DeepSeek y Huawei liberan código abierto para programar chips Ascend 950 y reducir dependencia de Nvidia

DeepSeek y Huawei publican bajo licencia abierta bibliotecas y TileLang para los procesadores Ascend 950, ofreciendo un supernodo de 128 unidades y reduciendo la dependencia de […]

DeepSeek y Huawei liberan código abierto para programar chips Ascend 950 y reducir la dependencia de Nvidia

DeepSeek anunció el 30 de septiembre de 2026 la publicación bajo licencia abierta de bibliotecas y del lenguaje TileLang, diseñados para los procesadores Ascend 950 de Huawei, y presentó un supernodo de 128 unidades Ascend con optimizaciones de procesamiento y comunicación【https://expansion.mx/tecnologia/2026/09/30/deepseek-huawei-unen-fuerzas-reducir-dependencia-nvidia】.

La alianza entre la startup de inteligencia artificial DeepSeek y el gigante tecnológico Huawei tiene como objetivo crear una capa de software que permita a los desarrolladores entrenar y ejecutar modelos de IA en hardware chino sin recurrir al ecosistema CUDA de Nvidia. Entre los componentes liberados se encuentran bibliotecas de cómputo y de comunicación entre chips, así como TileLang, un lenguaje de alto nivel y código abierto que pretende simplificar la programación frente a CUDA. La documentación pública indica que TileLang ya soporta los Ascend 950, ofreciendo código nativo, programación vectorial y mecanismos de sincronización.

Además, DeepSeek puso a disposición la versión Ascend de DeepGEMM, una implementación de la API DeepGEMM orientada a operaciones de matrices, elemento central en cargas de trabajo de IA. Ambas compañías describen el supernodo de 128 procesadores Ascend 950 como una prueba de concepto para validar las optimizaciones tanto a nivel de procesamiento como de interconexión entre los chips.

Para el sector empresarial sonoros de Sonora y la frontera, la iniciativa abre la posibilidad de acceder a plataformas de IA con menor exposición a restricciones de exportación de tecnología estadounidense. Al disponer de una pila de software compatible, los proyectos locales de IA podrían evaluar alternativas de hardware que ofrezcan costos operativos competitivos y mayor autonomía tecnológica.

No se trata de una sustitución inmediata de CUDA ni de una igualdad de rendimiento entre Ascend y los GPU de Nvidia. La estrategia se centra en ampliar el ecosistema de desarrollo, reducir costos de migración y ofrecer a los desarrolladores una opción adicional para ejecutar sus modelos, lo que podría traducirse en una mayor diversificación de proveedores de infraestructura de IA en la región.

Fuente original: https://expansion.mx/tecnologia/2026/09/30/deepseek-huawei-unen-fuerzas-reducir-dependencia-nvidia