# DeepSeek, 화웨이 NPU 통신 라이브러리 DeepEP-Ascend 공개

> DeepSeek가 Ascend NPU에서 MoE 학습 속도를 높이는 고성능 통신 라이브러리를 오픈소스로 공개했다. 초기 벤치마크에서 대역폭 활용률은 최대 95%에 달했다.

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

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.

## 팩트

- 저장소는 2026년 9월 30일 생성됐으며 FP8 디스패치와 BF16 결합을 지원한다.
- Ascend 950DT 벤치마크에서 EP 크기 8 기준 디스패치 대역폭은 373~375GB/s로 보고됐다.

## 왜 중요한가

개발자들은 화웨이 Ascend 칩을 활용해 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델을 학습하고, 하드웨어 한계에 가까운 통신 속도를 구현할 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

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

최종 업데이트: 2026-09-30