# DeepSeek、Huawei NPU向け通信ライブラリ「DeepEP-Ascend」を公開

> DeepSeekが、高性能通信ライブラリをオープンソース化。Ascend NPUでのMoE学習を高速化し、初期ベンチマークでは帯域幅の最大95％を利用できることが示された。

Oossa · 2026-09-30 · https://oossa.com/ja/deepseek-releases-deepep-ascend-library-for-huawei-npu-communication

DeepSeekは、GitHubで新たなリポジトリ「DeepEP-Ascend」を公開した。Huawei Ascend NPUでの学習と推論向け通信ライブラリで、エキスパート並列のall-to-all、パイプライン並列、リモートメモリアクセスに対応する。NVIDIA DeepEPと同じAPIを備え、pipコマンドでインストールできる。Ascend 950DTを使った初期テストでは、エキスパート並列のサイズが最大32の場合に、dispatch帯域幅がハードウェアの上限に近い値を記録した。

## 事実

- リポジトリは2026年9月30日に作成。FP8のdispatchとBF16のcombineに対応
- Ascend 950DTでのベンチマークでは、EPサイズ8でdispatch帯域幅373～375 GB/sを記録

## なぜ重要か

HuaweiのAscendチップを使い、大規模な混合エキスパート（MoE）モデルを、ハードウェアの性能に迫る通信速度で動かせるようになる。

## 出典と参考資料

1. [New repository deepseek-ai/DeepEP-Ascend: A high-performance communication library for machine learning training and inference on Huawei Ascend NPUs.](https://github.com/deepseek-ai/DeepEP-Ascend) – DeepSeek, 2026-09-30

最終更新: 2026-09-30