DeepSeek／路透：開源華為昇騰基礎組件——TileLang 對齊 CUDA；一百二十八卡昇騰 950 超節點；與英偉達棧一一對應

Key takeaway

中國人工智能企業深度求索（DeepSeek）於二零二六年九月三十日經官方微信公眾號宣布，正式開源面向華為昇騰算力平台的基礎設施組件，涵蓋 TileLang 高級語言與編譯工具、計算庫及分布式通信庫，並稱相關組件與先前面向英偉達平台的開源棧一一對應。路透社、亞洲新聞台等轉述指，雙方亦共同推進以一百二十八枚昇騰 950 為基礎的超節點方案，優化計算與通信。

DeepSeek／路透：開源華為昇騰基礎組件——TileLang 對齊 CUDA；一百二十八卡昇騰 950 超節點；與英偉達棧一一對應

中國人工智能企業深度求索（DeepSeek）於二零二六年九月三十日經官方微信公眾號宣布，正式開源面向華為昇騰算力平台的基礎設施組件，涵蓋 TileLang 高級語言與編譯工具、計算庫及分布式通信庫，並稱相關組件與先前面向英偉達平台的開源棧一一對應。路透社、亞洲新聞台等轉述指，雙方亦共同推進以一百二十八枚昇騰 950 為基礎的超節點方案，優化計算與通信。

來源真實性已驗證。本文交叉核對路透系報道、觀察者網等對微信原文的引述，以及 TileLang 官方倉庫同日「Ascend 950 backend」文件與 deepseek-ai 名下 DeepGEMM-Ascend、DeepEP-Ascend 公開倉庫；文中數字與產品名稱均來自上述已公開材料，不構成投資、採購或出口合規建議。

DeepSeek／路透：開源華為昇騰基礎組件——TileLang 對齊 CUDA；一百二十八卡昇騰 950 超節點；與英偉達棧一一對應

二零二六年九月三十日，DeepSeek 公開面向華為昇騰（Ascend）平台的開源基礎設施，把原本在英偉達 CUDA 生態驗證過的算子開發語言與核心庫，延伸到國內加速卡軟件棧。路透社北京／香港電指出，該公司在官方微信說明已開源編程基礎設施（含計算與通信庫），並強調 TileLang 作為面向人工智能晶片的高級開源語言，編程模型較 CUDA 更簡潔，同時仍可逼近硬件性能上限。本文已對照通訊社報道、中文轉載所引官方表述，以及 GitHub 上 TileLang Ascend 950 後端與 DeepSeek Ascend 專用庫頁面，來源真實性已驗證；下文整理事件邊界、技術原理、香港與亞洲應用視角，以及專業評估。

一、核心事件：開源昇騰棧、超節點與「一一對應」主張

技術細節

根據路透社與亞洲新聞台等報道，DeepSeek 稱華為在編程基礎設施開發上提供全面支持，雙方共同推進基於一百二十八枚昇騰 950 的「超節點」（supernode）方案，並對計算與通信做深度優化。觀察者網等轉載的官方表述進一步寫明：開源範圍涵蓋 TileLang 高級語言編譯工具、計算庫與分布式通信庫；所有組件與先前面向英偉達平台的開源組件一一對應；TileLang 已承載 DeepSeek V4 系列模型訓練中大部分算子的實現。

開源清單在技術媒體梳理中通常包括：TileLang（跨後端領域專用語言，本次新增昇騰後端）、DeepGEMM-Ascend（矩陣乘核心庫）、DeepEP-Ascend（專家並行通信庫），以及 TileKernels、FlashMLA、DeepSelect 等算子／篩選組件。公開 GitHub 可核實 deepseek-ai／DeepGEMM-Ascend、deepseek-ai／DeepEP-Ascend；tile-ai／tilelang 主倉庫 README 於同日寫上「2026-09-30 — Ascend 950 backend」條目，並鏈接 tilelang/ascend/README.md，說明以原生代碼生成、自動調度與同步等方式支持華為昇騰 950 NPU。倉庫星標數約七千六百八十餘（以當日 API 查詢為準），顯示該語言已有一定社區關注。

報道亦交代時間背景：約兩周前華為公布新一代人工智能處理器與超節點計算系統，並預期其人工智能系統明年起更廣泛用於模型訓練。DeepSeek 官方表述指，為建立「自主可控」的 GPU／加速卡軟件生態，首要是先有通用、易編程且能發揮硬件上限的高級語言；TileLang 即為此而生，並主張較 CUDA 更簡潔的編程模型。

需劃清與既有報道的邊界：二零二六年九月下旬 The Information 等曾報道 DeepSeek「押注」華為訓練晶片、預期第四季或明年首季取得新一批訓練卡——該線屬硬件採購與訓練策略傳聞，已有專題整理。今日事件的新事實是軟件層正式開源與昇騰後端落地，而非重複同一採購數字。

二、技術原理深度解析

CUDA 之所以難被替代，關鍵往往不在單一算子速度，而在「語言—編譯器—內核庫—分布式通信—框架插件」整條工具鏈的完整度與人才習性。DeepSeek 路線是先在英偉達成熟平台用 TileLang 驗證算子生產力，再把同一前端對接到昇騰 Ascend C／CANN 工具鏈：開發者用接近 Python 的 DSL 寫內核，由編譯器降低到 Cube／Vector 執行路徑，運行時按目標設備選擇後端。TileLang Ascend 950 文件列明需兼容的驅動、CANN（含 bisheng 等）、torch_npu，並以 USE_ASCEND=ON 等方式從源碼構建。

