DeepSeek aproxima-se do roteiro de chips da Huawei
A DeepSeek estará a ajudar a definir os futuros chips de inteligência artificial da Huawei, com engenheiros da Huawei a trabalharem nas instalações da empresa de desenvolvimento de IA e a incorporarem os seus requisitos nos projetos dos processadores. A colaboração abrange duas tarefas que determinam a rapidez com que grandes sistemas de IA conseguem aprender: realizar cálculos e transferir dados entre chips.
Índice
- DeepSeek aproxima-se do roteiro de chips da Huawei
- O que a DeepSeek pretende do hardware
- As datas importantes
- A importância das ferramentas de programação
- A diferença de desempenho continua a ser grande
- A resposta da Huawei é um computador partilhado de maiores dimensões
- Interpretar as diferentes dimensões dos sistemas
- Energia, fiabilidade e o teste do treino real
- Pontos-chave
A notícia de 20 de outubro de 2026, baseada em duas pessoas anónimas familiarizadas com o trabalho, descreve uma relação mais próxima do que uma simples compra de processadores. A DeepSeek planeia começar a treinar modelos com os chips Ascend 950DT da Huawei já no final de 2026, enquanto a Huawei tenciona, segundo relatos, dar-lhe acesso prioritário à maioria dos seus chips Ascend 960DT de próxima geração no primeiro trimestre de 2027.
A Huawei já publicou um calendário para esses processadores mais recentes. O seu anúncio tecnológico de setembro, divulgado na Huawei Connect, em Xangai, indica que o Ascend 960DT estará disponível no primeiro trimestre de 2027 e o Ascend 960PR no terceiro trimestre. Continua pendente a confirmação pública do alegado acordo com a DeepSeek para o projeto dos chips.
O trabalho dá continuidade a uma parceria que a DeepSeek anunciou a 30 de setembro para desenvolver ferramentas de programação para os processadores da Huawei. Em conjunto, o projeto de software e a alegada colaboração em hardware mostram como as empresas procuram aproximar os modelos de IA chineses dos chips chineses, reduzindo a dependência da tecnologia da Nvidia.
O que a DeepSeek pretende do hardware
Segundo relatos, engenheiros da Huawei passaram um período prolongado nas instalações da DeepSeek, tendo em conta as necessidades e sugestões da empresa nas decisões sobre o projeto dos chips. O trabalho abrange a forma como os modelos realizam cálculos e como os processadores trocam informações.
Treinar um modelo de IA implica processar exemplos repetidamente e ajustar as definições numéricas que regem as respostas do modelo. No caso de um modelo de grandes dimensões, milhares de processadores têm de partilhar esse trabalho. Um chip rápido pode passar tempo precioso à espera, se a informação não circular com rapidez suficiente entre processadores.
O envolvimento da DeepSeek permite à Huawei receber comentários de uma empresa que desenvolve sistemas de IA exigentes. As decisões sobre métodos de cálculo, memória e comunicação podem então ser ponderadas em conjunto, em vez de deixar os programadores de software adaptarem-se a um processador já concluído.
Segundo o relato sobre a colaboração, a DeepSeek continua a procurar acesso a processadores avançados da Nvidia. A sua abordagem combina, por isso, o trabalho numa alternativa nacional com esforços para obter o hardware que já é central no treino de modelos avançados.
As datas importantes
O calendário publicado pela Huawei e o anúncio de software da DeepSeek fornecem vários marcos concretos. Os planos relatados para o treino de modelos prolongam essa sequência até 2027.
- 17 de setembro de 2026: a Huawei anunciou o roteiro atualizado do Ascend e o Atlas 960E SuperPoD na Huawei Connect, em Xangai.
- 30 de setembro de 2026: a DeepSeek anunciou infraestrutura de programação para a plataforma Ascend da Huawei e descreveu o trabalho conjunto num sistema com 128 chips Ascend 950.
- 20 de outubro de 2026: surgiram detalhes sobre a incorporação dos requisitos da DeepSeek nos futuros projetos de chips da Huawei.
- Até ao final de 2026: segundo relatos, a DeepSeek pretende começar a treinar modelos com processadores Ascend 950DT.
- Primeiro trimestre de 2027: a Huawei diz que o Ascend 960DT estará disponível; segundo relatos, espera-se que a DeepSeek tenha acesso prioritário.
- Terceiro trimestre de 2027: a Huawei diz que o Ascend 960PR estará pronto, seguindo-se o Ascend 970 em 2028 e o Ascend 980 em 2029.
