DeepSeek 开源昇腾基础组件

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DeepSeek 今天（9 月 30 日）正式开源面向华为昇腾算力平台的基础设施组件，涵盖 TileLang 高级语言编译工具、计算库、分布式通信库——所有组件与此前面向英伟达平台的开源组件一一对应。




文件里最重的一块是 TileLang 的昇腾版本。DeepSeek 的叙事是：要建立新一代自主可控的 GPU 软件生态，得先有一个通用的、编程简单的、同时能达到硬件性能上限的高级语言。他们自己的定位是，比 CUDA 更简单、能显著提高开发效率、简化代码逻辑；比起同类高级语言，编程模型又能充分吃透芯片特性、压到硬件性能上限。TileLang 先在英伟达成熟平台上验证过路线，如今承载了 DeepSeek V4 系列模型训练中大部分算子的实现。这次开源的昇腾版，把昇腾 Ascend C 底层指令封装成高级语言编程方式，同时不损失硬件性能。DeepSeek 的说法是：训练用到的每一个 TileLang 算子，在昇腾上都有对应的、经过高性能实现的版本。

计算与通信层面一并开源了五个组件：DeepGEMM 加速通用矩阵运算；DeepEP 做高效的大规模跨设备通信；TileKernels 提供数据处理所需的常规向量计算和访存算子；FlashMLA 提供稀疏注意力算子，提升长上下文处理效率；DeepSelect 实现高效的数据筛选。官方称在多项关键测试用例中，这些组件的计算与通信性能已接近硬件上限。

文末特意致谢了华为：在面向昇腾的研发过程中，华为团队「给予了毫无保留的大力支持」，双方共同推进基于昇腾 950 的 128 卡超节点方案，并对计算与通信做了深度优化。

附开源项目链接：

• TileLang: https://github.com/tile-ai/tilelang
• DeepGEMM Ascend: https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend
• DeepEP Ascend: https://github.com/deepseek-ai/DeepEP-Ascend
• TileKernels: https://github.com/deepseek-ai/TileKernels
• FlashMLA: https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
• DeepSelect: https://github.com/deepseek-ai/DeepSelect

原文链接

sharp_neo

前排学习，感谢楼主整理DeepSeek相关的内容。

solar937

从头看到尾，收获不少，感谢分享。

otter_mega_9

DeepSeek这个方向确实热度不减，不过坑也不少，楼主总结得很及时。

beta426

支持一下，希望后面多写写DeepSeek相关的实战内容。