DeepSeek lança componentes de código aberto para a plataforma Ascend

A DeepSeek disponibilizou em código aberto, nesta quarta-feira (30 de setembro de 2026), um conjunto de componentes de infraestrutura voltados para a plataforma de computação Ascend, desenvolvida pela Huawei. O lançamento abrange suporte para a linguagem de programação de kernels TileLang, bibliotecas de processamento computacional e uma biblioteca de comunicação distribuída. De acordo com a empresa, cada componente possui mapeamento direto para bibliotecas criadas anteriormente para GPUs da Nvidia, permitindo que desenvolvedores utilizem as mesmas ferramentas em ambos os ambientes de hardware.

O centro do ecossistema lançado é a linguagem TileLang. Segundo a DeepSeek, a ferramenta simplifica a escrita de código em comparação com a linguagem CUDA, mantendo o aproveitamento dos recursos dos chips. A companhia informou que todos os operadores de TileLang empregados no treinamento da sua série V4 possuem agora uma implementação voltada para os processadores da Huawei, servindo como modelo para a adaptação em outros ecossistemas de hardware de inteligência artificial.

Bibliotecas de computação e comunicação

Além da linguagem, a empresa liberou versões adaptadas de suas bibliotecas para a arquitetura da Huawei. O DeepGEMM-Ascend, focado em multiplicação de matrizes, mantém compatibilidade de API com a versão original e aceita os formatos de precisão BF16, FP8 e FP4 em dispositivos Ascend 950. Outros componentes liberados incluem o TileKernels, que disponibiliza uma interface em Python comum para GPUs e NPUs da Huawei, o FlashMLA para atenção esparsa, e o DeepSelect para indexação e amostragem de atenção.

Para comunicação distribuída em modelos do tipo Mixture-of-Experts (MoE), foi disponibilizado o DeepEP-Ascend. Em testes no NPU Ascend 950DT, a página do projeto no GitHub lista largura de banda de envio em FP8 entre 373 e 375 GB/s e largura de banda de combinação entre 345 e 347 GB/s em configuração EP8. A DeepSeek afirmou que esses valores se aproximam dos limites físicos do hardware, alcançados com um pacote de firmware de prova de conceito.

Infraestrutura SuperPoD Flex e testes da Huawei

A Huawei detalhou ter fornecido o supernó SuperPoD Flex e a infraestrutura de rede UBL128, ambos definidos em conjunto com a empresa parceira. A estrutura engloba uma rede de ampliação de nível único para 128 placas a 3,2 Tbps e uma rede de dois níveis capaz de atingir até 256 mil placas, além da biblioteca ASC-COMM para operadores de comunicação customizados. A fornecedora publicou a documentação do trabalho conjunto em sua comunidade CANN, cobrindo cenários como inferência de baixa latência em grande escala e aprendizado por reforço para agentes.

Em testes offline com uma estrutura EP32 e janela de contexto de 128K, a Huawei reportou que o modelo DeepSeek-V4.1-Flash atingiu 2.469 tokens de saída por segundo por placa com latência de 5 ms por token, e 5.102 tokens por segundo a 10 ms por token, desconsiderando o agendamento de serviço e o balanceamento de carga do framework. O anúncio oficial das empresas não informou se o modelo V4 concluiu seu treinamento completo na infraestrutura Ascend.