Huawei en open source CANN : Un défi au monopole CUDA de NVIDIA

Juste une semaine après que Huawei a dévoilé sa décision de rendre open source son kit d’outils logiciel Compute Architecture for Neural Networks (CANN), le monde de la technologie continue de décortiquer les profondes implications pour l’avenir du développement de l’intelligence artificielle. En rendant sa plateforme CANN librement accessible aux développeurs du monde entier, le géant technologique chinois a lancé un défi direct à la mainmise de deux décennies de NVIDIA sur le calcul de l’IA, une domination souvent perçue comme inattaquable. Bien que ce mouvement marque une perturbation significative du statu quo, la question fondamentale demeure : Huawei peut-il vraiment démanteler les formidables barrières techniques et systémiques qui ont permis à CUDA de régner pratiquement sans opposition pendant près de vingt ans ?

CANN, l’architecture de calcul hétérogène propriétaire de Huawei, offre une gamme d’interfaces de programmation multi-niveaux conçues pour aider les développeurs à optimiser les applications d’IA pour les GPU Ascend AI de Huawei. Introduit pour la première fois en 2018 comme pierre angulaire de la stratégie globale d’IA de Huawei, CANN sert de concurrent direct à la plateforme omniprésente CUDA de NVIDIA, fournissant les API essentielles pour construire des applications de haut niveau et à forte intensité de performance sur le matériel Ascend. Son développement représente des années d’efforts dédiés visant à cultiver un écosystème logiciel complet autour du portefeuille croissant de matériel d’IA de Huawei.

Le moment choisi par Huawei pour ouvrir le code de CANN est stratégiquement significatif, se déroulant au milieu des tensions croissantes dans les relations technologiques entre les États-Unis et la Chine. Lors d’une récente conférence de développeurs à Pékin, le président tournant de Huawei, Eric Xu Zhijun, a expliqué que l’initiative allait « accélérer l’innovation des développeurs » et « rendre Ascend plus facile à utiliser ». Cette annonce a suivi de près une enquête lancée par l’Administration chinoise du cyberespace (CAC) sur NVIDIA, citant ce qu’elle a appelé de « graves problèmes de sécurité » impliquant les processeurs de NVIDIA, parallèlement aux demandes des législateurs américains concernant des fonctionnalités de suivi dans les puces. Cet examen réglementaire complique davantage une relation technologique déjà tendue entre les deux superpuissances mondiales.

Pour saisir pleinement l’ampleur du pari de Huawei, il faut apprécier le profond enracinement de la domination de CUDA par NVIDIA. Souvent comparé à un formidable fossé fermé, CUDA a longtemps été une source de frustration pour les développeurs cherchant une compatibilité multiplateforme. Son intégration profonde avec le matériel NVIDIA a effectivement enfermé les développeurs dans un écosystème à fournisseur unique pendant deux décennies, toutes les tentatives de portage de CUDA vers d’autres architectures GPU via des couches de traduction étant constamment bloquées par les dispositions de licence de NVIDIA. Cette situation est particulièrement aiguë en Chine, où de nombreux développeurs d’IA s’appuient sur les GPU de NVIDIA précisément en raison de la plateforme CUDA omniprésente, qui a été l’environnement de développement par défaut pendant des années. Cela souligne l’immense défi auquel Huawei est confronté pour persuader les développeurs de migrer vers son écosystème naissant.

Les analystes technologiques ont proposé un éventail d’évaluations concernant la stratégie open source de Huawei. Si l’ouverture du code de CANN pourrait indéniablement accélérer l’adoption du kit d’outils logiciel interne de Huawei, et par extension de son matériel, il est largement reconnu qu’il faudra probablement de nombreuses années à CANN pour même approcher l’étendue et la maturité de l’écosystème de CUDA, qui a été continuellement affiné pendant près de deux décennies et compte des milliers de bibliothèques optimisées et une documentation exhaustive. Le paysage concurrentiel souligne l’ampleur de l’entreprise de Huawei. Même avec le statut open source, l’adoption de CANN dépendra de sa capacité à prendre en charge de manière transparente les frameworks d’IA existants, en particulier pour les nouvelles charges de travail exigeantes dans les grands modèles de langage et les outils d’écriture d’IA.

Néanmoins, il y a des signes encourageants de la part de la division matérielle de Huawei. Des rapports suggèrent que certaines puces Ascend peuvent surpasser les processeurs NVIDIA dans des conditions spécifiques. Par exemple, les résultats de référence de CloudMatrix 384 exécutant DeepSeek R1 indiquent que la trajectoire de performance de Huawei réduit en effet l’écart avec les offres de NVIDIA. S’appuyant sur cet élan, Huawei aurait entamé des discussions avec les principaux utilisateurs chinois d’IA, les universités, les instituts de recherche et les partenaires commerciaux, cherchant leurs contributions à une communauté de développement Ascend open source. Cette approche collaborative reflète des initiatives open source réussies dans d’autres secteurs technologiques, où l’engagement communautaire accélère considérablement le développement et l’adoption généralisée.

L’initiative CANN open source est un élément crucial de la volonté plus large de la Chine en faveur de l’indépendance technologique. L’engagement de la nation envers le développement open source gagne une traction significative, avec un nombre croissant d’entreprises technologiques nationales qui rendent leurs technologies propriétaires accessibles au public. Des exemples récents incluent la mise en open source par Xiaomi de son grand modèle de langage audio MiDashengLM-7B et la publication par Alibaba du modèle de codage AI Qwen3-Coder. Cette poussée se produit dans le contexte des restrictions d’exportation américaines continues visant les entreprises technologiques chinoises. Dans cet environnement, où les sanctions américaines ont un impact direct sur les exportations de matériel de Huawei, cultiver une pile logicielle nationale robuste pour les outils d’IA devient aussi stratégiquement vital que l’amélioration des performances des puces.

Malgré la promesse, le scepticisme des experts persiste. La performance matérielle brute seule ne garantira pas la migration des développeurs sans une stabilité logicielle équivalente, un support complet, une documentation de haute qualité, une activité communautaire dynamique et une intégration transparente dans les flux de travail de développement existants. Le chemin à parcourir pour CANN est sans aucun doute long et ardu.

Les implications pour l’industrie mondiale des semi-conducteurs sont profondes. Alors que la rivalité technologique entre les États-Unis et la Chine s’intensifie, la stratégie open source de Huawei représente un changement pivot – de la simple concurrence sur des plateformes propriétaires à la promotion d’écosystèmes collaboratifs qui pourraient fondamentalement remodeler la trajectoire du développement de logiciels d’IA dans le monde entier. Reste à voir si cette initiative ambitieuse réussira finalement à défier la domination bien établie de NVIDIA, mais elle marque sans équivoque un nouveau chapitre significatif dans la bataille en cours pour le contrôle de l’infrastructure de calcul IA de base qui alimentera la prochaine génération d’innovation technologique.