DeepSeek 為華為昇騰 NPU 開源 DeepEP-Ascend
先了解這件事
DeepSeek 已開源 DeepEP-Ascend，這是一個用於在華為昇騰 NPU 上進行訓練與推理的通訊庫。它為 MoE dispatch 與 combine 提供專家並行的 all-to-all，支援 FP8 dispatch 與延遲 epilogue，另含實驗性的流水線並行、Bucket CP/DP 集合通訊與 Engram 遠端記憶體存取。其公開 buffer API 與 NVIDIA 版 DeepEP 一致。 在搭載 CANN 9.2.0 的昇騰 950DT 上，DeepSeek 報告 EP8 時 dispatch 為 373–375 GB/s、EP128 時為 313–320 GB/s，而 combine 則從 345–347 GB/s 降至 272–278 GB/s。作者表示，更大的 EP 規模與 combine 仍在最佳化中。 上述數據是在提供給 DeepSeek 的概念驗證 HDK 上、經額外手動配置後測得。DeepSeek 建議使用者關注華為針對 Atlas 850E 的第三季商用 HDK 版本，預計於 2026 年 10 月 15 日左右發布，可透過華為 Atlas 850E 軟體下載頁面申請取得。
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- Hacker News · AIDeepSeek 發布 DeepEP-Ascend，專為華為昇騰 NPU 設計的專家平行通訊函式庫
DeepSeek 發布 DeepEP-Ascend，這是一套用於在華為昇騰 NPU 上訓練與推論的開源通訊函式庫，提供專家平行 all-to-all，用於 MoE dispatch 與 combine，並支援 FP8 dispatch 與延遲 epilogue，另含實驗性 PP、Bucket CP/DP 集合通訊與 Engram 遠端記憶體存取。在搭載 CANN 9.2.0 的昇騰 950DT 上實測，dispatch 在 EP8 達到 373–375 GB/s、在 EP128 達到 313–320 GB/s，而 combine 則從 345–347 GB/s 降至 272–278 GB/s。公開的 buffer API 與 NVIDIA 版 DeepEP 一致，作者指出更大的 EP 規模與 combine 仍在最佳化中。
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