DeepSeek V4 시리즈, 획기적인 연구 구현에 Huawei Ascend AI 칩 활용

DeepSeek V4 시리즈, 전체 훈련 파이프라인을 위한 Huawei Ascend AI 칩으로 획기적인 성과 달성

중국의 인공 지능 역량이 크게 발전한 DeepSeek V4 시리즈는 Huawei의 Ascend AI 프로세서를 사용하여 사후 훈련을 성공적으로 완료했으며, 이는 중국이 고성능 컴퓨팅 분야에서 기술적 자급자족을 추구하는 데 중요한 이정표를 세웠습니다. 이번 개발은 Ascend 칩이 이미 DeepSeek V4 모델 추론에 활용되었던 이전 구현을 기반으로 구축되었으며, 이제 그 기능을 계산 집약적인 사후 훈련 단계로 확장합니다.

DeepSeek의 진화와 Ascend 칩과의 관계

DeepSeek V4 시리즈는 중국 내 대규모 언어 모델 개발의 최첨단을 대표하며, V4 Pro 모델은 향상된 기능과 매개변수로 인해 특히 주목할 만합니다. 처음에 이러한 모델은 학습된 모델을 실행하여 출력을 생성하는 프로세스인 추론에만 Huawei의 Ascend AI 칩을 활용했습니다. 그러나 최근 동일한 하드웨어 플랫폼에서 사후 교육을 완료한 성과는 패러다임의 변화를 의미합니다.

최적화, 미세 조정, 정렬 프로세스가 포함된 사후 학습은 추론보다 계산적으로 훨씬 더 까다롭습니다. 국내 AI 칩에서 이 단계를 성공적으로 실행하는 것은 중국 고성능 컴퓨팅 생태계의 상당한 진전을 입증하고 외국 기술에 대한 의존도를 줄이는 것입니다.

Huawei Ascend AI 칩: 중국의 AI 야망 강화

화웨이의 AI 프로세서 Ascend 시리즈는 중국 기술 독립 전략의 초석으로 떠올랐습니다. 인공 지능 워크로드를 위해 특별히 설계된 이 칩은 각 세대마다 점진적으로 향상된 성능을 제공합니다. 최신 반복은 엄청난 양의 학습 요구 사항을 처리하고 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 데 필요한 계산 능력을 제공합니다.

Ascend 아키텍처에는 AI 워크로드에 특히 적합한 여러 가지 혁신 기능이 통합되어 있습니다.

• AI 훈련에 최적화된 고대역폭 메모리 시스템
• 신경망에서 흔히 사용되는 행렬 연산을 위해 설계된 특수 처리 장치
• 여러 칩에 걸쳐 효율적인 확장을 가능하게 하는 고급 상호 연결 기술
• 주요 딥 러닝 프레임워크를 지원하는 소프트웨어 생태계

기술적 성과: Ascend 프로세서에 대한 사후 교육 완료

V4 Pro 모델의 Ascend 프로세서 사후 교육 완료는 다차원적인 기술적 성과를 나타냅니다. 이 성과를 뒷받침하는 연구 회사는 몇 가지 과제를 극복해야 했습니다.

첫째, DeepSeek V4 Pro와 같은 학습 후 대형 모델에 대한 메모리 및 계산 요구 사항이 상당합니다. 팀은 Ascend 아키텍처에 대한 훈련 프로세스를 최적화하기 위해 잠재적으로 모델 병렬성, 혼합 정밀도 훈련, 맞춤형 커널 최적화를 포함하는 고급 기술을 구현해야 했습니다.

둘째, 초기 훈련에 사용된 것과 다른 하드웨어 플랫폼에서 훈련 후 수치적 안정성과 수렴을 보장하려면 신중한 구현과 검증이 필요했습니다. 팀에서는 결과가 기대와 일치하고 모델의 성능 특성을 유지하는지 확인해야 했습니다.

셋째, 소프트웨어 스택은 Ascend 환경에 맞게 완전히 조정되거나 최적화되어 이러한 프로세서의 특정 명령어 세트 및 메모리 계층 구조와의 호환성을 보장해야 했습니다.

