딥시크가 현지 시각 9월 30일 화웨이 어센드 AI 칩에서 쓰는 소프트웨어 6종을 오픈소스로 공개했다. 엔비디아 GPU용으로 만들어 두었던 자사 인프라를 어센드로 옮긴 것으로, 화웨이가 개발을 지원했다.

공개된 항목은 타일랭과 딥GEMM, 딥EP, 타일커널스, 플래시MLA, 딥셀렉트의 어센드 판이다. 프로그래밍 언어와 연산, 통신, 어텐션, 데이터 처리에 걸쳐 있다. 딥시크는 타일랭을 엔비디아 쿠다보다 단순한 프로그래밍 모델이라고 설명하면서, 하드웨어 성능을 끌어낼 수 있는 고수준 언어가 독자 AI 칩 생태계의 전제 조건이라고 밝혔다.

딥GEMM-어센드는 행렬 곱셈을 처리하는 커널 묶음이다. 커널은 AI 학습과 추론에서 같은 계산을 반복하는 부분을 담당하는 작은 프로그램을 말한다. 저장소 설명을 보면 기존 딥GEMM과 API가 같아 어센드에서도 다른 플랫폼과 동일한 개발 흐름을 쓸 수 있고, BF16과 FP8, FP4 행렬 곱셈을 지원한다. 어센드 950DT에서 측정한 결과 밀집 행렬 곱셈이 자료형에 따라 하드웨어 한계 대비 98.3%에서 99.8%까지 기록했다. 타일커널스는 엔비디아와 어센드 가운데 어느 쪽을 쓸지 고를 수 있게 하면서 개발자에게는 같은 파이썬 API를 보여 준다.

같은 날 화웨이는 두 회사가 함께 정의한 128장 규모의 슈퍼포드 플렉스 구성을 공개했다. 어센드 950 프로세서를 묶은 형태이며, 연산과 통신 양쪽에서 최적화 작업을 진행했다.

제약도 남아 있다. 딥GEMM-어센드는 화웨이 어센드 하드웨어와 화웨이의 소프트웨어 도구 모음 CANN 9.20을 요구한다. 타일커널스도 백엔드에 따라 엔비디아 쿠다와 화웨이 CANN을 각각 요구한다. 한 계층에서 선택지가 늘어나도 그 아래 계층은 여전히 특정 업체에 의존한다. 타일랭의 어센드 판 자체는 2025년 9월에 이미 공개됐고, 이번 발표는 그 범위를 넓힌 것에 해당한다.

하드웨어 공급도 변수다. 화웨이는 이번 공개 2주 전 중국 내 AI 컴퓨팅 장비 수요가 현재 공급 능력을 초과했다고 밝혔다.

자세한 내용은 딥GEMM-어센드 저장소에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 딥시크