"엔비디아 쿠다 벽 넘는다"…딥시크, 화웨이와 어센드용 '타일랭' 개발
[디지털데일리 김문기기자] 중국 인공지능 스타트업 딥시크가 화웨이와 손잡고 어센드 칩 전용 프로그래밍 도구를 오픈소스로 공개하며 엔비디아 생태계 의존도 낮추기에 나섰다.
30일(현지시간) 로이터통신(Reuters)과 테크자인(Techzine) 등 복수 외신에 따르면 중국 인공지능(AI) 기업 딥시크(DeepSeek)가 화웨이(Huawei)의 AI 가속기 어센드(Ascend) 플랫폼에 최적화된 프로그래밍 인프라를 공동 개발하고, 연산 및 통신 라이브러리를 오픈소스로 전격 공개했다고 전했다.
이번 협력은 미국 정부의 반도체 수출 통제에 직면한 중국 기술 기업들이 엔비디아의 쿠다(CUDA) 독점 생태계에서 벗어나 독자적인 가속기 인프라를 안착시키기 위한 연합 전선이다. 딥시크는 AI 반도체용 고급 오픈소스 프로그래밍 언어인 타일랭(TileLang)을 화웨이 하드웨어에 이식해 개발 효율을 높이고 코드 논리를 단순화했다. 아울러 양사는 128개의 어센드 950 칩을 하나로 묶은 슈퍼노드(Supernode) 솔루션을 함께 고도화해 연산과 칩 간 통신 성능을 하드웨어 한계 수준까지 끌어올렸다.
화웨이는 2주 전 차세대 AI 프로세서와 슈퍼노드 컴퓨팅 시스템을 공개하며 내년부터 자사 연산 시스템이 대형 모델 학습에 대거 활용될 것이라고 예고한 바 있다. 딥시크가 전체 연산 자원의 70% 이상을 모델 훈련에 투입하는 만큼, 이번 오픈소스화는 딥시크에 복수 하드웨어 전환 비용을 절감하는 기반을 제공하고 화웨이에는 실제 최선단 모델 개발 수요에 부합하는 소프트웨어 계층을 제공하는 효과를 낸다.
자체 소프트웨어 생태계 구축과 관련해 딥시크 측은 "독립적이고 통제 가능한 차세대 GPU 소프트웨어 생태계를 구축하기 위한 최우선 과제는 범용적이고 프로그래밍이 쉬우면서도 하드웨어의 모든 성능 잠재력을 끌어낼 수 있는 고급 언어를 확립하는 것"이라며 "타일랭은 이러한 요구를 충족하기 위해 개발됐으며 엔비디아의 쿠다보다 더 단순한 프로그래밍 모델을 제공한다"라고 밝혔다.
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