Xu hướng phát triển nền tảng tính toán AI tự chủ tại Trung Quốc

Trong bối cảnh đó, DeepSeek và Huawei đang mở rộng công cụ phát triển cho nền tảng Ascend, cho thấy nỗ lực xây dựng một hệ sinh thái AI có mức độ tự chủ cao hơn và giảm sự phụ thuộc vào CUDA của Nvidia.

Từ CUDA đến hệ sinh thái phần mềm Ascend

CUDA (Compute Unified Device Architecture) là nền tảng tính toán song song do NVIDIA phát triển, cho phép lập trình viên khai thác sức mạnh của GPU để tăng tốc các tác vụ tính toán, đặc biệt trong AI và học sâu. CUDA đã tạo ra lợi thế lớn cho Nvidia không chỉ nhờ GPU mà còn bởi hệ sinh thái phần mềm được phát triển trong nhiều năm. Vì vậy, muốn hình thành một nền tảng cạnh tranh, phần cứng mạnh là chưa đủ; các nhà sản xuất còn phải giải quyết bài toán về ngôn ngữ lập trình, compiler, thư viện và khả năng giúp lập trình viên khai thác phần cứng một cách thuận tiện.

Ngày 30/9, Reuters đưa tin DeepSeek và Huawei đã cùng phát triển hạ tầng lập trình dành cho Ascend. Ascend là dòng bộ xử lý AI do Huawei phát triển, được thiết kế để phục vụ huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo. Huawei hỗ trợ quá trình xây dựng nền tảng, trong khi hai bên tối ưu cả tính toán và truyền thông cho một hệ thống “supernode” sử dụng 128 chip Ascend 950. Đáng chú ý, DeepSeek nhấn mạnh vai trò của TileLang, một ngôn ngữ lập trình cấp cao, mã nguồn mở dành cho chip AI, với mục tiêu đơn giản hóa logic mã và nâng cao hiệu quả phát triển.

Hệ thống Huawei Ascend SuperNode dành cho tính toán AI. Nguồn:Reuters/Huawei.

Theo DeepSeek, một hệ sinh thái phần mềm GPU có khả năng tự chủ cần trước hết một ngôn ngữ cấp cao vừa dễ lập trình, vừa có khả năng khai thác hiệu năng phần cứng. Đây chính là khoảng trống mà TileLang hướng tới. Về dài hạn, cách tiếp cận này có thể giúp giảm chi phí chuyển đổi đối với lập trình viên khi làm việc trên những kiến trúc tăng tốc AI ngoài Nvidia.

SuperPoD và bài toán mở rộng năng lực tính toán

Song song với phần mềm, Huawei đang mở rộng Ascend ở cấp độ hệ thống. Tại HUAWEI CONNECT 2026, hãng giới thiệu Atlas 960E SuperPoD, sử dụng UnifiedBus và công nghệ kết nối quang Hi-ONE. Theo Huawei, một SuperPoD có thể mở rộng tới 4.096 NPU, đạt năng lực tính toán 8 EFLOPS ở FP8 và 16 EFLOPS ở FP4. Hệ thống sử dụng khoảng 5.500 Hi-ONE, qua đó thay thế nhu cầu sử dụng khoảng 48.000 module quang 800G theo kiến trúc kết nối truyền thống; Huawei tuyên bố thiết kế này có thể giảm hơn 550 kW điện năng tiêu thụ và đạt mức khả dụng hệ thống 99,8%. Đây là các thông số kỹ thuật do Huawei công bố tại sự kiện.

Huawei giới thiệu Atlas 960E SuperPoD tại HUAWEI CONNECT 2026. Nguồn: Huawei, 2026.

Quy mô có thể tiếp tục tăng khi nhiều SuperPoD được kết nối thành SuperCluster. Theo Huawei, kiến trúc hai tầng, bốn mặt phẳng Clos có thể kết nối tối đa 512.000 NPU; khi kết hợp với cấu trúc multi-rail, quy mô thiết kế có thể đạt một triệu NPU. Những con số này cho thấy trọng tâm của tính toán AI đang dần chuyển từ hiệu năng của một chip riêng lẻ sang khả năng phối hợp một số lượng rất lớn bộ xử lý.

Từ cạnh tranh chip đến cạnh tranh nền tảng

Ở lớp phần mềm, Huawei cũng đang mở CANN (Compute Architecture for Neural Networks) theo hướng nguồn mở và phát triển dựa vào cộng đồng. Khi đặt CANN, TileLang và các thư viện tính toán bên cạnh Ascend và kiến trúc SuperPoD, có thể thấy một ngăn xếp công nghệ đang được hình thành như hình bên dưới:

Kiến trúc tổng thể của hệ sinh thái tính toán AI Ascend.

Tuy nhiên, Ascend chưa thể nhanh chóng thay thế CUDA, khi Nvidia vẫn có lợi thế lớn về hệ sinh thái phần mềm, công cụ và cộng đồng lập trình viên. Bên cạnh đó, nhiều thông số của SuperPoD hiện chủ yếu dựa trên công bố của Huawei và cần thêm đánh giá độc lập trong thực tế.

Điểm đáng chú ý là cuộc cạnh tranh AI đang vượt ra ngoài phạm vi của từng con chip. Sự hợp tác giữa DeepSeek và Huawei cho thấy Trung Quốc đang phát triển đồng thời phần cứng, công cụ lập trình và hạ tầng tính toán. Vì vậy, cuộc đua AI không chỉ nằm ở hiệu năng chip, mà còn ở khả năng kết nối hàng nghìn bộ xử lý và xây dựng một nền tảng đủ thuận tiện để thu hút các nhà phát triển.

Phạm Đức Thành
Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp

Tài liệu tham khảo

[1] Reuters, “DeepSeek partners with Huawei to develop chip programming tools, reducing reliance on Nvidia,” Sep. 30, 2026. [Online]. Available:
https://www.reuters.com/world/asia-pacific/deepseek-partners-with-huawei-develop-chip-programming-tools-reducing-reliance-2026-09-30/
[2] Huawei, “Huawei Launches the World's First NPO-based SuperPoD – the Atlas 960E SuperPoD,” Sep. 17, 2026. [Online]. Available:
https://www.huawei.com/en/news/2026/9/hc-ascend960-supernode
[3] NVIDIA, “CUDA Toolkit Documentation,” NVIDIA Developer. [Online]. Available:
https://docs.nvidia.com/cuda/