DeepSeek e Huawei criam ferramentas para chips de IA e desafiam Nvidia

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DeepSeek e Huawei criam ferramentas para chips de IA e desafiam Nvidia

📸 Créditos da imagem: reprodução / Tecmundo

A DeepSeek anunciou nesta quarta-feira, 30, uma parceria com a Huawei Technologies para desenvolver ferramentas de programação voltadas aos chips de inteligência artificial (IA) Ascend, em mais um movimento de empresas chinesas para reduzir a dependência de tecnologias da Nvidia. O acordo prevê a abertura do código da infraestrutura de programação usada na plataforma da Huawei, incluindo bibliotecas destinadas a tarefas de computação e comunicação. Solução reúne 128 chips de IAA colaboração ocorre duas semanas depois de a Huawei apresentar uma nova geração de processadores de IA e sistemas de computação chamados de “supernós”. Segundo a DeepSeek, as duas empresas desenvolveram conjuntamente uma solução baseada em 128 chips Ascend 950, com otimizações tanto para a capacidade de processamento quanto para a comunicação entre os componentes.

A Huawei também teria dado suporte ao desenvolvimento da infraestrutura de programação. A DeepSeek destacou ainda o uso do TileLang, uma linguagem de programação de código aberto desenvolvida para chips de IA. Segundo a empresa, a tecnologia busca tornar o desenvolvimento de aplicações mais simples e eficiente, permitindo que programadores aproveitem melhor a capacidade dos processadores. A startup afirmou que o TileLang oferece um modelo de programação mais simples do que o CUDA, plataforma da Nvidia amplamente utilizada para desenvolver aplicações de computação em GPUs. A parceria ocorre em meio aos esforços da indústria chinesa de tecnologia para construir uma cadeia própria de hardware e software para IA.

Ao disponibilizar parte da infraestrutura em código aberto e adaptá-la aos chips Ascend, DeepSeek e Huawei buscam ampliar o uso dessas tecnologias e criar uma alternativa ao ecossistema dominado pela Nvidia. A Huawei afirmou recentemente esperar que seus sistemas sejam usados de forma ampla no treinamento de modelos de IA a partir do próximo ano.

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