DeepSeek 开源昇腾基础组件

利刃信安

2026年9月30日 11:00
北京

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以下文章来源于DeepSeek
，作者深度求索

DeepSeek
.

投身于探索 AGI 的本质，不做中庸的事，带着好奇心，用最长期的眼光去回答最大的问题

今天，我们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。

工欲善其事，必先利其器。建立新一代自主可控的 GPU 软件生态，首要的事情是先建立一个通用的、编程简单的、同时能达到硬件性能上限的高级语言。TileLang 在这样的历史背景下诞生。一方面，相对于英伟达的 CUDA 语言，TileLang 的编程更简单，能显著提高开发效率、简化代码逻辑。另一方面，相对于其它同类高级语言，TileLang 的编程模型可以充分发挥芯片的特性，达到硬件的性能上限。TileLang 路线首先在英伟达成熟平台上得到了验证，如今已承载了 DeepSeek V4 系列模型训练中大部分算子的实现，是我们探索 AGI 新范式、开发高性能算子的核心工具。

本次开源的 TileLang 昇腾版本，对昇腾 Ascend C 底层指令进行封装、提供高级语言的编程方式、同时不损失硬件性能。这正是 TileLang 的设计初衷。目前，DeepSeek 训练中用到的每一个 TileLang 算子，在昇腾上都有对应的高性能实现。 TileLang 昇腾版本作为一个开源工作，希望能对更多 AI 芯片建立高可用软件生态起到示范作用。

本次开源还包括昇腾平台核心计算与通信组件，为不同使用场景提供可复用的基础能力：DeepGEMM 加速通用矩阵运算；DeepEP 提供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 则实现了高效的数据筛选。在多项关键测试用例中，上述组件的计算与通信性能已接近硬件上限。

在面向昇腾平台的研发过程中，华为团队给予了毫无保留的大力支持。双方紧密合作，共同推进基于昇腾 950 的 128 卡超节点方案、共同对计算与通信进行了深度优化。我们将持续推进技术创新，与社区共同建设开放的软件生态、共同进步。

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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