A Huawei afirma que o calendário do 960DT foi antecipado em três trimestres face ao roteiro original. Um porta-voz da empresa indicou também uma data de lançamento anteriormente prevista para o terceiro trimestre de 2027, o que faria da passagem para o primeiro trimestre uma antecipação de dois trimestres. Ambas as descrições apontam para o mesmo novo período de disponibilidade.
David Wang, vice-presidente e presidente rotativo da Huawei, delineou o ritmo que a empresa pretende manter na sua apresentação de setembro.
«Estamos a desenvolver a nossa série de chips Ascend a um ritmo de uma geração por ano», afirmou Wang.
O calendário dá aos programadores uma sequência de plataformas de hardware para o seu trabalho de software. Para a DeepSeek, o prazo mais próximo consiste em fazer os modelos funcionar eficazmente no hardware Ascend 950 antes da chegada dos processadores mais recentes.
A importância das ferramentas de programação
No anúncio de 30 de setembro, a DeepSeek descreveu a infraestrutura de programação para o Ascend, incluindo o TileLang e bibliotecas para cálculo e comunicação. A empresa afirmou que a Huawei prestou apoio total e que as parceiras desenvolveram em conjunto uma solução de supernó baseada em 128 chips Ascend 950.
Um supernó agrupa processadores para que possam trabalhar em estreita colaboração. As bibliotecas disponibilizam software reutilizável para efetuar cálculos e transferir informações entre chips, reduzindo a quantidade de infraestrutura básica que os programadores têm de criar por si próprios.
O TileLang é uma linguagem de programação concebida para ajudar os programadores a expressar cálculos de IA de forma eficiente. A DeepSeek afirmou que pode simplificar o código e aumentar a eficiência do desenvolvimento, descrevendo-a como uma alternativa com um modelo de programação mais simples do que o CUDA da Nvidia.
O CUDA é central para a posição da Nvidia porque os programadores utilizam as suas ferramentas de programação e bibliotecas de software para executar tarefas nos processadores da empresa. Transferir um sistema de IA para outro chip implica adaptar esse software, além de obter novo hardware.
Ao tornar o código-fonte da sua infraestrutura Ascend aberto, a DeepSeek permite que outros programadores a analisem e adaptem. A vantagem prática é a partilha do trabalho: melhorias nas ferramentas comuns podem ajudar mais do que um programador de modelos a utilizar a mesma plataforma de processadores.
A Huawei afirma que o seu ecossistema Ascend mais alargado já suporta mais de 90 grandes projetos externos de código aberto, incluindo PyTorch, Triton, vLLM e veRL. Diz ainda que o Ascend é oficialmente suportado como plataforma de aceleração do PyTorch, dando aos programadores que utilizam essa estrutura de aprendizagem automática outra forma de recorrer ao hardware da Huawei.
A diferença de desempenho continua a ser grande
O instituto de investigação Epoch AI estima que os chips B300 da Nvidia oferecem cerca de sete vezes o desempenho aritmético bruto dos processadores Ascend 950 da Huawei. Esta comparação quantifica o desafio que a DeepSeek e a Huawei enfrentam na tentativa de tornar o hardware nacional adequado às tarefas de treino mais exigentes.
O desempenho aritmético bruto mede a quantidade de cálculos que um processador consegue realizar. O tempo necessário para treinar um modelo completo também depende da memória, da comunicação, da eficiência do software e da fiabilidade contínua de todo o sistema.
Segundo o relato dos planos da DeepSeek, o treino de um modelo na vanguarda da IA poderá exigir mais de 10 000 chips da Huawei a funcionar em conjunto durante várias semanas. Produzir chips em número suficiente e manter uma instalação tão grande a funcionar são, por isso, partes centrais do projeto.
A Huawei afirma que a geração Ascend 960 duplicará o desempenho, conforme planeado. A empresa está também a investir em formas de ligar muitos processadores de maneira eficiente, tornando o projeto do computador no seu conjunto uma parte importante da estratégia para concorrer com a Nvidia.
A resposta da Huawei é um computador partilhado de maiores dimensões
Segundo a empresa, o Atlas 960E SuperPoD da Huawei pode ser ampliado até 4 096 unidades de processamento neuronal, ou NPU. Uma NPU é um processador concebido para cálculos de IA. A Huawei afirma que o sistema oferece um desempenho de computação FP8 de 8 EFLOPS e até um petabyte de memória de alta largura de banda.
Em termos mais simples, a Huawei propõe um grupo de processadores de IA estreitamente ligados, com um grande conjunto partilhado de memória rápida. FP8 refere-se a um formato numérico de oito bits utilizado em cálculos de IA adequados, enquanto um exaflop representa mil biliões de operações aritméticas por segundo.
