DeepSeek가 Ascend NPU에서 MoE 학습 속도를 높이는 고성능 통신 라이브러리를 오픈소스로 공개했다. 초기 벤치마크에서 대역폭 활용률은 최대 95%에 달했다.
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DeepSeek가 DeepEP-Ascend라는 새 GitHub 저장소를 공개했다. 이 라이브러리는 화웨이 Ascend NPU에서 학습과 추론을 지원하며, 전문가 병렬 올투올 통신, 파이프라인 병렬 처리, 원격 메모리 접근 기능을 제공한다. NVIDIA DeepEP API와 호환되며 pip 명령어로 설치할 수 있다. Ascend 950DT에서 진행한 초기 테스트에서는 전문가 병렬 크기 32까지 디스패치 대역폭이 하드웨어 한계에 근접한 것으로 나타났다.
개발자들은 화웨이 Ascend 칩을 활용해 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델을 학습하고, 하드웨어 한계에 가까운 통신 속도를 구현할 수 있다.
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OpenAI의 신형 GPT‑6.1 Sol은 성능 향상을 내세우면서도 토큰 100만 개당 2~10달러의 가격을 유지해 Anthropic의 Claude와 DeepSeek 모델보다 저렴한 가격을 제시했다.
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새 v4와 v4 Turbo 음성의 요금은 문자 1,000자당 각각 0.08달러와 0.04달러다. 10월 12일까지는 프로모션 가격인 0.022달러와 0.011달러가 적용된다.
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Oracle의 새 Fusion Claw 런타임은 AI가 추론을 맡고 계산은 모델 외부에서 처리하도록 해, 인력 배치와 회계 같은 여러 단계의 업무를 Fusion 앱에서 수행할 수 있게 한다.
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| # | 출처 | 매체 | 날짜 | 핵심 내용 |
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| 1 | New repository deepseek-ai/DeepEP-Ascend: A high-performance communication library for machine learning training and inference on Huawei Ascend NPUs. ↗ | DeepSeek | 2026. 9. 30. | A high-performance communication library for machine learning training and inference on Huawei Ascend NPUs. |
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