快速结论
最近的正式论文是 9 月 19 日提交 arXiv 的 DSec 智能体训练沙箱论文（站内已有解读）。9 月 30 日更近的昇腾动态是 DeepGEMM-Ascend、DeepEP-Ascend 等代码发布。两者应分别看作系统论文与芯片软件栈工程进展。
- DeepSeek 面向昇腾的相关代码于 2026 年 9 月 30 日公开；DeepGEMM-Ascend 仓库说明首发支持 Ascend 950。
- DeepGEMM-Ascend 提供矩阵乘法及 MoE 相关算子，README 列出 BF16、FP8、FP4 GEMM、MQA logits 和 MegaMoE。
- DeepEP-Ascend 聚焦 MoE 专家并行中的 dispatch/combine 通信路径。
- 性能表由项目方在 Ascend 950DT、CANN 9.20 等指定软硬件配置下测得；不等于所有昇腾设备、软件版本或线上服务的表现。
- 这次发布是开源代码和基础设施进展，不是新的 arXiv 论文，也没有公开证明某个 DeepSeek 模型已全程在昇腾上训练。
本次更新：依据 DeepSeek 官方 GitHub 仓库及路透社 9 月 30 日报道核对代码范围、支持硬件和性能数据适用边界，并与近期 DSec 论文区分。
核验时间：2026 年 10 月 1 日；代码发布日：9 月 30 日。DeepSeek 官方 GitHub 新增了面向华为昇腾平台的 DeepGEMM-Ascend 和 DeepEP-Ascend 等代码。路透社 9 月 30 日报道还提到 DeepSeek 通过官方微信公众号宣布开放昇腾平台基础设施，包括 TileLang 相关工具与计算、通信库。就可直接核验的仓库而言，最明确的新条目是 DeepGEMM-Ascend 和 DeepEP-Ascend。
一、这次公开了什么
DeepGEMM-Ascend 是 DeepSeek DeepGEMM 在昇腾上的实现，仓库标注 9 月 30 日首次发布、支持 Ascend 950。README 列出的范围包括 BF16、FP8、FP4 矩阵乘法、MQA logits 和 MegaMoE，目标是让开发者沿用相近的 API 调用方式，并使用面向昇腾的内核优化。
DeepEP-Ascend 是面向昇腾 NPU 的通信库，重点覆盖 MoE 专家并行中的 dispatch 和 combine，也就是把 token 发给对应专家并将计算结果送回的 all-to-all 通信环节。计算内核与专家间通信同时有了可见的适配项目，意味着开发团队能更具体地评估昇腾上的模型系统栈。
二、性能数据需要按测试配置阅读
DeepGEMM-Ascend README 给出的性能测试基于 Ascend 950DT 和 CANN 9.20 等配置，包含特定形状下接近硬件理论上限的项目方测量结果。DeepEP-Ascend 也对测试硬件和驱动环境作了限制说明。复现实验时，应先确认芯片型号、CANN、驱动/固件、框架版本和测试形状一致；这些数字不能直接外推到其他设备或生产服务的吞吐承诺。
三、这是论文吗？
这些 GitHub 仓库属于开源代码与实现文档，不是新发布的同行评审论文或 arXiv 论文。DeepSeek 最近的一篇系统方向论文是 9 月 19 日提交的《DeepSeek Elastic Compute (DSec): A Sandbox Infrastructure for Effective Agentic Training at Scale》，介绍智能体训练沙箱平台；它和本次昇腾代码发布是两条不同的技术进展。站内已有 DSec 论文解读。
四、对模型训练和产业合作能下什么结论
新仓库表明 DeepSeek 正在公开更多昇腾软件适配工作，也与报道中的华为协作方向相吻合。它们支持开发者开展移植、算子优化和小规模基准测试，但不能据此断言 DeepSeek 的最新模型已完全用昇腾训练、昇腾已经取代其他加速器，或工具已适配所有昇腾型号。部署决策仍需检查当前支持矩阵、依赖版本和端到端模型任务表现。
五、团队可以如何评估
- 先按目标设备和 CANN 版本逐项核对仓库支持要求，再决定是否投入迁移。
- 选取真实模型中的 GEMM、MoE 路由通信和长上下文负载，比较正确性、延迟、吞吐和单位任务成本。
- 测试依赖安装、编译耗时、故障诊断、集群通信和升级兼容性，避免只比较单算子峰值。
- 把训练、推理和算子开发的适配状态分别记录，不把某一个组件可运行解读成整套工作流已生产就绪。
运营判断：这条消息比单纯的芯片采购传闻更容易由开发者检验，因为代码、依赖和基准说明已经公开。短期价值在于增加昇腾生态的可评估性；是否形成稳定替代能力，仍取决于完整的软件栈、规模化通信和实际工作负载。
参考资料
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