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DeepSeek e Huawei reforçam a pilha de software Ascend — mas ainda estão longe de substituir a CUDA

A publicação de bibliotecas expande o ecossistema de software da Ascend, mas não prova que esteja pronta para substituir a CUDA ou a Nvidia.

Em 30 de setembro, a DeepSeek anunciou uma colaboração com a Huawei para desenvolver ferramentas para aceleradores Ascend e abriu componentes de software relacionados. É um passo para desenvolver uma plataforma de hardware alternativa, mas não uma prova de que esteja pronta para substituir a CUDA e a Nvidia em sistemas de produção. O anúncio não se enquadra na janela das últimas 24 horas na data desta análise — 2 de outubro de 2026 —, pelo que é mais preciso chamá-lo de notícia recente.

A notícia da Reuters trata da infraestrutura para a Huawei Ascend: TileLang e bibliotecas de computação e comunicação entre chips. A Reuters também relata a declaração sobre o desenvolvimento conjunto de um supernó com 128 chips Ascend 950. Essa é uma declaração dos participantes do projeto; as fontes analisadas não incluem uma comparação independente do desempenho desse sistema com uma configuração Nvidia equivalente.

O que foi publicado

rede de cabos
Taylor Vick

O repositório DeepGEMM-Ascend declara suporte à Ascend 950 e às operações BF16, FP8 e FP4. O projeto apresenta a biblioteca como compatível com a API da DeepGEMM, mas aponta também diferenças: por exemplo, o formato de armazenamento dos fatores de escala na Ascend é diferente do da Nvidia. Para funcionar, a documentação lista o CANN, o torch_npu e o compilador Bisheng. Assim, a compatibilidade da interface não significa que o código possa ser transferido entre plataformas sem considerar as suas particularidades.

O mesmo repositório publica medições próprias na Ascend 950DT. São resultados do projeto, não uma verificação independente do desempenho em cargas de trabalho de produção reais.

A biblioteca DeepEP-Ascend destina-se à troca de dados durante o treino e a inferência, incluindo em modelos Mixture-of-Experts. A documentação esclarece que as medições foram realizadas numa versão de teste do hardware e software fornecida pela DeepSeek — PoC HDK — com ajustes manuais adicionais. Essa configuração não foi disponibilizada publicamente. A Huawei planeava lançar um HDK comercial por volta de meados de outubro de 2026; trata-se de um plano indicado na documentação, não de uma data de lançamento confirmada.

O TileLang também não surgiu com o anúncio atual: o histórico do TileLang-Ascend indica que o projeto se tornou aberto em 29 de setembro de 2025. A notícia diz respeito a uma nova fase da colaboração e às bibliotecas associadas, não ao lançamento do TileLang do zero.

O que ainda não foi comprovado

Uma linguagem de programação pode simplificar a criação de kernels computacionais, mas substituir uma plataforma na prática também exige compiladores, bibliotecas, ferramentas de depuração, suporte a frameworks e hardware acessível. Os repositórios abertos permitem examinar o código e as interfaces declaradas, mas não mostram quão simples ou barato é transferir cargas de trabalho de produção para a Ascend.

No caso do DeepEP-Ascend, a ressalva sobre as condições de teste é especialmente importante: os indicadores publicados foram obtidos numa configuração de teste não pública. E as medições de operações isoladas, mesmo que possam ser reproduzidas, não respondem por si só a questões sobre a estabilidade e o desempenho global de um sistema completo.

Estão confirmadas a publicação do código, a documentação e as dependências ambientais listadas. O desempenho das novas bibliotecas, a ampla disponibilidade da configuração anunciada e a facilidade de integração nos fluxos de trabalho existentes ainda não foram confirmados por testes independentes.

Por isso, é mais preciso considerar o anúncio uma tentativa de reforçar o ecossistema de software em torno da Ascend. O valor prático destas ferramentas ficará mais claro quando houver um ambiente comercial acessível, testes independentes e reproduzíveis e relatórios detalhados sobre a transferência de cargas de trabalho reais. Por enquanto, é um passo concreto na disputa pela camada de software, não uma substituição comprovada da CUDA.

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