Por Canuto  

DeepSeek publicó herramientas de código abierto para programar los chips Ascend de Huawei, con TileLang como pieza central. El movimiento apunta al cuello de botella del sector chino de IA: construir un ecosistema de software capaz de competir con la ventaja que CUDA ha dado a Nvidia.
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  • DeepSeek y Huawei desarrollaron bibliotecas para cómputo y transferencia de datos, además de optimizar un supernodo con 128 chips Ascend 950.
  • TileLang, un lenguaje abierto creado originalmente por investigadores de la Universidad de Pekín, busca simplificar la programación de chips de IA.
  • Las pruebas citadas no eliminan la ventaja de Nvidia en todas las cargas: AgentX sigue sin evaluar los chips Huawei y SemiAnalysis había destacado el peso del software.

DeepSeek y Huawei apuestan por software abierto para reducir la dependencia de CUDA

DeepSeek publicó herramientas de código abierto para programar los chips Ascend de Huawei, en una colaboración que busca cerrar una brecha clave para la industria china de inteligencia artificial: contar con software que permita aprovechar el hardware nacional. El lanzamiento incluye TileLang y herramientas para cómputo y transferencia de datos, además de la optimización de un clúster de 128 chips Ascend 950.

Un esfuerzo conjunto para programar los Ascend

DeepSeek se asoció con Huawei para desarrollar herramientas de programación destinadas a los procesadores de IA Ascend, según un anuncio en el canal oficial de WeChat de la desarrolladora. El paquete incluye bibliotecas para realizar cálculos y mover datos entre chips, componentes que ayudan a coordinar el trabajo de un sistema de cómputo y a aprovechar sus recursos. DeepSeek decidió publicar el software como código abierto, y señaló que Huawei apoyó plenamente el trabajo.

La colaboración también incluyó la optimización de un supernodo compuesto por 128 chips Ascend 950. En este contexto, un supernodo agrupa numerosos procesadores en un sistema coordinado para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial; su utilidad depende tanto de los componentes físicos como de las herramientas que les permiten comunicarse y compartir tareas. El anuncio, por tanto, no se limita a presentar compatibilidad con un chip aislado: aborda también la integración de varios procesadores en una misma infraestructura.

La pieza central del lanzamiento es TileLang, un lenguaje de programación de código abierto creado originalmente por investigadores de la Universidad de Pekín. DeepSeek afirma que lleva alrededor de un año utilizándolo y sostiene que un ecosistema independiente para chips de IA necesita un lenguaje universal que resulte accesible para los programadores, pero que también permita extraer un alto rendimiento del hardware. La empresa plantea que TileLang ofrece un modelo de programación más sencillo que CUDA, la plataforma asociada a los chips de Nvidia.

La trayectoria de TileLang no comenzó con Huawei: DeepSeek primero lo probó en generaciones anteriores de chips de Nvidia antes de adaptarlo a los Ascend. Según The New York Times, el lenguaje se convirtió en la herramienta principal de la compañía para sus trabajos sobre inteligencia artificial general, o AGI. Ese antecedente muestra que la iniciativa no parte de cero, aunque tampoco demuestra por sí solo que las herramientas puedan sustituir de inmediato las soluciones consolidadas en toda la industria.

El software, una pieza decisiva para los chips chinos

La alianza responde a un desafío que va más allá de fabricar procesadores: los chips nacionales necesitan software capaz de sacar partido de sus capacidades y facilitar su uso a desarrolladores y empresas. La posición de Nvidia no se apoya únicamente en el diseño de sus GPU, sino también en CUDA y en una comunidad mundial que, según el material de origen, reúne alrededor de cuatro millones de desarrolladores. Esa red de herramientas, conocimientos y programas compatibles constituye una ventaja difícil de reproducir rápidamente.

Un ecosistema amplio puede reducir la fricción para que los equipos de desarrollo adapten modelos y aplicaciones a un hardware determinado. Si las herramientas son difíciles de usar o no cubren las necesidades de una carga de trabajo, la disponibilidad de chips no basta para garantizar que una empresa los elija. Ese es el problema que DeepSeek y Huawei intentan abordar con TileLang y sus bibliotecas: ampliar las opciones de programación para los Ascend y facilitar que los desarrolladores trabajen con ellos.

