.
Huawei menyebut supernode Ascend 950 sepenuhnya mendukung model V4 dan chip mereka dipakai untuk sebagian pelatihan model V4-Flash yang lebih ringan.
Dampak untuk Pengembang dan Pasar AI
Bagi pengembang yang menjalankan model bahasa besar, rilis ini menambah opsi infrastruktur di luar GPU Nvidia. Ketersediaan library open-source dengan API familiar menurunkan hambatan migrasi ke perangkat Huawei.
Pasar AI global masih didominasi Nvidia, tetapi alternatif berbasis Ascend makin lengkap dari sisi perangkat lunak. Untuk pengguna di Indonesia, perkembangan ini relevan karena banyak layanan AI lokal berjalan di infrastruktur cloud yang bisa memakai campuran akselerator.
Pengembang yang ingin mencoba bisa mengakses library DeepGEMM-Ascend, DeepEP-Ascend, dan TileLang melalui repositori open-source DeepSeek. Perangkat ini paling cocok untuk tim yang menjalankan pelatihan atau inferensi model besar dan ingin mengevaluasi biaya alternatif selain GPU Nvidia.
