9 月 30 日，DeepSeek 在官方公众号宣布，正式开源一批面向华为昇腾算力平台的基础设施组件。这批软件覆盖高级语言编译、矩阵运算、分布式通信、稀疏注意力与数据筛选等关键环节，并与此前 DeepSeek 面向英伟达平台开源的同名组件一一对应。业界普遍将其视为中国 AI 产业在"芯片之上"补齐软件生态、降低对 CUDA 依赖的关键一步。

六个组件，一一对应英伟达版本

据 DeepSeek 官方公告与 InfoQ 报道，本次开源共包含六项组件：

• TileLang：面向 AI 芯片的高级语言与编译工具，昇腾版本是整批开源的核心；
• DeepGEMM-Ascend：矩阵运算库，对应英伟达版 DeepGEMM；
• DeepEP-Ascend：分布式通信库，负责芯片间的数据搬运与通信；
• TileKernels：常规向量计算与访存算子；
• FlashMLA：稀疏注意力实现；
• DeepSelect：数据筛选组件。

官方强调，这些组件并非简单移植，而是与昇腾硬件特性做了针对性适配。两家公司还联合优化了由 128 颗昇腾 950 芯片组成的"超节点"集群，让计算与片间通信可以协同调度。

TileLang：比 CUDA 更简洁的编程模型

TileLang 由北京大学研究团队发起，DeepSeek 已在实际研发中使用约一年，如今已成为其推进通用人工智能（AGI）工作的主力工具之一。

DeepSeek 给出的判断是：任何试图建立独立 AI 芯片软件生态的公司，首先都需要一门"既容易编程、又能榨干硬件性能"的通用语言。在官方看来，TileLang 提供的编程模型比英伟达的 CUDA 更简洁。

目标是提供一个比 CUDA 更简洁、同时仍能充分发挥硬件性能的编程环境。—— DeepSeek 官方公告

为什么这件事重要

英伟达的统治力并不只来自芯片设计。CUDA 生态沉淀了全球约 400 万名开发者，这构成了竞争对手难以跨越的护城河——即便 AMD 等厂商在纸面参数上追平，软件栈的差距依然存在。

对国产算力而言，硬件之外最缺的正是"把硬件用满"的软件能力。DeepSeek 此举相当于把自己在英伟达平台上验证过的整套工具链，平移并适配到昇腾之上，为国内模型厂商提供了一条更顺滑的迁移路径。

影响与展望

短期看，这批组件降低了开发者在昇腾平台上做高性能算子开发的门槛；长期看，它补上了国产 AI 芯片从"能用"走向"好用"的关键一环。当然，生态的建立非一日之功，CUDA 在智能体等复杂负载上的优势短期内仍难撼动。但至少，中国 AI 产业正在从"各自为战"走向"抱团补齐软件栈"，而这次 DeepSeek 与华为的联手，是其中最具标志性的一次。

主要来源：DeepSeek 官方公众号（9 月 30 日）；InfoQ《DeepSeek 开源昇腾平台基础设施组件》；The Decoder、Reuters 相关报道。