# DeepSeek lanza DeepGEMM-Ascend para las NPU Huawei Ascend

> El nuevo repositorio lleva DeepGEMM a Ascend y admite GEMM en BF16, FP8 y FP4, además de MegaMoE, con un rendimiento cercano al máximo del hardware.

Oossa · 2026-09-30 · https://oossa.com/es/deepseek-releases-deepgemm-ascend-for-huawei-ascend-npu

DeepSeek AI abrió un nuevo repositorio en GitHub llamado DeepGEMM-Ascend. Este lleva la biblioteca de multiplicación de matrices DeepGEMM a las NPU Ascend de Huawei. El paquete utiliza la misma API que DeepGEMM original, por lo que el código que funciona en GPU NVIDIA puede adaptarse a Ascend con una simple instalación mediante pip. Admite GEMM en BF16, FP8 y FP4, logits MQA y kernels MegaMoE, y afirma alcanzar hasta el 99,8 % de los límites de rendimiento del hardware en los dispositivos Ascend 950.

## Los hechos

- Lanzamiento inicial anunciado el 30-09-2026
- Compatible con la serie Ascend 950, el kit de herramientas CANN 9.20 y torch_npu

## Por qué importa

Permite a los desarrolladores reutilizar el código DeepGEMM existente en los chips de IA de Huawei, ampliando las opciones de hardware para entrenar e inferir con modelos de lenguaje grandes.

## Fuentes y referencias

1. [New repository deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend: DeepGEMM-Ascend: clean and efficient matrix multiplication kernel library for Huawei Ascend NPUs](https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend) – DeepSeek, 2026-09-29

Última actualización: 2026-09-30