Huawei、1.6兆パラメータのDeepSeek V4-Proモデルのフルパラメータ後学習を1000個のAscend 910Cチップで完了
DeepSeek v4 Pro 1.6T model post-trained by Huawei on 1000 Ascend 910C chips
Huaweiを含む研究グループが、1.6兆パラメータを持つDeepSeekのV4-Proモデルのフルパラメータ後学習を完了したと発表しました。この学習には、少なくとも1000個のHuawei Ascend 910Cチップが使用されました。この成果は、中国のAIアクセラレータが国内製シリコンで学習クラスのワークロードを処理できるようになったことを示しており、米国の輸出規制下で中国企業がNvidia製ハードウェアから脱却する上で最も困難を抱えていたAIパイプラインの一部です。Ascend 910CはNvidia H100の推論性能の約60%を達成していますが、今回の後学習はモデルの重み全体を更新するもので、フロンティアモデルのゼロからの事前学習能力を示すものではありません。ただし、今回の発表にはベンチマークや学習時間、Nvidia製ハードウェアとの比較などの具体的なデータは含まれていません。
- Huaweiを含む研究グループが、DeepSeek V4-Proモデル(1.6兆パラメータ)のフルパラメータ後学習を、少なくとも1000個のAscend 910Cチップで完了したと発表
中国AI半導体の輸出規制回避シナリオが加速している点が重要。Huawei Ascend 910CがNvidia H100の推論性能60%に留まるとはいえ、1.6兆パラメータ規模のフルパラメータ後学習を1000チップで実行できたことは、中国国内サプライチェーンによる大規模AIワークロード処理の実現可能性を示している。ベンチマークや学習時間の詳細データは開示されていないため割り引いて見る必要があるが、米中半導体デカップリングが中国AI企業の選択肢を狭める中で、昇降代替品の実用性が高まっている点は、半導体サプライチェーンやGPU代替市場を注視する投資家にとって無視できないトレンドである。