Không chỉ dừng lại ở chip AI mạnh nhất Trung Quốc, T-Head tiếp tục tung nước cờ mã nguồn mở

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

2026-09-25 18:00:14 Nguồn: QbitAI

Các tập đoàn công nghệ lớn đang chuyển dịch từ việc chỉ cung cấp chip sang giai đoạn mở rộng hợp tác và cùng xây dựng hệ sinh thái.

henry đưa tin từ Aofei Temple, QbitAI | Tài khoản chính thức QbitAI

“Đây hiện là chip AI có hiệu năng tính toán mạnh nhất tại Trung Quốc, với hiệu suất gấp 3 lần so với M890.”

Tại Hội nghị Vân Tê (Yunqi Conference) ngày 22 tháng 9, CEO Tập đoàn Alibaba, ông Ngô Vịnh Minh (Wu Yongming), đã giới thiệu thế hệ mới Zhenwu V900 như vậy.

Sự ra mắt của dòng chip AI mạnh mẽ nhất này đã đưa "thực lực" về sức mạnh tính toán của T-Head (Bình Đầu Ca) vào tâm điểm chú ý. Tuy nhiên, đối với những khách hàng đang cân nhắc chuyển sang sử dụng Zhenwu, còn một vấn đề khác cần xác nhận: Liệu các mã nguồn đã viết, các công cụ đã tích lũy và kinh nghiệm phát triển trước đây có thể mang theo được không?

Ngoài chip, "sức mạnh mềm" của hệ sinh thái phần mềm cũng quyết định lựa chọn của khách hàng.

Một ngày sau, ngày 23 tháng 9, T-Head đã công bố tiến độ mã nguồn mở mới nhất của ngăn xếp phần mềm AI T-Head SAIL, mở rộng hơn nữa phạm vi mở trong các lĩnh vực như thích ứng khung (framework), thư viện tăng tốc, chuỗi công cụ và thư viện truyền thông.

Theo cách ví von của T-Head, chip AI là động cơ, còn ngăn xếp phần mềm tương đương với "hộp số + hệ thống truyền động + hệ thống lái".

Dù hiệu năng động cơ có mạnh đến đâu, kết quả cuối cùng đạt được bao nhiêu vẫn phụ thuộc vào việc phần mềm có thể giúp mô hình di chuyển, vận hành và tối ưu hóa một cách suôn sẻ hay không.

Hiện tại, bộ phần mềm hỗ trợ này đang được mở rộng hơn nữa cho các nhà phát triển.

Được biết, chip AI Zhenwu đã phục vụ hơn 650 khách hàng trong hơn 20 ngành nghề, các doanh nghiệp hàng đầu như Ant Group, Xiaohongshu, Xpeng Motors đã bắt đầu sử dụng T-Head SAIL.

Trong đó, Xiaohongshu còn dựa trên mã nguồn mở của T-Head SAIL để phát triển Agent tối ưu hóa toán tử và di chuyển mô hình, nhằm tăng tốc việc triển khai các mô hình gợi ý tạo sinh trên Zhenwu.

Có thể nói, T-Head cung cấp năng lực phần mềm cơ bản, còn khách hàng đưa kinh nghiệm kinh doanh của chính họ vào các công cụ để tiếp tục thực hiện di chuyển và tối ưu hóa; sức mạnh mềm của hệ sinh thái đằng sau con chip cũng dần được tích lũy thông qua sự tham gia như vậy.

Và việc các tập đoàn lớn như Alibaba sản xuất chip cũng đang chuyển dịch từ việc cung cấp chip sang giai đoạn mở rộng hợp tác và cùng xây dựng.

Lần này, T-Head cụ thể đã mở ra những gì?

Nói một cách đơn giản, T-Head SAIL có thể được hiểu là một ngăn xếp phần mềm kiểu "CUDA" do T-Head của Alibaba xây dựng xung quanh chip AI Zhenwu.

Nó kết nối các khung AI tầng trên như PyTorch với phần cứng Zhenwu tầng dưới, chịu trách nhiệm cho việc di chuyển mô hình, biên dịch thực thi, tăng tốc tính toán và phát triển gỡ lỗi.

Tại WAIC hồi tháng 7 năm nay, T-Head đã thông báo khởi động mã nguồn mở T-Head SAIL, đồng thời cung cấp cho các nhà phát triển quyền tải xuống SDK, trình điều khiển, công cụ phân tích hiệu năng, gỡ lỗi và các tài liệu kỹ thuật liên quan.