El impulso de los creadores chinos de modelos ha avanzado, hasta ahora, más rápido que el de los fabricantes locales de chips, de acuerdo con el reporte de The New York Times. La publicación menciona a Z.ai y Moonshot AI entre las empresas que se han movido con mayor rapidez en el desarrollo de modelos, mientras Huawei busca estrechar la distancia entre el progreso de la IA y la capacidad del hardware nacional. La cooperación con DeepSeek vincula a una desarrolladora de modelos con un fabricante que necesita fortalecer su plataforma de software.

Dos semanas antes del anuncio de DeepSeek, Huawei presentó nuevos procesadores de IA y sistemas de supernodos, y dijo que tendrían un uso amplio en el entrenamiento de modelos el próximo año. La compañía también reconoció que no puede satisfacer la demanda nacional de sus chips y que planea reducir las ventas al extranjero para priorizar ese mercado. Esa limitación deja en evidencia una tensión: Huawei busca ampliar el uso de sus sistemas, pero enfrenta restricciones de oferta mientras intenta construir un ecosistema que los vuelva más atractivos.

La ventaja de Nvidia no se mide solo por el hardware

Huawei ha enmarcado su estrategia en la preocupación por los controles de exportación de Estados Unidos. Eric Xu, identificado en la información como presidente rotativo de Huawei, dijo que la empresa no puede aceptar un futuro que dependa de que otros estén dispuestos a vender chips a China. El desarrollo de procesadores propios y de herramientas de programación se presenta así como una respuesta a una dependencia tecnológica, aunque la asociación con DeepSeek no elimina por sí misma los límites de producción ni garantiza que los chips puedan reemplazar a las alternativas extranjeras en cada tarea.

El debate sobre CUDA también se alimenta de pruebas con otros procesadores. SemiAnalysis calificó su ventaja como potencialmente debilitada después de analizar Jalapeño, el chip de inferencia de OpenAI, que superó a Blackwell de Nvidia en rendimiento por vatio en la mayoría de los escenarios evaluados. Sin embargo, la consultora advirtió que la comparación cubrió casos relativamente fáciles de optimizar, con cerca de 8.000 tokens de entrada y 1.000 de salida, por lo que el resultado no permite generalizar a todas las cargas de trabajo.

La evaluación tampoco incluyó AgentX, una prueba diseñada para medir cómo los agentes de IA resuelven tareas de varios pasos. En un análisis de agosto, SemiAnalysis había encontrado que Nvidia llevaba una ventaja considerable en ese tipo de trabajos y que, con la pila de software disponible para AMD, sus costos por token seguían siendo menores incluso si AMD ofreciera su hardware gratis. La firma atribuye parte de la fortaleza de Nvidia al software que conecta varios chips en un solo sistema, no únicamente al rendimiento de cada procesador.

Los chips de Huawei no participaron en la comparación de AgentX, de modo que esos resultados no permiten concluir cómo se comportarían los Ascend en esa prueba. En un análisis anterior sobre DeepSeek V4, SemiAnalysis señaló que la plataforma de software CANN de Huawei fue la única alternativa a CUDA que podía ejecutar el modelo desde el primer día. Ese dato apunta a una compatibilidad relevante, pero no equivale a demostrar paridad general de rendimiento o costos frente a Nvidia.

La publicación abierta de TileLang y las bibliotecas asociadas puede ayudar a que más desarrolladores prueben los procesadores Ascend y a que las aplicaciones se adapten con mayor facilidad a ellos. Aun así, la competencia dependerá de que las herramientas mantengan su utilidad en distintos modelos y cargas de trabajo, y de que Huawei pueda atender la demanda de chips que reconoce tener. Por ahora, la alianza muestra que DeepSeek y Huawei consideran el software una pieza central para fortalecer la alternativa china, mientras las comparaciones disponibles siguen ofreciendo resultados parciales y no incluyen a los Ascend en todas las pruebas relevantes.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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