A Huawei define um SuperPoD como vários nós de computação ligados por ligações rápidas, com endereçamento unificado da memória, para que funcionem como um único computador lógico. A sua tecnologia UnifiedBus liga computação, armazenamento e outros componentes neste sistema mais amplo.
A Huawei afirma que, nas arquiteturas de servidores tradicionais utilizadas em grandes clusters, a comunicação representa mais de 40% do tempo de treino. As simulações do seu Markov Lab concluíram que um cluster com 100 000 NPU, composto por SuperPoD com cerca de 4 000 NPU, poderia atingir uma utilização da capacidade de computação 2,75 vezes superior à de um cluster formado por servidores com oito NPU cada.
O resultado provém de uma simulação da Huawei e ajuda a explicar a prioridade de conceção da empresa: fazer com que os processadores passem mais tempo a calcular e menos tempo à espera uns dos outros.
Interpretar as diferentes dimensões dos sistemas
A Huawei tem apresentado várias escalas de equipamento de computação. O seu Atlas 950 SuperCluster foi descrito como capaz de ligar até 256 000 placas aceleradoras. O anúncio de setembro descreve uma arquitetura mais recente que liga até 512 000 NPU, ou até um milhão com uma configuração de rede expandida.
Estes números relativos aos clusters referem-se a conjuntos de sistemas interligados. A especificação de 4 096 NPU diz respeito a um único Atlas 960E SuperPoD nos planos de infraestrutura da Huawei.
O analista de tecnologia chinesa Rui Ma também destacou a diferença entre uma configuração do Atlas 960 SuperPoD anteriormente indicada, com 15 488 chips, e o sistema anunciado mais recentemente, com 4 096. A especificação oficial atual da Huawei identifica este último como o Atlas 960E SuperPoD.
Para os compradores, a tarefa prática consiste em associar uma determinada geração de processadores e configuração do sistema à carga de trabalho pretendida. Uma rede anunciada como maior permite ligar mais processadores, enquanto a velocidade e a fiabilidade das ligações determinam a eficácia com que trabalham em conjunto.
Energia, fiabilidade e o teste do treino real
A Huawei afirma que o Atlas 960E utiliza 5 500 unidades de interligação ótica Hi-ONE, em vez dos 48 000 módulos óticos que seriam necessários numa configuração tradicional. A sua tecnologia de ótica próxima dos encapsulamentos usa luz para transportar dados através de ligações compactas instaladas perto do hardware de computação.
A empresa afirma que este projeto reduz o consumo de energia em mais de 550 quilowatts, duplica o tempo de funcionamento do sistema sem avarias e atinge uma disponibilidade de 99,8%. Estas são as especificações declaradas pela Huawei para o sistema.
O trabalho de treino planeado pela DeepSeek testaria a relação entre chips, software e ligações ao longo de cargas de trabalho prolongadas. Uma sessão de treino que dure semanas exige que toda a instalação continue a trocar dados e a progredir, e não apenas que atinja brevemente uma elevada velocidade de cálculo.
A Huawei afirma que mais de 40 modelos já foram treinados nativamente no Ascend e na sua plataforma de software CANN. CANN, abreviatura de Compute Architecture for Neural Networks, fornece software essencial que ajuda as aplicações de IA a utilizar os processadores Ascend.
A contribuição da DeepSeek envolve um destacado programador de modelos neste esforço, tanto na programação como, segundo relatos, na conceção de chips. Os próximos marcos são a utilização planeada do Ascend 950DT até ao final de 2026 e a disponibilidade prometida do 960DT pela Huawei no primeiro trimestre de 2027. Estes passos mostrarão a rapidez com que a parceria consegue passar das ferramentas e do trabalho de conceção para o treino prolongado em hardware chinês.
Pontos-chave
- Segundo relatos, a DeepSeek está a ajudar a Huawei a definir futuros chips de IA, incluindo as respetivas capacidades de cálculo e transferência de dados.
- As empresas já anunciaram ferramentas de programação e trabalho conjunto num sistema com 128 chips Ascend 950.
- Segundo relatos, a DeepSeek pretende começar a treinar modelos com o Ascend 950DT até ao final de 2026.
- A Huawei afirma que o Ascend 960DT estará disponível no primeiro trimestre de 2027 e o Ascend 960PR no terceiro trimestre.
- A Epoch AI estima que o B300 da Nvidia tem cerca de sete vezes o desempenho aritmético bruto do Ascend 950.
- A resposta da Huawei combina chips mais recentes, software aberto e sistemas interligados de maiores dimensões, incluindo o Atlas 960E SuperPoD com até 4 096 NPU.