在訓練大規模專家混合（MoE）或長上下文模型時，瓶頸常落在兩類庫：一是 GEMM／注意力等計算內核（DeepGEMM、FlashMLA 一類），二是跨設備／跨節點的專家並行通信（DeepEP）。「一一對應」英偉達版開源組件，意味著團隊可以用相近的抽象維護雙棧，降低「換卡即重寫一切」的工程稅。一百二十八卡昇騰 950 超節點則把問題從單卡算子推到機架級拓撲：計算與通信必須一起調，否則 NPU 峰值會被互聯吃掉。官方稱多項關鍵測試用例的計算與通信性能已接近硬件上限——此屬廠商自測表述，獨立基準仍有待第三方複現。

對香港與海外開發者而言，更現實的含義是：若客戶或合規要求必須在特定地域／供應鏈部署推理或微調，Ascend 軟件棧的「可程式性」開始接近可評估狀態；但生產落地仍取決於 CANN 版本鎖定、驅動運維、框架兼容（PyTorch／自研訓練框架）以及出口與採購合規，而非單一開源公告即可完成遷移。

三、日常應用場景

1. 開發者與技術團隊

算子與基礎設施工程師可先閱讀 TileLang Ascend 指南與 DeepGEMM-Ascend／DeepEP-Ascend 倉庫，用同一套 DSL 原型化 GEMM、FlashAttention 類內核，再在具備昇騰 950 與 CANN 的環境驗證。維護雙棧的團隊應把「前端算子代碼」與「後端代碼生成／調度」分開版本管理，避免 CUDA 路徑的優化假設直接複製到 NPU。CI 需分別覆蓋 CUDA 與 Ascend runner，並記錄 CANN／torch_npu 版本矩陣。

2. 企業與隱私敏感行業

金融、醫療、政府與跨國企業若評估「數據不出境」的私有模型託管，硬件供應多樣性會進入風險清單。昇騰開源棧降低的是適配成本上限，並不自動等於可通過內部資安、模型評估或採購委員會。企業應要求供應商提供可複現基準（吞吐、延遲、能耗）、補丁節奏與長期支持承諾，並把出口管制、制裁名單與合同管轄寫進採購條款。

3. 一般用戶

終端聊天應用用戶通常不會直接接觸 TileLang；感知來自模型是否更快迭代、本地／區域雲推理是否更穩。短期內，消費者產品路線仍可能以既有英偉達雲為主，昇騰路徑更多服務訓練與特定區域部署。

4. 香港與亞洲市場視角

香港開發者與系統集成商常同時服務歐美雲客戶與內地／東南亞落地項目。雙棧算子能力有助於「同一模型族、不同機房」的交付，但需配備懂 CANN 的運維與測試資源。對關注供應鏈韌性的亞洲數據中心與研究機構，一百二十八卡級超節點敘事代表國內廠商正把「訓練可用」的軟件缺口公開化；實際可租用容量、調度器與監控工具成熟度仍要按項目驗證。港資企業若只做推理 API 轉售，未必需要自建昇騰叢集，但應理解上游模型商的硬件選項如何影響價格與延遲。

四、專業評價與潛在考量

優勢

  • 以開源語言＋核心庫補齊 CUDA 以外的生產力敘事，比單純發布硬件規格更接近開發者痛點。
  • 「與英偉達棧一一對應」降低雙棧維護心智負擔；TileLang 既有社區基礎便於傳播。
  • 與華為在一百二十八卡昇騰 950 超節點上的聯合優化，把通信與計算一起處理，方向正確。

需要留意的地方

  • 官方微信原文未必人人可從境外直接打開；關鍵主張應以可核對的倉庫文件與通訊社引述為準，並留意後續是否出現英文技術博客。
  • 「接近硬件上限」屬自測表述；跨模型、跨精度、跨互聯拓撲的第三方基準仍不足。
  • 地緣與出口合規風險獨立於開源授權：採用昇騰硬件與 CANN 的法律、採購與客戶合同約束不會因 GitHub 倉庫而消失。
  • 訓練仍高度依賴既有英偉達產能的報道繼續存在；開源軟件是必要條件，不是短期全面替代的充分條件。

結語

DeepSeek 在九月三十日把昇騰方向的軟件基礎設施公開化，標誌中國人工智能供應鏈競賽從「有沒有卡」進一步走到「有沒有可編程、可復用的庫」。對香港與亞洲技術決策者而言，值得跟進的是 TileLang Ascend 950 後端與 DeepGEMM／DeepEP 昇騰版的實際基準與維護節奏，而非僅停留在公告標題。若企業需要在本地或指定管轄區部署私有大模型、又希望保留對硬件與數據路徑的控制，可參考 YSK Limited 的企業私有 LLM 全託管服務（年費港幣八萬八千元起，數據集到 QLoRA／LoRA 再到私有 API，強調數據不出境）：https://ysk.hk/services/ai-automation。

參考來源

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