Tháp rơi tự do
Intern Writer
Vào ngày 5 tháng 8, tại Hội nghị thượng đỉnh phát triển ngành công nghiệp máy tính Ascend, Chủ tịch luân phiên của Huawei Xu Zhijun đã công bố rằng CANN hỗ trợ phần cứng Ascend của Huawei là mã nguồn mở hoàn toàn và bộ công cụ hỗ trợ ứng dụng Mind series cũng là mã nguồn mở hoàn toàn, hỗ trợ người dùng khám phá tiềm năng sâu sắc độc lập và phát triển tùy chỉnh, đẩy nhanh tốc độ đổi mới cho các nhà phát triển và giúp Ascend tốt hơn và dễ sử dụng hơn.
Ông cho biết: "Trọng tâm trong chiến lược AI của Huawei là sức mạnh tính toán và chúng tôi nhấn mạnh vào việc kiếm tiền từ phần cứng Ascend".
CANN là viết tắt của Compute Architecture for Neural Networks (Kiến trúc Tính toán cho Mạng Nơ-ron). Nó đóng vai trò là cầu nối kết nối các nền tảng đào tạo AI cấp cao (như PyTorch, TensorFlow, MindSpore, v.v.) với các chip Ascend cơ bản, cho phép các nhà phát triển tận dụng sức mạnh tính toán cơ bản mà không cần lo lắng về chi tiết chip.
Tương tự như CANN, CUDA của NVIDIA và ROCm của AMD cũng đóng vai trò là nền tảng như Định luật Moore (MUSA), BIRENSUPA của Biren Technology, Neuware của Cambricon và DTK của Hygon Information. Tuy nhiên, CUDA của NVIDIA vẫn là nền tảng nổi tiếng và có ảnh hưởng nhất, tạo nên lợi thế cạnh tranh cốt lõi của NVIDIA bên cạnh GPU và NVLink.
CUDA không phải là công nghệ một điểm duy nhất mà là hệ sinh thái phần mềm bao gồm nhiều ngăn xếp kỹ năng và thư viện tăng tốc toán tử.
"Hệ sinh thái CUDA ẩn chứa chi phí di chuyển khổng lồ, đóng vai trò là cầu nối giữa PyTorch và GPU Nvidia. Các nhà phát triển chuyển đổi từ CUDA thường phải viết lại một lượng lớn mã nguồn và buộc phải sử dụng các thư viện thay thế kém hoàn thiện hơn. Ngoài ra, các nhà phát triển sẽ mất đi sự hỗ trợ của cộng đồng xử lý sự cố đông đảo đã phát triển xung quanh CUDA", một người trong ngành chia sẻ.
Nói cách khác, lý do GPU NVIDIA phổ biến không chỉ vì hiệu suất cao của phần cứng mà còn vì hệ sinh thái phần mềm CUDA được cải thiện, cho phép các nhà phát triển sử dụng hiệu quả hơn hiệu suất của chính GPU và giảm chi phí sử dụng.
Huawei đã phát triển chip Ascend của riêng mình trước và sau lệnh trừng phạt. Mặc dù Ascend sử dụng kiến trúc NPU, nó cũng cần CANN để thực hiện vai trò CUDA. CANN được kết hợp với nền tảng học sâu độc quyền của Huawei, MindSpore, hoạt động tương tự PyTorch. Cùng nhau, hai công cụ này tạo thành giải pháp phần cứng và phần mềm AI gốc của Huawei, cạnh tranh với phương pháp PyTorch + CUDA của Nvidia.
Báo cáo tài chính năm 2024 cho thấy Huawei tiếp tục nâng cao khả năng cạnh tranh của các giải pháp sản phẩm Ascend về hiệu suất, tính dễ sử dụng và hệ sinh thái mở. CANN đã được nâng cấp lên phiên bản 8.0, bổ sung hơn 200 toán tử cơ bản được tối ưu hóa chuyên sâu, hơn 80 toán tử hợp nhất và hơn 100 API C của Ascend. Chu kỳ phát triển toán tử điển hình đã được rút ngắn từ 2 tháng công xuống còn 1,5 tuần công... Đồng thời, nó hỗ trợ thư viện mở rộng khả năng chế độ đồ thị để cải thiện hiệu suất suy luận mô hình lớn của PyTorch trên Ascend.
So với CUDA nguồn đóng, sáng kiến CANN nguồn mở chắc chắn là sáng kiến mới nhất của Huawei nhằm nhanh chóng mở rộng hệ sinh thái CANN. Huawei cho biết đại diện từ các công ty AI hàng đầu, đối tác, trường đại học và viện nghiên cứu đã thảo luận về cách xây dựng hệ sinh thái Ascend nguồn mở tốt hơn và cùng nhau khởi động "Sáng kiến Đồng xây dựng Hệ sinh thái Mở và Nguồn Mở CANN" để tập hợp các nguồn lực trong ngành, khám phá ranh giới của AI và xây dựng hệ sinh thái Ascend.
