딥시크·화웨이, 엔비디아 맞설 '중국판 쿠다' 생태계 키운다

화웨이 어센드용 '타일랭' 등 AI 소프트웨어 오픈소스 공개

128개 어센드 950칩 연결 초대형 AI 시스템 공동 개발

칩·소프트웨어 생태계 함께 키워 엔비디아 의존도 낮추기

딥시크는 이날 화웨이 어센드 플랫폼용 타일랭과 관련 소프트웨어를 깃허브에 오픈소스로 공개했다. [사진=깃허브 홈페이지]

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 30일 화웨이의 AI 칩을 기반으로 AI 프로그램을 개발할 수 있는 소프트웨어를 오픈소스로 공개했다.

엔비디아의 AI 소프트웨어 생태계인 '쿠다(CUDA)'에 대응해 중국산 AI 소프트웨어 생태계를 구축하려는 움직임으로 풀이된다.

중국 첸장만보 등에 따르면 딥시크는 이날 위챗 공식 계정을 통해 화웨이의 AI 가속기인 '어센드(昇騰, 성텅)'용 소프트웨어 도구를 오픈소스로 공개하고 무료로 내려받을 수 있도록 했다. 여기에는 AI 개발에 필요한 고급 프로그래밍 언어 타일랭(TileLang)이 포함됐다.

블룸버그는 타일랭을 엔비디아의 쿠다에 대응할 중국산 AI 개발 도구로 소개했다. 쿠다는 엔비디아 AI 칩의 성능을 활용해 AI 프로그램을 개발할 수 있도록 돕는 소프트웨어 플랫폼이다. 엔비디아는 쿠다를 기반으로 자사 GPU 중심의 AI 생태계를 구축하는 데 성공했다.

딥시크는 이날 새로운 AI 반도체 생태계를 만들려면 먼저 사용하기 쉽고, 동시에 칩의 성능을 최대한 끌어낼 수 있는 프로그래밍 언어가 필요하다며 타일랭 개발 배경을 설명했다.

그러면서 타일랭은 쿠다보다 프로그래밍이 간단해 개발자가 코드를 작성하는 데 걸리는 시간을 줄이고 프로그램 구조도 단순하게 만들 수 있다고 설명했다. 또 다른 고급 프로그래밍 언어보다 AI 칩의 특성을 잘 활용해 하드웨어가 낼 수 있는 최대 성능에 가깝게 작동하도록 설계됐다고도 했다.

특히 이번에 공개된 화웨이 어센드용 타일랭을 이용하면 개발자가 복잡한 칩 명령어를 일일이 다루지 않고도 비교적 간단한 코드로 AI 프로그램을 만들면서도 화웨이 AI칩의 성능을 최대한 활용할 수 있다고 설명했다.

딥시크는 타일랭뿐만 아니라 AI 모델을 효율적으로 훈련하고 실행하는 데 필요한 연산·통신·데이터 처리 관련 소프트웨어도 함께 오픈소스로 공개했다. 여러 핵심 테스트에서 이들 소프트웨어의 연산 및 통신 성능이 화웨이 AI칩이 낼 수 있는 최대 성능에 가까운 수준에 도달했다고 딥시크는 전했다.

딥시크는 어센드 플랫폼용 소프트웨어를 개발하는 과정에서 화웨이 연구팀의 적극적인 지원을 받았다고 밝혔다. 양사는 차세대 AI칩인 어센드 950의 연산 성능과 칩 간 데이터 통신을 최적화하는 한편, 어센드 950을 기반으로 128개 AI칩을 연결한 초대형 시스템도 공동 개발하고 있다.

딥시크는 앞으로도 화웨이와 기술 개발을 이어가면서 개방형 AI 소프트웨어 생태계를 구축하겠다고 밝혔다.

블룸버그는 중국이 미국의 반도체 수출통제에 맞서 미국산 AI 칩과 소프트웨어를 중국산으로 대체하는 생태계를 구축하고 있다며, 이 과정에서 오픈AI와 앤트로픽에 맞서 AI 모델을 개발하는 딥시크와 데이터센터용 AI칩을 자체 생산하는 화웨이 간 협력도 긴밀해지고 있다고 분석했다.

이는 중국이 엔비디아 칩에 대한 의존도를 낮추고 자체적으로 AI 모델을 개발·훈련할 수 있는 기반을 넓히는 데 도움이 될 수 있다는 진단이다.