출처: https://mp.weixin.qq.com/s/R-1u2exLwZMOu7AITyU5kg 스타 마켓 데일리(STAR Market Daily)의 한 기자가 산업 공급망 내부 여러 출처로부터 DeepSeek의 차세대 대규모 모델인 DeepSeek V5가 Ascend 칩을 사용하여 사전 학습될 계획이라는 사실을 입수했습니다. 이전에는 Huawei의 Ascend 칩이 주로 DeepSeek의 대규모 모델에 대한 추론(inference) 작업에 활용되었습니다.
공개된 정보에 따르면, DeepSeek 모델을 Ascend 플랫폼에서 대규모로 배포한 것은 2025년 설날 무렵 이루어졌습니다. Zhejiang University의 미디어 및 국제 문화 대학 교외 학장인 Fang Xingdong은 자신의 저서 『The Rise of Ascend』에서 Huawei의 고위 경영진이 2025년 1월 28일 DeepSeek에게 Huawei Cloud가 신속한 지원을 제공하라는 지시를 내렸다고 언급합니다. 설날 전야부터 설날 둘째 날 사이에 Huawei와 DeepSeek은 3,000개 이상의 Ascend 칩 배포 및 검증을 완료했으며, 이를 통해 Huawei Cloud의 Guian 데이터 센터에서 DeepSeek-V3/R1 모델을 성공적으로 호스팅했습니다.
이 책은 또한 DeepSeek의 폭발적인 성장이 Ren Zhengfei에게 큰 활력을 주었다고 언급하며, 설날 기간 동안 그가 개인적으로 Huawei Cloud와 관련 제품 팀에 트래픽 급증 관리를 지시했다고 합니다. 같은 해 1월에는 SiliconFlow와 Huawei Cloud가 Ascend 플랫폼 기반으로 DeepSeek-V3 및 R1의 추론 서비스를 출시했습니다.
2026년 4월 DeepSeek-V4가 출시된 후, Huawei는 '칩과 모델 간의 시너지'를 통해 자사의 전체 Ascend '슈퍼노드(super-node)' 제품군이 DeepSeek V4 모델 시리즈에 포괄적인 지원을 제공할 수 있다고 밝혔습니다. 공식 API 페이지에서 DeepSeek은 V4-Pro 모델의 서비스 처리량(service throughput)이 고성능 컴퓨팅 파워 가용성에 여전히 제약을 받고 있음을 언급했으나, 연말 하반기에 Ascend 950 슈퍼노드 시리즈가 대중 시장에 출시되면 Pro 버전의 가격이 크게 인하될 것으로 예상하고 있습니다.
DeepSeek은 Huawei Ascend 컴퓨팅 플랫폼에 맞춰 설계된 인프라 구성 요소들을 9월 30일에 오픈소스로 공개했습니다. 여기에는 TileLang 고수준 언어 컴파일러 도구, 고성능 컴퓨팅 라이브러리(예: DeepGEMM, FlashMLA, TileKernel, DeepSelect) 및 분산 통신 라이브러리인 DeepEP이 포함되며, 이 모든 구성 요소는 이전에 NVIDIA 플랫폼용으로 공개되었던 오픈소스 구성 요소들과 상응합니다. Huawei는 공동 정의된 "Ascend SuperPoD Flex" 아키텍처와 UBL128 네트워킹 솔루션을 제공했을 뿐만 아니라, TileLang을 지원하기 위해 Ascend C 프로그래밍 인터페이스와 저수준 명령어 세트를 개방했습니다. 이는 DeepSeek이 단순히 추론(inference)에 Ascend를 사용하는 것을 넘어, 훈련과 추론 모두의 기반이 되는 인프라 자체에 근본적인 수준에서 체계적으로 맞춰가고 공동 개발하고 있다는 점에서 중요합니다. 현재 국내 컴퓨팅 파워 배치는 주로 추론에 집중되어 있으며, 훈련 분야에서는 추가적인 진전이 필요합니다. 최근 Shenzhen Hetao College AI Training Platform, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen Big Data Research Institute 및 Huawei의 관련 팀들로 구성된 프로젝트 팀은 국내 Ascend 910C 프로세서를 기반으로 하는 AI 컴퓨팅 클러스터를 활용하여 1.6조 개의 파라미터 규모의 대규모 모델인 DeepSeek-V4-Pro의 전체 파라미터 사후 훈련(post-training)을 완료했습니다. 이 과정에는 초기 사전 훈련 단계는 포함되지 않았다는 점에 유의해야 합니다. 국내 칩의 추론 분야 검증이 업계 신뢰를 높였지만, 훈련 생태계를 이전하는 데 따르는 비용은 시장의 궁극적인 잠재력을 결정할 중요한 변수로 남아 있습니다.
DeepSeek의 차세대 대규모 모델들이 화웨이(Huawei)의 Ascend 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 사전 학습된다면, 이는 오랫동안 회의론에만 직면했던 질문에 처음으로 답할 것이다: "중국의 최고 수준 대규모 모델은 국내 컴퓨팅 하드웨어로 사전 학습시킬 수 있는가?" /u/hedgehog0 [link] [comments]