DeepSeek ha publicado dos nuevos repositorios de código abierto para los aceleradores Ascend de Huawei: DeepGEMM-Ascend, para la multiplicación de matrices, y DeepEP-Ascend, para la comunicación de todos con todos que utilizan los modelos de mezcla de expertos. El anuncio también incluyó actualizaciones para Ascend de los proyectos existentes TileKernels, DeepSelect y FlashMLA.
TileLang, que Bloomberg describe como pieza central de la iniciativa, no es nuevo ni un proyecto de DeepSeek. Se publicó como código abierto en enero de 2025. Los adaptadores para Ascend aparecieron en el repositorio independiente tilelang-ascend el 29 de septiembre de 2025, antes del anuncio reciente. TileLang admite CUDA de Nvidia y Ascend de Huawei como opciones de backend.
Los nuevos repositorios tienen requisitos concretos de hardware y software. DeepGEMM-Ascend requiere chips de la serie Ascend 950 y CANN 9.20. DeepEP-Ascend requiere silicio Ascend 950 con conectividad UBMEM, lo que limita su público potencial a quienes tienen acceso a ese hardware.
Los proyectos buscan reducir el esfuerzo necesario para cambiar: DeepGEMM-Ascend conserva el nombre del paquete Python y la estructura de la API de su equivalente CUDA, mientras que DeepEP-Ascend adapta sus interfaces públicas de búfer a DeepEP. Las cifras de GitHub citadas por la fuente muestran 515 estrellas y 39 bifurcaciones para DeepGEMM-Ascend, frente a 8.522 estrellas y 1.359 bifurcaciones para DeepGEMM. DeepEP superaba las 10.200 estrellas, frente a las 224 de DeepEP-Ascend.
La cobertura citada por TechRadar describe problemas de usabilidad anteriores con Ascend y CANN. La fuente también afirma que Huawei ha enviado equipos de ingeniería a clientes como Baidu y Tencent para ayudar a portar código de entrenamiento CUDA. Los nuevos repositorios ofrecen kernels de producción, pero, según la fuente, funcionan con una sola familia de chips y una versión del conjunto de herramientas, y con firmware al que puede ser difícil acceder fuera de China.
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