Hơn hai tháng sau tại Hội nghị Vân Tê, nhóm đã công bố tiến độ mã nguồn mở sâu hơn. Các dự án đã mở nguồn bao gồm: thích ứng khung PyTorch-for-sail, công cụ di chuyển mã nguồn sailify, công cụ phát triển toán tử Triton-for-sail, cùng các dự án tăng tốc tính toán như DeepGEMM-for-sail và FlashAttention-for-sail.

Từ công cụ gỡ lỗi, tài liệu kỹ thuật đến các khung mã nguồn mở, với việc mở thêm nhiều công cụ và tài nguyên, SAIL cho phép các nhà phát triển hiểu sâu về cách triển khai cụ thể của phần mềm, đồng thời xem và sửa đổi mã nguồn theo nhu cầu kinh doanh.

Và những công cụ, tài nguyên này chính là lời giải đáp cho một vài vấn đề then chốt mà các nhà phát triển gặp phải trong hoạt động kinh doanh thực tế:

1. Giải quyết vấn đề di chuyển trước: Những gì đã tích lũy trước đây, đừng vì đổi chip mà phải làm lại từ đầu.

"Yêu cầu lớn nhất, từ góc độ kinh doanh, chính là chi phí di chuyển là bao nhiêu." Lục Sinh Hoa (Lu Shenghua), Giám đốc cấp cao về hệ sinh thái phần mềm bán dẫn của T-Head, đã phát biểu như vậy trong bài diễn thuyết công khai.

Điều này không khó hiểu. Phần mềm của không ít khách hàng đã chạy trực tuyến nhiều năm. Mã nguồn đã được sửa đổi qua nhiều vòng, công cụ đã sử dụng quen tay, và đội ngũ cũng có bộ kinh nghiệm tinh chỉnh riêng.

Thay đổi một con chip đồng nghĩa với việc tất cả những tích lũy này phải được kiểm chứng lại, trong khi hoạt động kinh doanh không được phép gián đoạn.

Việc thích ứng khung, di chuyển mã nguồn và các công cụ phát triển toán tử trước hết phải làm sao để bảo lưu tối đa những tích lũy này. Các nhà phát triển có thể tiếp tục sử dụng phương thức phát triển mô hình quen thuộc, với sự hỗ trợ của các công cụ di chuyển để xử lý mã nguồn hiện có, sau đó hoàn tất các bước thích ứng cần thiết dựa trên đặc điểm của phần cứng mới.

Chỉ khi những tích lũy trong quá khứ càng dễ mang theo, chip Trung Quốc mới có cơ hội trở thành lựa chọn khả thi trong thực tế.

2. Sau khi mô hình đã chạy được, vẫn phải tiếp tục tối ưu hiệu năng.

Tuy nhiên, di chuyển thành công chỉ là bước đầu tiên. Nếu sau khi đổi chip, hiệu suất chỉ còn 30%-40% so với ban đầu, thì dù mô hình có chạy được, trong kinh doanh thực tế cũng rất khó chấp nhận.

Vì vậy, vấn đề thứ hai sẽ nảy sinh ngay sau đó: Cùng một mô hình, liệu có thể chạy nhanh hơn không? Tài nguyên có thể tiết kiệm hơn nữa không?

Lúc này, chỉ dựa vào việc nhà sản xuất làm tốt công cụ là chưa đủ, ý nghĩa của việc mở nguồn các dự án tăng tốc tính toán như DeepGEMM-for-sail và FlashAttention-for-sail đã lộ rõ.

Sau khi mở nguồn, các nhà phát triển không chỉ tải công cụ có sẵn về dùng mà còn có thể trực tiếp thấy cách triển khai bên trong, từ đó tiếp tục sửa đổi dựa trên mô hình và tải công việc kinh doanh của riêng mình.

Những vấn đề trước đây cần gửi lại cho nhà sản xuất chip, nay các đội ngũ kinh doanh đã có cơ hội tự định vị và tự tối ưu hóa. Những người hiểu rõ mô hình nhất có thể trực tiếp tham gia quyết định cách mô hình vận hành trên chip.

Bài gốc còn tiếp — xem tiếp tại bài gốc ↗