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A DeepSeek expandiu suas ferramentas de IA para os chips Ascend 950, da Huawei! 🚀 DeepGEMM e TileLang ganham suporte ao hardware chinês, fortalecendo um ecossistema com mais opções para criar, treinar e rodar modelos. 🧵
O destaque é o DeepGEMM Ascend: uma adaptação da biblioteca de multiplicação de matrizes da DeepSeek para a arquitetura Ascend 950. Parece técnico — e é —, mas essa operação está no coração do treinamento e da inferência em IA.
A biblioteca preserva compatibilidade de API com o DeepGEMM original e trabalha com formatos como BF16, FP8 e FP4. Também traz recursos para cargas modernas, como MQA logits e MegaMoE. Resultado: mais otimização diretamente no acelerador.
A outra novidade é o TileLang 0.1.15, que passa a suportar nativamente o Ascend 950. A linguagem ajuda a escrever kernels de alto desempenho com sintaxe inspirada em Python — reduzindo parte da complexidade da programação de chips.
Por trás disso há geração de código, escalonamento automático, sincronização e programação SIMD/SIMT. O backend Ascend foi construído com participação da DeepSeek e colaboração da Huawei, usando CANN, Bisheng e torch_npu.
O ponto mais animador: TileLang não fica preso a um fornecedor. Ele também conversa com CUDA, da Nvidia; ROCm, da AMD; e Metal, da Apple. Para quem desenvolve IA, isso pode significar mais portabilidade e poder de escolha.
Em IA, chip potente sem software maduro não resolve tudo. Compiladores, bibliotecas e ferramentas acessíveis definem quem consegue transformar capacidade computacional em inovação real. Mais ecossistemas compatíveis podem acelerar essa próxima fase. ✨
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