Рубріки: Новини

Китайська влада наполягла, щоб DeepSeek навчала модель R2 на обладнанні Huawei. Але щось пішло не так

Дмитро Сімагін

Провідний китайський стартап у сфері штучного інтелекту DeepSeek був змушений відкласти випуск своєї майбутньої моделі R2 через труднощі з її навчанням. Проблеми почались після втручання політиків у робочі процеси, повідомляє Tom’s Hardware.

Як стверджують поінформовані джерела, китайські чиновники наполягли на тому, щоб DeepSeek відмовилась від американських чіпів Nvidia на користь продукції місцевої компанії Huawei. Однак навчання R2 зіткнулося з постійними збоями обладнання Huawei, що затримало випуск моделі. Через це DeepSeek була змушена повернутися до чіпів Nvidia для навчання, використовуючи китайські чіпи Huawei Ascend лише для виведення даних.

Проблеми з Huawei пов’язані з нестабільною продуктивністю, більш повільним з’єднанням між чіпами та обмеженням програмного інструментарію Huawei CANN.

Повідомляється, що Huawei направила команду інженерів до центрів обробки даних DeepSeek, щоб спробувати вирішити проблеми з навчанням. Незважаючи на спільні зусилля, фахівцям так і не вдалося провести повністю успішне навчання на платформі Huawei Ascend.

Неможливість завершити навчальний етап стало основним фактором затримки релізу DeepSeek R2, який спочатку було заплановано на травень. Досі невідомо, чи завершилось навчання R2 на цей момент.

У 2024 році компанія DeepSeek навчала свою модель R1 на кластері з 50 000 графічних процесорів серії Hopper, що складається з 30 000 одиниць HGX H20, 10 000 H800 та 10 000 H100. Нова модель R2 потребуватиме набагато більш потужного кластера, тому DeepSeek, враховуючи американські санкції на постачання в Китай сучасних чіпів, зіткнулась з проблемами.

Останні статті

Google зобов’язує розробників програм для Wear OS перейти на 64-бітну архітектуру

Компанія Google офіційно оголосила про впровадження обов’язкової підтримки 64-бітних архітектур для всіх застосунків платформи Wear…

02.04.2026

Як почати розмовляти з legacy-інфраструктурою і спростити життя розробникам

Сьогодні більшість нових систем створюються з використанням контейнерів та хмарної інфраструктури. Але в реальному корпоративному…

02.04.2026

Cтруктуровані промпти підвищують точність моделі до 93% — дослідження Meta

Дослідники компанії Meta розробили новий підхід до використання великих мовних моделей (LLM) для аналізу програмного…

02.04.2026

Google DeepMind розкриває секрети: шість способів, як зламати ШІ-агента

Нове дослідження від Google DeepMind попереджає: поки ми навчаємось працювати з автономними ШІ-агентами, які здатні…

02.04.2026

Користувачам Google AI Pro подвоїли сховище на Диску до 5 Тб: вартість тарифу не зросла

Компанія Google оголосила про значне розширення можливостей своєї преміальної підписки AI Pro. Відтепер користувачі отримують…

02.04.2026

Витік коду Claude Code: що ми дізналися про секретні плани Anthropic

Випадкова публікація вихідного коду Claude Code (версія 2.1.88) через помилково завантажений файл source map в…

02.04.2026