DeepSeek开源昇腾全套训练组件：国产算力补上软件生态关键一环

9月30日，DeepSeek通过官方渠道宣布，正式开源面向华为昇腾算力平台的全套基础设施组件，包括TileLang高级语言编译工具，以及DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA、DeepSelect五类计算与通信库的昇腾版本。据官方说明，这批组件与其此前面向英伟达平台开源的组件一一对应，覆盖矩阵运算、跨设备通信、访存、稀疏注意力和数据筛选等大模型训练的关键环节。

技术细节上，TileLang昇腾版对昇腾原生Ascend C底层指令做了封装，开发者可以用Python风格的高级语法写算子而不损失性能。DeepSeek披露，其训练V4系列模型所用的大部分算子由TileLang实现，而这些算子在昇腾上均已具备对应的高性能版本。测试数据显示，DeepGEMM-Ascend的BF16矩阵乘法最高达到硬件上限的99.8%；DeepEP-Ascend在昇腾950DT上的分发与聚合带宽分别达到373至375GB/s和345至347GB/s；FlashMLA稀疏注意力的预填充与解码算子性能最高分别为410和360 TFLOPS。华为团队参与其中，双方共同推进了基于昇腾950的128卡超节点方案。

【AICOR点评】这件事的意义不在单点性能，而在生态位。CUDA的护城河是二十年沉淀的开发者习惯与代码存量，单靠芯片参数无法撼动。DeepSeek把自家训练验证过的软件栈整体搬到昇腾并开源，等于把迁移门槛从模型厂商一侧转给了芯片厂商一侧——任何国产芯片只要接住这套标准，就有机会直接承接前沿模型的训练负载。对企业而言，算力国产化的决策依据正在从政策驱动转向生态成熟度驱动，这一信号值得所有在做AI基础设施选型的组织认真跟踪。