Huawei та DeepSeek відкрили інструменти для ШІ-прискорювачів Ascend

Huawei та DeepSeek відкрили вихідний код низки інфраструктурних компонентів для ШІ-прискорювачів Huawei Ascend. Серед нових репозиторіїв — DeepGEMM-Ascend для матричних обчислень і DeepEP-Ascend для обміну даними all-to-all, необхідного моделям типу mixture-of-experts. Про це повідомляє TechRadar.

Інші компоненти, названі в анонсі, не є новими проєктами: TileKernels, DeepSelect і FlashMLA вже існували та отримали оновлення для Ascend. Мета сумісності цих інструментів із програмними інтерфейсами CUDA-версій полягає у зменшенні витрат розробників на перенесення коду на інше обладнання.

Обмежена доступність

DeepGEMM-Ascend потребує прискорювачів серії Ascend 950 і програмного середовища CANN 9.20. Для DeepEP-Ascend також необхідні чипи Ascend 950 із підключенням UBMEM. Таким чином, нові інструменти орієнтовані на обмежене коло користувачів, які мають доступ до відповідного обладнання Huawei.

Опубліковані DeepSeek бенчмарки виконувалися на експериментальному апаратному комплекті, який компанія не характеризує як продукт для публічного розповсюдження. DeepGEMM-Ascend зберігає назву Python-пакета та структуру API своєї CUDA-версії, а DeepEP-Ascend узгоджує публічні буферні інтерфейси з Nvidia-варіантом.

Інтерес розробників

На момент публікації матеріалу репозиторій DeepGEMM-Ascend мав 515 позначок GitHub Stars і 39 форків. Для порівняння, базовий DeepGEMM мав 8 522 Stars і 1 359 форків. DeepEP-Ascend отримав 224 Stars, тоді як DeepEP перевищив позначку у 10 200 Stars.

TechRadar також зазначає, що TileLang не є новою розробкою DeepSeek: його відкрили у січні 2025 року, а адаптери для Huawei Ascend опублікували в окремому репозиторії tilelang-ascend 29 вересня 2025 року. TileLang підтримує бекенди Nvidia CUDA та Huawei Ascend, а також використовується як спільний рівень абстракції для кількох китайських виробників прискорювачів.