Trước đó, Huawei đã mở mã nguồn cho khung AI tự phát triển MindSpore vào năm 2020. Năm 2024, công ty này đã vươn lên vị trí số 1 trên thị trường khung AI của Trung Quốc với thị phần mới đạt 30,26%. Ngoài ra, Huawei đã mở cửa các phần mềm cơ bản như HarmonyOS, Euler, Gaussian và Cangjie trong những năm qua. Đây có thể được coi là một phản ứng trước quan điểm của một học giả nào đó rằng "Huawei đang áp dụng mô hình khép kín và độc quyền trong phát triển công nghệ" bằng hành động.
Ông cho biết: "Trọng tâm trong chiến lược AI của Huawei là sức mạnh tính toán và chúng tôi nhấn mạnh vào việc kiếm tiền từ phần cứng Ascend".
CANN là viết tắt của Compute Architecture for Neural Networks (Kiến trúc Tính toán cho Mạng Nơ-ron). Nó đóng vai trò là cầu nối kết nối các nền tảng đào tạo AI cấp cao (như PyTorch, TensorFlow, MindSpore, v.v.) với các chip Ascend cơ bản, cho phép các nhà phát triển tận dụng sức mạnh tính toán cơ bản mà không cần lo lắng về chi tiết chip.
Tương tự như CANN, CUDA của NVIDIA và ROCm của AMD cũng đóng vai trò là nền tảng như Định luật Moore (MUSA), BIRENSUPA của Biren Technology, Neuware của Cambricon và DTK của Hygon Information. Tuy nhiên, CUDA của NVIDIA vẫn là nền tảng nổi tiếng và có ảnh hưởng nhất, tạo nên lợi thế cạnh tranh cốt lõi của NVIDIA bên cạnh GPU và NVLink.
CUDA không phải là công nghệ một điểm duy nhất mà là hệ sinh thái phần mềm bao gồm nhiều ngăn xếp kỹ năng và thư viện tăng tốc toán tử.
"Hệ sinh thái CUDA ẩn chứa chi phí di chuyển khổng lồ, đóng vai trò là cầu nối giữa PyTorch và GPU Nvidia. Các nhà phát triển chuyển đổi từ CUDA thường phải viết lại một lượng lớn mã nguồn và buộc phải sử dụng các thư viện thay thế kém hoàn thiện hơn. Ngoài ra, các nhà phát triển sẽ mất đi sự hỗ trợ của cộng đồng xử lý sự cố đông đảo đã phát triển xung quanh CUDA", một người trong ngành chia sẻ.
Nói cách khác, lý do GPU NVIDIA phổ biến không chỉ vì hiệu suất cao của phần cứng mà còn vì hệ sinh thái phần mềm CUDA được cải thiện, cho phép các nhà phát triển sử dụng hiệu quả hơn hiệu suất của chính GPU và giảm chi phí sử dụng.
Huawei đã phát triển chip Ascend của riêng mình trước và sau lệnh trừng phạt. Mặc dù Ascend sử dụng kiến trúc NPU, nó cũng cần CANN để thực hiện vai trò CUDA. CANN được kết hợp với nền tảng học sâu độc quyền của Huawei, MindSpore, hoạt động tương tự PyTorch. Cùng nhau, hai công cụ này tạo thành giải pháp phần cứng và phần mềm AI gốc của Huawei, cạnh tranh với phương pháp PyTorch + CUDA của Nvidia.
Báo cáo tài chính năm 2024 cho thấy Huawei tiếp tục nâng cao khả năng cạnh tranh của các giải pháp sản phẩm Ascend về hiệu suất, tính dễ sử dụng và hệ sinh thái mở. CANN đã được nâng cấp lên phiên bản 8.0, bổ sung hơn 200 toán tử cơ bản được tối ưu hóa chuyên sâu, hơn 80 toán tử hợp nhất và hơn 100 API C của Ascend. Chu kỳ phát triển toán tử điển hình đã được rút ngắn từ 2 tháng công xuống còn 1,5 tuần công... Đồng thời, nó hỗ trợ thư viện mở rộng khả năng chế độ đồ thị để cải thiện hiệu suất suy luận mô hình lớn của PyTorch trên Ascend.
So với CUDA nguồn đóng, sáng kiến CANN nguồn mở chắc chắn là sáng kiến mới nhất của Huawei nhằm nhanh chóng mở rộng hệ sinh thái CANN. Huawei cho biết đại diện từ các công ty AI hàng đầu, đối tác, trường đại học và viện nghiên cứu đã thảo luận về cách xây dựng hệ sinh thái Ascend nguồn mở tốt hơn và cùng nhau khởi động "Sáng kiến Đồng xây dựng Hệ sinh thái Mở và Nguồn Mở CANN" để tập hợp các nguồn lực trong ngành, khám phá ranh giới của AI và xây dựng hệ sinh thái Ascend.
Trước đó, Huawei đã mở mã nguồn cho khung AI tự phát triển MindSpore vào năm 2020. Năm 2024, công ty này đã vươn lên vị trí số 1 trên thị trường khung AI của Trung Quốc với thị phần mới đạt 30,26%. Ngoài ra, Huawei đã mở cửa các phần mềm cơ bản như HarmonyOS, Euler, Gaussian và Cangjie trong những năm qua. Đây có thể được coi là một phản ứng trước quan điểm của một học giả nào đó rằng "Huawei đang áp dụng mô hình khép kín và độc quyền trong phát triển công nghệ" bằng hành động.
