(아틀라스 950 슈퍼포드. 출처: 화웨이)
중국 AI 기업인 딥시크가 차세대 V5 모델의 학습을 화웨이 Ascend 950DT SuperPoD/Supernode를 활용해 진행할 계획인 것으로 알려졌습니다. 만약 성공한다면, 이는 CUDA와 유사한 'TileLang' 커널 컴파일러를 포함한 순수 국산 하드웨어 스택에서 완료되는 중국 최초의 AI 학습 사례가 될 것입니다.
과거 딥시크는 화웨이 어센드 950 칩 4개가 엔비디아 GB300과 동일한 성능을 낸다고 언급한 바 있습니다. 어센드 950은 화웨이 자체 아키텍처인 다빈치 v3(Da Vinci 3.0)를 기반으로 설계되었으며, 라인업에 따라 950PR과 950DT 모델 등으로 구분됩니다. 화웨이는 단일 칩 성능 격차를 극복하기 위해 "개별 칩 대신 초거대 클러스터링(SuperPoD)" 방식을 채택했습니다. Atlas 950 SuperPoD는 수천 개의 어센드 950 칩을 하나처럼 묶은 시스템입니다.
이를 통해 기본 노드당 64개 칩, 최대 8,192개 NPU 통합 연결을 통해 클러스터 연산 성능을 FP8 연산 기준 최대 8 EFLOPS (8,000 PFLOPS), FP4 연산 기준 최대 16 EFLOPS (16,000 PFLOPS)까지 끌어 올렸습니다. 슈퍼포드 구성 시 최대 메모리는 1,152 TB에 달하는데, 각 Ascend 950DT 칩에는 144GB의 특수 고대역폭 메모리 (HiZQ 2.0 HBM)가 탑재되어 4.0TB/s의 메모리 대역폭과 2.0TB/s의 GPU 간 인터커넥트 속도를 확보했습니다.
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딥시크는 내몽골에 건설 중인 1GW 데이터센터에 탑재할 화웨이 어센드 950DT 칩 16만 개를 대량으로 주문한 상태입니다. 이 칩은 2026년 4분기부터 납품량이 본격 증가할 것으로 알려져 있습니다. 일부 루머에 따르면 딥시크는 약 8조 개의 매개변수를 가진 V5 모델을 화웨이의 Ascend 칩으로 학습시킬 계획입니다.
참고로, 현재 Ascend 950DT 칩 하나의 시중 가격은 약 11만 1천 위안 (미화 약 1만 6천 달러) 수준이며, 딥시크의 총 주문액은 약 25억 6천만 달러로 추정됩니다. 앞서 설명드린 것처럼 알리바바는 자체 AI 가속기를 개발해서 화웨이 칩을 사용하지 않지만, 딥시크는 자체적으로 개발할 역량까진 없기 때문에 화웨이에서 대량으로 주문한 것으로 보입니다.
아무튼 딥시크의 맞춤형 AI 스택은 이제 어센드 GPU에서 네이티브로 실행되어 각 칩의 모델 FLOPS 활용률(MFU)이 45%까지 향상되었습니다. 이는 이전에 화웨이 910C 칩에서 보고된 약 30%의 MFU에 비해 상당한 개선입니다. 그리고 딥시크와 화웨이는 최근 어센드 950 Atlas SuperPoD의 128개 카드 버전을 최적화했는데, 이 버전에서 희소 어텐션 연산자는 읽기 단계에서 410 TFLOPS를 달성했으며 , 개별적인 연산 집약적 작업에서 칩의 이론적인 FP8 수학적 최대 성능의 95% 에 근접하는 워크로드를 처리할 수 있었습니다 .
딥시크가 화웨이 시스템에서 V5 버전을 완성하면 사실상 중국 자체 AI 풀 스택을 완성하는 것으로 미국의 제재를 사실상 무력화했다는 평가를 받을 것으로 보입니다. SMIC에서 GPU를 만들고 메모리는 CXMT가 제공했기 때문입니다. 그리고 현재 모델 성능을 보면 V5가 미국 프런티어 모델과 비교해서 특별히 뒤질 것으로 생각되지도 않습니다.
다만 현재까지는 화웨이와 딥시크 모두 이를 공식적으로 확인해주지 않고 있고 차기 모델을 V5라고 명명할지도 알 수 없는 상태입니다. 다양한 루머가 나오는 가운데 분명한 사실은 중국 정부가 미국의 제재에 대응하기 위해 풀 스택 AI 생태계 구축을 위해 노력하고 있다는 것입니다. 이런 노력이 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.
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