CANN und seine Bedeutung verstehen
CANN ist die heterogene Computing-Architektur von Huawei, die für den Betrieb der Ascend-KI-GPUs entwickelt wurde. Sie wurde 2018 entwickelt und dient als Huaweis Gegenstück zur CUDA-Plattform von NVIDIA. Sie bietet mehrschichtige Programmierschnittstellen – von Optimierungen auf niedriger Ebene bis hin zu KI-Abstraktion auf höherer Ebene -, die auf KI-Arbeitslasten zugeschnitten sind. Es lässt sich mit Frameworks wie MindSpore, PyTorch, TensorFlow, ONNX und anderen integrieren und erleichtert so den Einsatz von Modellen in unterschiedlichen Anwendungen.
Die Entscheidung für Open-Source-CANN markiert einen wegweisenden Strategiewechsel. Beim Ascend Computing Industry Development Summit verkündete Huawei-CEO Xu Zhijun diesen Schritt, um ein transparentes Ascend-Ökosystem voranzutreiben und die KI-Innovationen unter Entwicklern, Hochschulen sowie Partnern aus der Wirtschaft entscheidend zu beschleunigen.
Die strategische Motivation für das Open-Sourcing von CANN
Die Entscheidung von Huawei ist vor allem auf drei Faktoren zurückzuführen:
Verringerung globaler Abhängigkeiten
Angesichts der anhaltenden US-Exportbeschränkungen versucht Huawei, durch die Freigabe zentraler Infrastrukturen stärkere inländische KI-Fähigkeiten aufzubauen. Dies steht im Einklang mit nationalen Strategien zur Erlangung technologischer Souveränität.
Entwicklung eines alternativen Software-Ökosystems
CUDA hat sich aufgrund seiner ausgereiften Bibliotheken, Entwickler-Tools und Integrationen durchgesetzt. Huawei möchte durch Partnerschaften mit führenden chinesischen KI-Unternehmen und -Institutionen ein paralleles Ökosystem aufbauen, in der Hoffnung, den Netzwerkeffekt von CUDA wiederholen zu können.
Förderung der Interoperabilität
Ein wichtiger Aspekt ist die Integration mit Frameworks wie PyTorch und ONNX, die eine einfachere Mobilität von KI-Modellen auf Ascend-Hardware ermöglichen. Dieser Ansatz zielt auf eine nahtlose Entwicklererfahrung ab und bietet praktikable Alternativen zur CUDA-Bindung.
Das CUDA-Monopol: Warum ist es so schwer anzufechten?
NVIDIAs CUDA hat ein beachtliches Ökosystem geschaffen:
- Langfristige Reife: Über zwei Jahrzehnte stetige Weiterentwicklung.
- Umfangreiche Bibliotheken: Hochoptimierte Module für Deep Learning, wie cuDNN und cuBLAS.
- Framework-Kompatibilität: Tiefe Integration mit PyTorch und TensorFlow.
- Entwicklergemeinschaft: Eine große Basis an gemeinsamem Wissen und Unterstützung bei der Fehlerbehebung.
Darüber hinaus schränkt NVIDIA die Kompatibilität ein, indem es Übersetzungsschichten (wie ZLUDA) blockiert und die Verwendung von CUDA auf Nicht-NVIDIA-Hardware über die Lizenzierung verhindert, wodurch sein Monopol gestärkt wird.
Branchenanalyse: Kann CANN die Lücke schließen?
Optimismus und Schwung
- Branchenbeobachter betrachten die Open-Source-Strategie als potenziell transformativ – möglicherweise das erste ernstzunehmende Tool, das es mit CUDA aufnehmen kann.
- Die Integration mit Frameworks wie ONNX und PyTorch ist von entscheidender Bedeutung und bereits im Gange, um eine Brücke zu bestehenden Arbeitsabläufen zu schlagen.
- Die Leistung der Ascend-Chips verbessert sich weiter, insbesondere bei Inferenz-Workloads, die kollaborative Modelle wie DeepSeek verwenden, was die Hardwaretauglichkeit erhöht.
Realistische Reservierungen
- Experten warnen davor, dass der Aufbau eines Ökosystems, das so reichhaltig ist wie das von NVIDIA, Jahre und viel Engagement erfordern wird.