중국 AI 산업에 대한 시사점

이러한 혁신은 중국의 인공 지능 환경에 몇 가지 중요한 의미를 갖습니다.

• 의존도 감소: 중국은 고급 AI 모델을 국내에서 훈련할 수 있는 능력을 입증함으로써 외국 컴퓨팅 하드웨어, 특히 AI 훈련 시장을 지배해 온 NVIDIA GPU에 대한 의존도를 줄였습니다.
• 개발 가속화: 국내 하드웨어에서 사용할 수 있는 완전한 훈련 파이프라인을 통해 중국 AI 회사는 잠재적으로 공급 제약이나 수출 제한에 직면하지 않고 모델 개발을 더 빠르게 반복할 수 있습니다.
• 비용 효율성: 국내 생산이 확대됨에 따라 AI 교육 인프라 비용이 감소하여 더 다양한 조직에서 고급 AI 기능에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
• 기술 주권: 이번 성과는 글로벌 AI 경쟁에서 중국의 입지를 강화하고 국가의 광범위한 기술 독립 목표에 기여합니다.

도전과 앞으로의 방향

이러한 중요한 성과에도 불구하고 중국이 AI 리더십을 추구하는 데에는 여전히 과제가 남아 있습니다. Ascend 프로세서에서 사후 훈련이 완료되었지만 DeepSeek V4 규모의 모델 초기 훈련에는 여전히 한계가 있을 수 있습니다. 전체 학습 파이프라인을 처음부터 새로 만드는 것은 훨씬 더 큰 컴퓨팅 문제를 의미합니다.

또한 AI 모델의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 컴퓨팅 성능에 대한 수요도 증가할 것입니다. 향후 개발은 다음에 중점을 둘 것입니다:

• AI 훈련 워크로드를 위한 Ascend 아키텍처 추가 최적화
• Ascend 칩의 더 큰 구성으로 확장
• 더 적은 계산 리소스로 비슷한 결과를 얻을 수 있는 보다 효율적인 알고리즘 개발
• 다양한 AI 프레임워크와 도구를 지원하기 위한 소프트웨어 생태계 확장

결론: 중국 AI 여정의 이정표

Huawei Ascend AI 프로세서에 대한 DeepSeek V4 Pro 모델의 사후 교육이 성공적으로 완료된 것은 중국 인공 지능 개발에 있어서 중요한 이정표입니다. 이 성과는 국내 AI 하드웨어의 성숙도가 높아지고 중국 기술 생태계의 역량이 커지고 있음을 보여줍니다.

중국이 AI 인프라에 지속적으로 투자하고 개발함에 따라 이와 같은 혁신이 점점 일반화되어 더욱 다양하고 경쟁력 있는 글로벌 AI 환경에 기여할 것입니다. 국내 하드웨어에서 고급 AI 모델을 훈련시키는 능력은 기술적 성취일 뿐만 아니라 점점 더 기술이 주도되는 세상에서 전략적 이점이기도 합니다.

앞으로 Ascend와 같은 고급 AI 칩과 DeepSeek V4 시리즈와 같은 혁신적인 모델의 통합이 가속화되어 산업을 변화시키고 중국 및 그 외 지역의 기술 환경을 재편성할 수 있는 새로운 애플리케이션과 기능을 주도하게 될 것입니다.

DeepSeek V4 시리즈는 추론을 위해 Huawei Ascend AI 칩에서 실행되지만 최신 시나리오에서는 한 연구 회사에서 V4 Pro 모델의 사후 훈련을 완료하기 위해 Ascend 프로세서를 사용했습니다. 이는 중국 AI 칩셋 업계의 또 다른 돌파구입니다.
https://www.huaweicentral.com/huawei-ai-chips-used-for-deepseek-v4-training/ DeepSeek V4 시리즈는 추론을 위해 Huawei Ascend AI 칩에서 실행되지만 최신 시나리오에서는 한 연구 회사가 Ascend 프로세서를 사용하여 V4 Pro 모델의 사후 훈련을 완료했습니다. 이는 중국 AI 칩셋 업계의 또 다른 돌파구입니다.
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