30 сентября 2026 г.
У Ascend появился путь без CUDA: DeepSeek открыл 6 компонентов для Huawei
30 сентября DeepSeek открыл шесть компонентов для ускорителей Huawei Ascend. Среди них TileLang, DeepGEMM и DeepEP: они повторяют набор библиотек, который компания раньше публиковала для NVIDIA. TileLang уже поддерживает Ascend 950, а TileKernels выбирает NVIDIA GPU или Huawei NPU через один Python API.
DeepSeek открывал эти компоненты для CUDA, теперь тот же набор появился для Ascend. Для команд, которые собирают обучение или инференс на Huawei, это убирает часть работы по переписыванию низкоуровневых вычислений.
Железо уже загружает работу. DeepGEMM на Ascend 950DT показал 431 из 432 TFLOPS в BF16×BF16 и 861 из 865 TFLOPS в FP8×FP4. Чтобы запустить библиотеку, нужны Ascend 950, CANN 9.20, `torch_npu`, Python 3.10+ и компилятор C++20; исходники ставятся через `./develop.sh` или `pip install . --no-build-isolation`.
FlashMLA, DeepSelect и остальные три компонента закрывают attention, выбор TopK и другие части стека. DeepSelect обещает ускорение 2–20× относительно `torch.topk` на Ascend, но работает только с `torch.bfloat16` и TopK до 4096.
Исходники всех шести компонентов опубликованы 30 сентября.
Первоисточник