- In den Rückmeldungen der Entwickler wird häufig auf die Komplexität und Instabilität von CANN verwiesen. Ein bezeichnender Kommentar beschreibt den Ascend-Workflow als „eine Straße voller Fallstricke“ – ein Hinweis auf Bedenken hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit.
- Das Fehlen einer soliden Community, einer Dokumentation und eines Echtzeit-Supports stellt nach wie vor eine große Herausforderung dar.
- Ohne nahtlose Kompatibilität und ausgereifte Werkzeuge bleiben die Umstellungskosten für CUDA-Anwender hoch.
Aufbau eines alternativen Ökosystems: Die Strategie von Huawei
Um CUDA effektiv herauszufordern, plant Huawei, ein robustes Ökosystem zu schaffen:
- Gemeinsame Initiativen (CANN Open Source Co-Konstruktion): Einbindung von Wissenschaftlern, Partnern und Anbietern in die gemeinsame Entwicklung.
- Unterstützung für KI-Frameworks: Sicherstellung der Zusammenarbeit von CANN mit PyTorch, TensorFlow, MindSpore, ONNX, Jittor und anderen.
- Persönliche Unterstützung: Einbindung von Ingenieuren prominenter Unternehmen wie Baidu und Tencent, um CUDA-basierte Workflows zu portieren.
- Nutzung von nationalen Initiativen: Unterstützung von inferenzoptimierten Modellen wie DeepSeek, um die Attraktivität der Hardware zu erhöhen.
Kann CANN das CUDA Monopol brechen?
Kurzfristiger Ausblick
- Es ist unwahrscheinlich, dass sie sofort eine glaubwürdige globale Alternative darstellt.
- Günstige Auswirkungen im Inland, insbesondere unter geopolitischem und marktspezifischem Druck.
- Starke Abhängigkeit von der Leistungsparität, verbesserter Erfahrung der Entwickler und Kompatibilität.
Mittel- bis langfristiges Potenzial
- Mit zunehmender Unterstützung durch die Gemeinschaft und besserer Dokumentation kann die Akzeptanz steigen.
- Größere Überlebensfähigkeit, wenn NVIDIA seine Dominanz angesichts der zunehmenden Regulierungs- und Wettbewerbsdynamik nicht ausbauen kann.
- Die zunehmende Abhängigkeit von offenen Standards (wie ONNX) kann die Bindung an einen Anbieter verringern.
Schlussfolgerung
Die Entscheidung von Huawei, CANN als Open Source zu veröffentlichen, ist ein strategischer und potenziell wegweisender Schritt in der KI-Hardware-Software-Landschaft. Als direkte Herausforderung für NVIDIAs CUDA zielt sie darauf ab, ein kollaboratives Ökosystem zu fördern, die Abhängigkeit von proprietären Systemen zu verringern und die KI-Souveränität in China zu unterstützen.
Der Weg dorthin ist steil. Das etablierte Ökosystem von CUDA, die robusten Bibliotheken und die aktiven Entwicklergemeinschaften lassen sich nicht so leicht verdrängen. Durch anhaltende Bemühungen in den Bereichen Kompatibilität, Dokumentation, Leistung und Community-Aufbau könnte Huawei jedoch beginnen, diese Dominanz zu brechen.
Indem Huawei auf Offenheit und die Entwicklung eines Ökosystems setzt, ist das Unternehmen nicht nur ein Konkurrent, sondern gibt auch eine neue Richtung für die KI-Softwareinfrastruktur vor.
FAQs: Huawei CANN vs. CUDA
Was ist CANN?
Die Compute Architecture for Neural Networks von Huawei – ein KI-Software-Stack speziell für Ascend-KI-Hardware.
Warum jetzt als Open Source?
Um Innovationen zu beschleunigen, die Unterstützung des Ökosystems aufzubauen und die Unabhängigkeit inmitten der US-Exportbeschränkungen zu wahren.
Kann es CUDA weltweit ersetzen?
Noch nicht. Das CUDA-Ökosystem ist nach wie vor ausgereifter. Aber CANN bietet eine inländische Alternative und einen möglichen langfristigen Konkurrenten.
Unterstützt CANN gängige KI-Frameworks?
Ja – die Abdeckung umfasst PyTorch, TensorFlow, ONNX, MindSpore und andere.
Wie fördert Huawei die Akzeptanz?
Durch Open-Source-Initiativen, technische Zusammenarbeit, Kompatibilitätstools wie torch_npu und die Einbindung von Ingenieuren in Partnerunternehmen.
