Huawei sprístupňuje svoj CANN AI GPU toolkit ako open source, aby vyzval proprietárnu platformu CUDA spoločnosti Nvidia.
Takmer 20-ročná dominancia CUDA uzamkla vývojárov výlučne do hardvérového ekosystému spoločnosti Nvidia.
CANN poskytuje viacvrstvové programovacie rozhrania pre AI aplikácie na Huawei Ascend AI GPU.
Huawei oznámil plány na open source sprístupnenie svojho softvérového nástroja CANN pre Ascend AI GPU, čo je krok, ktorý je priamo zameraný na dlhodobú dominanciu CUDA spoločnosti Nvidia.
CUDA, často opisovaná ako uzavretá „priekopa“ alebo „močiar“, je už roky vnímaná niektorými ako bariéra pre vývojárov, ktorí hľadajú kompatibilitu medzi platformami.
Jej úzka integrácia s hardvérom Nvidia uzamkla vývojárov do ekosystému jedného dodávateľa na takmer dve desaťročia, pričom spoločnosť zablokovala všetky snahy o prenesenie funkcionality CUDA na iné architektúry GPU prostredníctvom prekladových vrstiev.
CANN, skratka pre Compute Architecture for Neural Networks, je heterogénny výpočtový rámec spoločnosti Huawei, ktorý má pomôcť vývojárom vytvárať AI aplikácie pre jej Ascend AI GPU.
Architektúra ponúka viacero programovacích vrstiev, čo dáva vývojárom možnosti na vytváranie aplikácií na vysokej úrovni aj aplikácií náročných na výkon.
V mnohých smeroch je to ekvivalent CUDA spoločnosti Huawei, ale rozhodnutie otvoriť jej zdrojový kód signalizuje zámer rozvíjať alternatívny ekosystém bez obmedzení proprietárneho modelu.
Huawei už údajne začal rokovania s poprednými čínskymi hráčmi v oblasti AI, univerzitami, výskumnými inštitúciami a obchodnými partnermi o prispievaní do open source komunity pre vývoj Ascend.
Toto oslovenie by mohlo urýchliť vytváranie optimalizovaných nástrojov, knižníc a AI rámcov pre GPU spoločnosti Huawei, čo by ich potenciálne spravilo atraktívnejšími pre vývojárov, ktorí sa v súčasnosti spoliehajú na hardvér Nvidia.
Výkon AI hardvéru spoločnosti Huawei sa neustále zlepšuje, pričom sa tvrdí, že určité čipy Ascend dokážu za špecifických podmienok prekonať procesory Nvidia.
Správy, ako napríklad výsledky benchmarku CloudMatrix 384 proti Nvidia s DeepSeek R1, naznačujú, že výkonnostná trajektória spoločnosti Huawei sa približuje.
Samotný surový výkon však nezaručí migráciu vývojárov bez ekvivalentnej softvérovej stability a podpory.
Aj keď open source sprístupnenie CANN by mohlo byť pre vývojárov vzrušujúce, jej ekosystém je v počiatočných štádiách a nemusí sa ani zďaleka podobať na CUDA, ktorá sa zdokonaľuje už takmer 20 rokov.
Aj pri open source statuse môže prijatie závisieť od toho, ako dobre CANN podporuje existujúce AI rámce, najmä pre vznikajúce pracovné zaťaženia vo veľkých jazykových modeloch (LLM) a nástrojoch na písanie pomocou AI.
Rozhodnutie spoločnosti Huawei by mohlo mať širšie dôsledky než len pohodlie pre vývojárov, pretože open source sprístupnenie CANN je v súlade so širším čínskym úsilím o technologickú sebestačnosť v AI výpočtoch, čo znižuje závislosť od západných výrobcov čipov.
V súčasnom prostredí, kde americké obmedzenia cielia na hardvérový export spoločnosti Huawei, sa budovanie robustného domáceho softvérového balíka pre AI nástroje stáva rovnako kritickým ako zlepšovanie výkonu čipov.
Ak sa spoločnosti Huawei podarí úspešne podporiť živú open source komunitu okolo CANN, mohlo by to predstavovať prvú vážnu alternatívu ku CUDA po rokoch.
Stále však výzva nespočíva len v dostupnosti kódu, ale aj v budovaní dôvery, dokumentácie a kompatibility v rozsahu, ktorý dosiahla spoločnosť Nvidia.
