# DeepSeek выпустила DeepGEMM-Ascend для NPU Huawei Ascend

> Новый репозиторий переносит DeepGEMM на Ascend и поддерживает BF16, FP8, FP4 GEMM и MegaMoE, обеспечивая производительность почти на пределе возможностей оборудования.

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

DeepSeek AI открыла новый репозиторий на GitHub под названием DeepGEMM-Ascend. Он переносит библиотеку матричного умножения DeepGEMM на NPU Huawei Ascend. Пакет использует тот же API, что и оригинальный DeepGEMM, поэтому код, работающий на графических процессорах NVIDIA, можно перенести на Ascend простой установкой через pip. Поддерживаются BF16, FP8, FP4 GEMM, логиты MQA и ядра MegaMoE; по заявлению разработчиков, на устройствах Ascend 950 производительность достигает 99,8% от предельных возможностей оборудования.

## Факты

- О выпуске первой версии объявили 30 сентября 2026 года
- Поддерживаются устройства серии Ascend 950, инструментарий CANN 9.20 и torch_npu

## Почему это важно

Разработчики смогут использовать существующий код DeepGEMM на ИИ-чипах Huawei, получив больше вариантов оборудования для обучения и инференса больших языковых моделей.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-09-30