DeepSeek、Huawei向けAI基盤をオープンソース公開

中国のAI開発企業DeepSeek（高性能な推論・言語モデルを開発する中国のAIスタートアップ）は2026年9月30日（現地時間）、Huawei（ファーウェイ）と協力し、Huawei製AIプロセッサ「Ascend（アセンド）」シリーズ向けのプログラミング基盤および6つのAI開発ツールをオープンソースで公開した。ドメイン固有言語「TileLang」によるカーネル記述環境や、行列計算・通信処理の最適化ライブラリ群を提供することで、NVIDIAが長年強みを持つCUDA（NVIDIAのGPU向け並列コンピューティングプラットフォーム）エコシステムへの依存度を低減させる狙いがある。

公開された6つのAI開発ツールと機能

DeepSeekとHuaweiが公開したソフトウェアスタックは、Huaweiの既存ソフトウェアプラットフォーム「CANN」の上に構築されており、高水準言語から低水準のハードウェア最適化までを網羅している。

ツール名	種別	主な機能と特徴
TileLang	ドメイン固有言語（DSL）	GPU/NPU向けカーネルを簡潔に記述。Ascend 950を正式バックエンドとしてサポート
DeepGEMM Ascend	行列乗算ライブラリ	BF16、FP8、FP4計算に対応。複雑なメモリ配置を隠蔽し高速演算を実現
DeepEP Ascend	通信ライブラリ	MoEモデル向けのNPU間通信を高速化。NVIDIA向けDeepEPと共通APIを採用
TileKernels	高速カーネル集	MoEルーティングや量子化処理を収録。実行時にGPU/NPUを自動判別
FlashMLA	アテンション処理	長文処理時のアテンションを高速化。Ascend 950で理論性能の95%に到達
DeepSelect	TopK選択ライブラリ	疎行列アテンション処理を高速化。torch.topk比で最大2倍〜20倍の高速化

両社はさらに、Ascend 950を128基搭載する「スーパーノード」システム向けの最適化も共同で実施した。各プロセッサ上の演算効率の最大化と、ノード間における広帯域なデータ転送の両立を調整している。

一次発表と二次報道の差分整理

公式発表および技術報道（GIGAZINE、Tom's Hardware）の記述を比較すると、以下の技術的・戦略的背景が確認できる。

• CANN基盤の拡張​: Tom's Hardwareの報道によると、今回のツール群はゼロから構築されたものではなく、Huaweiの既存ソフトウェア「CANN（Compute Architecture for Neural Networks）」を拡張・補完するレイヤーとして機能している。
• CUDA APIとの互換性設計​: DeepGEMMやDeepEPなどのライブラリは、既存のNVIDIA向けAPIと呼び出し形式を共通化している。これにより、既存のPyTorchベースのモデル実装から最小限のコード修正でAscend環境へ移行できるよう配慮されている。
• ​中国国内の内製化計画​: 2026年6月にはAscend 910Cを用いたDeepSeek-V4-Proの事後学習成功が報じられており、内モンゴルのデータセンターへのAscendチップ大量配備に向けた実用的な基盤固めという側面を持つ。

分析・展望

NVIDIAのAI市場における優位性は、ハードウェア単体の演算性能以上にCUDAを中心とするソフトウェアエコシステムの厚みによって支えられてきた。他社製プロセッサが台頭する際の最大の障壁は、開発者が使い慣れたライブラリやコード資産の移植性にある。

今回の取り組みで注目すべきは、ハードウェアベンダーであるHuaweiだけでなく、先端AIモデル開発元であるDeepSeek自身が開発者目線で必要なツール群を整備し、オープンソースとして公開した点である。特にTileLangのように高水準でハードウェア抽象化を行う言語が普及すれば、将来的なハードウェア移行コストが大幅に低下する可能性がある。一方で、一般の開発者コミュニティや世界的なエコシステムへどの程度定着するかは、PyTorchなど主要フレームワークとの長期的な統合保守にかかっているとみられる。

引用元：GIGAZINE | Tom's Hardware | マイナビニュース