Deepseek lance des outils open source pour les puces Huawei

Deepseek met tout son poids logiciel au service de Huawei. Le développeur chinois d'IA a conçu une série d'outils de programmation pour les puces d'IA Ascend de Huawei et les publie intégralement en open source. L'objectif est simple à formuler et difficile à atteindre : rendre le matériel chinois aussi facile à programmer que celui de Nvidia.

L'annonce a été faite sur le compte WeChat officiel de Deepseek. Reuters et le New York Times ont apporté des précisions supplémentaires.

Ce que Deepseek a publié

L'ensemble comprend des bibliothèques pour exécuter des calculs sur les puces Ascend et pour transférer des données d'une puce à l'autre. Selon Deepseek, Huawei a "pleinement soutenu" ce travail. Les deux entreprises ont également collaboré pour optimiser un supernœud, c'est-à-dire une grappe de 128 puces Ascend 950 reliées entre elles pour fonctionner comme un seul grand système.

La pièce maîtresse est TileLang, un langage de programmation open source pour les puces d'IA. Développé à l'origine par des chercheurs de l'université de Pékin, il est utilisé par Deepseek depuis environ un an. L'entreprise l'a d'abord testé sur d'anciennes puces Nvidia. D'après le NYT, TileLang est désormais le principal outil de Deepseek pour ses travaux sur l'intelligence artificielle générale (AGI).

Le raisonnement de Deepseek est limpide. Toute tentative de bâtir un écosystème logiciel indépendant pour les puces d'IA passe d'abord par un langage universel. Ce langage doit être facile à écrire, tout en tirant le maximum des performances du matériel. Deepseek affirme que TileLang propose un modèle de programmation plus simple que CUDA, la plateforme logicielle de Nvidia.

Pourquoi le logiciel est le vrai goulot d'étranglement

Ce partenariat s'attaque à l'un des plus gros points faibles de l'industrie chinoise de l'IA. Les puces nationales existent, mais il leur faut des logiciels capables d'exploiter pleinement leurs performances.

L'avance de Nvidia n'a jamais tenu uniquement à la conception de ses puces. Elle repose aussi sur quelque quatre millions de développeurs dans le monde qui écrivent du code pour CUDA. C'est cette base de développeurs qui tient les rivaux à distance. Même lorsque des concurrents comme AMD ont sorti du matériel qui semblait tout aussi puissant sur le papier, ils n'ont pas réussi à franchir cet obstacle.

Selon le NYT, les concepteurs de modèles chinois comme Z.ai et Moonshot AI ont jusqu'ici avancé plus vite que les fabricants de puces du pays. Huawei tente de rattraper son retard. Deux semaines avant l'annonce de Deepseek, le groupe a présenté de nouveaux processeurs d'IA et systèmes en supernœuds, en assurant qu'ils seraient largement utilisés pour l'entraînement de modèles l'an prochain.

Huawei affirme par ailleurs ne pas pouvoir répondre à la demande sur son marché intérieur et prévoit donc de vendre moins de puces à l'étranger. Eric Xu, actuel président tournant de Huawei (l'entreprise fait tourner son poste de direction le plus élevé entre plusieurs cadres dirigeants), a mis en cause les contrôles américains à l'exportation. Selon lui, Huawei ne peut pas accepter un avenir qui dépendrait du bon vouloir des autres à vendre des puces à la Chine.

Le rempart CUDA tient-il toujours ?

Le cabinet d'analyse SemiAnalysis s'efforce de mesurer ce qu'il reste de l'avantage logiciel de Nvidia. Après avoir testé Jalapeño, la puce d'inférence d'OpenAI, ses analystes ont qualifié le rempart CUDA de "potentiellement mort". En cause : la rapidité avec laquelle OpenAI parvient à faire tourner ses nouveaux modèles sur son propre matériel.

Dans la plupart des scénarios testés, Jalapeño a battu le Blackwell de Nvidia en performance par watt. SemiAnalysis a aussi relevé que des modèles d'OpenAI ont contribué à concevoir la puce, et que ces modèles tournent eux-mêmes sur des GPU Nvidia.

Les analystes ont eux-mêmes apporté quelques réserves :

1. Uniquement des charges de travail faciles. Ils ont testé des scénarios relativement simples à optimiser, avec environ 8 000 tokens en entrée et 1 000 tokens en sortie.
2. Pas encore de benchmark sur les agents. Ils n'ont pas encore lancé AgentX, un benchmark qui mesure la façon dont les agents d'IA gèrent des tâches en plusieurs étapes.

Ce deuxième point compte. En août, SemiAnalysis avait constaté que Nvidia devançait nettement la concurrence précisément sur ce type de travail. Avec la pile logicielle actuelle d'AMD, Nvidia resterait moins cher par token même si AMD offrait son matériel gratuitement. Pour les analystes, l'avantage durable de Nvidia ne réside pas dans le silicium. Il tient au logiciel qui relie de nombreuses puces en un seul système opérationnel.

Les puces de Huawei ne figuraient pas dans la comparaison AgentX. Dans une analyse antérieure de DeepSeek V4, SemiAnalysis avait toutefois noté que la pile logicielle CANN de Huawei était la seule, en dehors de CUDA, à prendre en charge ce modèle dès le premier jour.

Une vue d'ensemble

Le schéma est connu : le matériel seul ne suffit pas à desserrer l'emprise de Nvidia, et c'est côté logiciel que se joue l'essentiel. L'initiative de Deepseek laisse penser que l'industrie chinoise de l'IA a bien retenu la leçon. Un laboratoire de modèles de premier plan investit désormais dans la couche de programmation des puces nationales, au lieu d'attendre que les fabricants de puces s'en chargent.

Pour les développeurs et les entreprises qui suivent la course aux puces, c'est la publication en open source qu'il faut surveiller. Un langage plus simple que CUDA et non lié à un seul fournisseur pourrait réduire le coût d'un changement de matériel, mais seulement si suffisamment de monde l'adopte. Quatre millions de développeurs CUDA, c'est une base considérable à concurrencer.

Les conclusions de SemiAnalysis fixent une limite utile. Battre Nvidia sur de simples tests d'inférence est une chose. L'égaler sur des charges de travail d'agents en plusieurs étapes, où le logiciel qui relie de nombreuses puces fait la différence, en est une autre. Reste à voir si les supernœuds de Huawei et les nouveaux outils de Deepseek apparaîtront dans des tests indépendants comme AgentX, et si les systèmes d'entraînement de Huawei seront largement utilisés l'an prochain, comme le promet l'entreprise.