華為與DeepSeek深度合作,或推動中國AI自主創新

華為與DeepSeek深度合作,或推動中國AI自主創新

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華為與DeepSeek達成戰略合作,推出基於鴻蒙操作系統的小藝助手接入DeepSeek模型,助力中國AI技朮自主創新,推動全球智能化發展。

近日,中國AI初創公司深度求索/DeepSeek開源模型DeepSeek-R1和V3系列,憑借“3%成本對標OpenAI的技朮突破,引發了全球科技圈的廣泛關注,迎來了所謂的“DeepSeek時刻”。

為了在這場全球科技風暴中占得一席之地,中國不少云計算巨頭也紛紛爭相部署DeepSeek大模型,僅在短短一周內就掀起了一波合作熱潮。繼2月4日華為云宣布首發并上線基於華為云昇騰云服務的DeepSeek-R1/V3推理服務后,華為再次傳來喜訊。

華為小藝已接入DeepSeek

2月5日,華為宣布,基於原生鴻蒙操作系統的“小藝助手”App已成功接入DeepSeek。現在,升級至原生鴻蒙操作系統的華為用戶可以通過“小藝助手App-發現-智能體廣場”與DeepSeek-R1進行互動,享受更加無縫的AI體驗。

用戶需要將“小藝助手”更新至11.2.10.310版本或更高版本,升級后只需在底部導航欄點擊“發現”選項,即可輕松進入智能體廣場,探索DeepSeek-R1 Beta版的丰富功能和全新體驗。

華為小藝是華為推出的智慧語音助手,支持通過語音啟動應用和服務,進行多輪對話,獲取信息并發布指令

在2024年10月的原生鴻蒙之夜暨華為全場景發布會上,華為首次將原生AI能力融入操作系統,推出了升級版的AI助理“小藝”。在槃古大模型的加持下,“小藝”的能力全面提升,具備更強的感知與推理能力,能夠支持23種Top場景記憶感知,任務成功率超過90%,知識量突破萬億。

不久前,華為常務董事余承東也對外透露,華為將推出整合更多智能服務的“小藝App”,其亮點之一是支持健康顧問、文案寫手等多種智能體,能夠根據不同場景需求為用戶提供定制化服務,大幅擴展手機AI助手的適用范圍。

業內專家對華為小藝合DeepSeek的合作,認為華為小藝的接入為DeepSeek等AI產品提供了完美的集成,極大改善了用戶體驗。DeepSeek-R1 Beta版依托先進的機器學習與自然語言處理技朮,使得智能體在與用戶交互時更加智能與人性化。與此同時,用戶對此也紛紛好評。“這真是一次強強聯合!不僅提升了用戶的智能交互體驗,還讓小藝變得更加智能。”一位用戶表示。

早在2月4日,DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-V2、Janus-Pro正式上線昇騰社區,支持一鍵獲取DeepSeek系列模型,支持昇騰硬件平台上開箱即用,推理快速部署,帶來更快、更高效、更便捷的AI開發和應用體驗,歡迎廣大開發者體驗使用。華為云對此表示,憑借其自研的推理加速引擎,雙方合作部署的DeepSeek模型能夠達到與全球高端GPU部署模型相媲美的效果。

這一合作標志着華為在AI處理器領域的重要進展,特別是在降低對英偉達GPU依賴的方向上邁出了關鍵一步。昇騰處理器的不斷進化,不僅提升了中國芯片在推理任務中的表現,也使得中國在全球AI競爭中擁有更大的自主權和話語權。

華為推出可降低對英偉達依賴的AI晶片

近日,華為最新發布的AI處理器“昇騰 910C”號稱在性能上可與英偉達/Nvidia H100 GPU媲美。根據DeepSeek研究團隊的測試,在推理任務中,昇騰 910C的效能達到了H100的60%。盡管昇騰 910C并非目前最強的AI芯片,但其推出的意義在於幫助降低中國對NVIDIA GPU的依賴。

DeepSeek團隊的實測數據表明,華為昇騰 910C處理器在推理性能方面超出了預期。如果通過手動優化CUNN核心,性能還有進一步提升的空間。此外,DeepSeek對昇騰處理器的原生支持,以及其PyTorch庫可實現CUDA到CUNN的無縫轉換,使得華為硬件能夠更輕松地融入AI工作流。

這一進展表明,盡管受到美國政府制裁,并且無法獲得台積電的先進制程技朮,華為的AI處理器能力仍在快速提升。華為與中芯國際在2019至2020年間成功追趕上台積電的技朮,生產出可與A100和H100處理器相媲美的芯片。盡管如此,昇騰 910C仍然不是AI訓練的最佳選擇,NVIDIA的GPU仍然占據着市場的領先地位。

DeepSeek表示,“長周期訓練的穩定性仍是中國芯片最大的挑戰。”這主要涉及NVIDIA軟硬件生態系統的深度整合,CUDA的護城河已經存在了二十多年。盡管推理性能仍有提升空間,但持續的訓練工作負載仍需要華為在軟硬件整合方面做出更多改進。

昇騰910C釆用chiplet封裝,集成了約530億個晶體管。過去,昇騰 910的運算芯片釆用台積電N7+制程,而昇騰 910C則由中芯國際釆用第二代7納米級(N+2)制程制造。

有專家預測,隨着AI模型逐漸向“Transformer架搆”(如GPT、BERT等)發展,CUDA和PyTorch編譯器的重要性可能會下降。而DeepSeek團隊在軟硬件優化方面的專業能力,也有望大幅減少對NVIDIA的依賴,并節省大量成本。然而,要在全球競爭中占據一席之地,中國仍需克服長期訓練穩定性的問題,進一步完善其人工智能計算基礎設施。

這不僅是技朮領域的創新突破,更代表了中國在全球AI生態系統中的持續崛起。隨着中國AI處理器的不斷發展,未來中國有望減少對外國技朮的依賴,推動自主創新,實現更加安全、可控的智能化發展。這將為全球AI產業提供全新的競爭格局,并為各行各業的智能化轉型注入更強勁的動力。

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